Đối với các nhà đầu tư công nghệ, dược phẩm và thực phẩm chức năng được xem là một lĩnh vực tiềm năng mới. Một số nhà đầu tư mạo hiểm đã kiếm được bộn tiền khi đầu tư vào sản xuất thuốc và các chất bổ sung dinh dưỡng khác…

Theo báo cáo của GlobalData, kể từ năm 2015 đến 2020, đã có gần 100 mối quan hệ đối tác giữa các nhà cung cấp công nghệ AI và các công ty dược phẩm lớn để tìm kiếm và phát triển thuốc, với số lượng ngày càng tăng những năm gần đây. Jim Weatherall, Phó chủ tịch khoa học dữ liệu và R&D AI tại AstraZeneca, cho hay họ đã hợp tác từ năm 2019 với BenevolentAI để khám phá các loại thuốc mới cho bệnh thận mãn tính và xơ phổi vô căn.

Có thể nói, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) có thể được ứng dụng trong hầu hết các khía cạnh của ngành công nghiệp dược phẩm, từ việc tìm kiếm và phát triển thuốc cho đến sản xuất và tiếp thị. Trong năm nay, bằng cách tận dụng và triển khai các hệ thống AI trong hầu hết quy trình, các công ty dược phẩm có thể làm cho hoạt động nghiên cứu, sản xuất, kinh doanh trở nên hiệu quả hơn.

Điển hình, chính nhờ sử dụng trí tuệ nhân tạo, Công ty khởi nghiệp Exscientia của Anh và Công ty dược phẩm Nhật Bản Sumitomo Dainippon Pharma đã “phát minh” một phân tử thuốc có thể thử nghiệm ở người. Đây là lần đầu tiên trên thế giới công nghệ máy học được áp dụng trong ngành dược, hứa hẹn đẩy nhanh tiến độ bào chế thuốc so với quy trình truyền thống.

Theo đó, phân tử có tên DSP-1181 được tạo ra bằng cách sử dụng các thuật toán để sàng lọc các hợp chất tiềm năng, kiểm tra chúng dựa vào một cơ sở dữ liệu khổng lồ nhằm tìm ra các phân tử phù hợp để chế tạo chính xác loại thuốc đang cần. Loại thuốc đầu tiên điều chế bằng AI này sẽ được đưa vào thử nghiệm giai đoạn 1 tại Nhật Bản để điều trị cho những người mắc chứng rối loạn ám ảnh cưỡng chế (OCD), nếu thành công, sẽ được thử nghiệm rộng khắp toàn cầu.

Thông thường, việc phát triển thuốc mất khoảng 5 năm mới tiến tới thử nghiệm, nhưng thuốc điều chế bằng AI chỉ mất 12 tháng. Giám đốc điều hành Exscienta, Giáo sư Andrew Hopkins, gọi đây là một “cột mốc quan trọng trong lĩnh vực phát triển thuốc”. “Chúng ta từng thấy AI được áp dụng trong chẩn đoán bệnh, phân tích dữ liệu và hình ảnh y khoa, nhưng đây là cách sử dụng trực tiếp AI để tạo ra thuốc mới”, ông nói. Giáo sư Hopkins cho rằng năm nay đánh dấu lần đầu tiên có một loại thuốc được thiết kế bằng AI nhưng đến cuối thập kỷ này, tất cả các loại thuốc mới đều có thể được tạo ra nhờ công nghệ này.

Tại Hội nghị Huawei Connect 2022 diễn ra tại Bangkok, ông Ken Hu, Chủ tịch luân phiên Huawei, cho biết để đưa một sản phẩm thuốc hoàn thiện ra thị trường cần trung bình 10 năm nghiên cứu và 1 tỷ USD đầu tư từ khâu R&D đến khi hoàn thiện. Với sự hỗ trợ của AI, hãng này đã tuyên bố mô hình phân tử thuốc Pangu có thể tìm kiếm thuốc kháng khuẩn phổ thông trong vòng một tháng, tiết kiệm đến 70% chi phí nghiên cứu và chế tạo.

Mô hình của Huawei Cloud sử dụng 1,7 tỷ phân tử sống của thuốc, có thể dự đoán được đặc tính hóa lý của các hợp chất và đánh giá theo thang điểm dựa trên tính chất của mỗi loại thuốc. Theo báo cáo của Huawei, sức mạnh tính toán của công nghệ đã giúp cải thiện gấp 10 lần về hiệu quả sàng lọc thuốc. Trong khi đó, thuật toán iFitDock do hãng phát triển được tích hợp vào nền tảng này hỗ trợ lắp ghép protein cứng và linh hoạt, xác định trạng thái sinh lý và chức năng của protein trong điều kiện thực tế.

Ứng dụng công nghệ mới, Giáo sư Liu Bing cùng đội nghiên cứu của Bệnh viện liên kết giữa Đại học Y dược và Đại học Giao thông Tây An (Trung Quốc) đã tìm ra thuốc siêu kháng khuẩn Drug X. Ông Liu nhận định AI đang trở thành nền tảng quan trọng trong ngành công nghiệp dược phẩm. Với các công nghệ như học máy và nhận dạng hình ảnh, AI cung cấp các mô hình dự đoán tốt hơn và tỷ lệ thành công cao hơn, rút ngắn thời gian khám phá thuốc, tiết kiệm chi phí và tăng doanh thu.

Hồi đầu năm nay, Viện Công nghệ Israel (Technion) cũng cho biết các nhà khoa học nước này cũng đã phát triển một thuật toán sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để kê đơn thuốc kháng sinh. Công nghệ mới này được cho là sẽ giúp giảm 50% nguy cơ xảy ra tình trạng kháng thuốc kháng sinh ở các bệnh nhân. Sau khi tập trung nghiên cứu các trường hợp nhiễm trùng đường tiết niệu và nhiễm trùng vết thương phổ biến, nhóm nghiên cứu đã chứng minh được cách thức sử dụng dữ liệu về tiền sử nhiễm trùng của mỗi bệnh nhân để lựa chọn loại thuốc kháng sinh phù hợp, có hiệu quả nhất giúp giảm nguy cơ xuất hiện tình trạng kháng thuốc ở những bệnh nhân này.

Trong năm nay, nhiều công ty dược phẩm trên thế giới đang tận dụng các thuật toán máy học tiên tiến (Machine Learning - ML) và các công cụ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa quy trình nghiên cứu và phát triển thuốc, từ khâu thiết kế và xác định các cấu trúc phân tử mới đến phát triển thuốc dựa trên mục tiêu. Các công cụ thông minh này được thiết kế để xác định các cấu trúc thuốc phức tạp trong các bộ dữ liệu lớn, nghiên cứu các mô hình bệnh tật khác nhau và nhận biết chế phẩm thuốc nào sẽ phù hợp nhất để điều trị một bệnh cụ thể. 

Theo một nghiên cứu của MIT, chỉ có 13,8% thuốc thành công trong việc vượt qua các thử nghiệm lâm sàng. Trên hết, một công ty dược phẩm phải trả một khoản chi phí rất lớn, từ 161 triệu đến 2 tỷ USD cho một loại thuốc mới để vượt qua quá trình thử nghiệm lâm sàng hoàn chỉnh và được FDA chấp thuận. Đây là hai lý do chính mà tại sao các công ty dược phẩm đang ngày càng áp dụng AI để cải thiện tỷ lệ thành công của các loại thuốc mới, giảm được chi phí nghiên cứu và đưa thuốc ra thị trường với giá cả phải chăng hơn.