A.I thay đổi cục diện ngành dược

Tiến bộ trong ngành máy tính lâu nay được mô tả qua “Định luật Moore”, một nguyên tắc cho rằng chi phí xử lý dữ liệu giảm một nửa sau mỗi hai năm. Ngược lại, ngành dược phẩm lại đang đi theo nguyên tắc gọi là "định luật Eroom" (đảo ngược của "Moore"), dự đoán chi phí phát triển thuốc mới tăng gấp đôi sau mỗi 9 năm.

Vào thập niên 1960, với 1 tỉ USD (theo giá năm 2008), ngành dược có thể phát triển khoảng 10 loại thuốc mới. Ngày nay, con số đó thậm chí không đủ để phát triển một loại thuốc. Hiện tại, hơn 2 tỉ USD và 10 năm là con số cần để hoàn thành một loại thuốc. Chưa đến 10% thuốc thử nghiệm lâm sàng được phê duyệt, với trung bình 53 loại thuốc được FDA chấp thuận mỗi năm trong thập kỷ qua.

Tuy nhiên, giới chuyên gia cho rằng trí tuệ nhân tạo (A.I) có tiềm năng làm thay đổi cục diện. Từ năm 2025, nhiều loại thuốc do A.I hỗ trợ phát triển dự kiến được phê duyệt, mang lại hy vọng giảm chi phí và thời gian nghiên cứu.

Quá trình phát triển thuốc bắt đầu bằng việc xác định mục tiêu, như protein hoặc gen liên quan đến một căn bệnh cụ thể. Sau đó, các nhà khoa học tìm phân tử có khả năng điều chỉnh hoạt động của mục tiêu này. Giai đoạn tiền lâm sàng cần sàng lọc đến 1 triệu hợp chất, kéo dài nhiều năm và chiếm gần 1/3 chi phí phát triển thuốc.

A.I đang cách mạng hóa giai đoạn này. Công nghệ phân tích dữ liệu khổng lồ để hiểu bệnh, xác định và tối ưu hóa phân tử tiềm năng, thậm chí tạo ra phân tử mới. AlphaFold 2 của DeepMind, ra mắt năm 2020, dự đoán chính xác cấu trúc hầu hết protein trong cơ thể người. Đến tháng 5/2024, AlphaFold 3 mở rộng khả năng sang các phân tử khác, giúp rút ngắn quá trình thử nghiệm xuống chỉ vài giờ tính toán.

Startup Insilico cho biết, A.I giúp họ xác định mục tiêu và thiết kế phân tử thử nghiệm chỉ trong 18 tháng với chi phí 2,7 triệu USD, thấp hơn nhiều so với phương pháp truyền thống. Theo BCG, hiện có khoảng 65 phân tử lấy cảm hứng từ A.I trong thử nghiệm lâm sàng, với 1/3 ở giai đoạn hai, nơi thuốc được kiểm tra hiệu quả và tác dụng phụ.

Dù một số thuốc do A.I phát triển gặp khó khăn ở giai đoạn thử nghiệm, các chuyên gia tin rằng A.I có thể tăng gấp đôi năng suất R&D. Dự kiến, bốn hoặc năm loại thuốc do AI hỗ trợ sẽ tiến vào giai đoạn ba vào năm 2025.

Dẫu vậy, A.I chưa thể rút ngắn thời gian thử nghiệm lâm sàng. Song, trí tuệ nhân tạo đã giúp các công ty đưa ra quyết định hiệu quả hơn, giảm tỉ lệ thất bại và chi phí. Nghiên cứu từ Đại học Cambridge cho thấy, chỉ cần giảm tỉ lệ thất bại trong giai đoạn hai xuống 20% cũng tiết kiệm được 450 triệu USD cho mỗi loại thuốc. Nếu "định luật Moore" trong công nghệ đã chạm giới hạn, "định luật Eroom" trong ngành dược phẩm cũng có thể sắp bị phá vỡ.

(*) Luật Eroom là quan sát cho thấy, việc khám phá thuốc đang trở nên chậm hơn và tốn kém hơn theo thời gian, mặc dù có những cải tiến về công nghệ (như sàng lọc thông lượng cao, công nghệ sinh học, hóa học kết hợp và thiết kế thuốc tính toán), một xu hướng được quan sát lần đầu tiên vào những năm 1980.

Có thể bạn quan tâm:

Cuộc chiến giảm đường tại Đông Nam Á

Nguồn The Economist