Sursa: Dreamstime
La mijlocul anilor 2010, o serie de start-up-uri care sperau să transforme procesul de descoperire a unor medicamente noi au fost lansate cu promisiuni mari. Inteligența artificială ar fi redus mult timpul necesar pentru a descoperi medicamente noi și ar fi scăzut media de 2 miliarde de dolari necesară pentru a dezvolta un medicament, potrivit Financial Times.
Urmărește mai jos producțiile video ale Economedia:
- articolul continuă mai jos -
Afaceri emergente au atras atenția unor companii farmaceutice mari precum Bristol Myers Squibb și Sanofi, care au semnat acorduri în valoare de miliarde de dolari, în așteptarea aprobării eventuale a medicamentelor. În comunicatele de presă se lăudau cu „câștiguri revoluționare de productivitate” și „colaborări de cercetare inovatoare”.
Dar acum, scepticii întreabă: unde sunt medicamentele? În ciuda promisiunilor de a reduce rata ridicată de eșec a industriei, multe dintre studiile inițiale ale companiilor au eșuat.
Unele startup-uri s-au confruntat cu dificultăți financiare, fiind lansate într-o perioadă în care investitorii și-au retras banii din sectorul biotehnologic. BenevolentAI, o companie britanică ce a stârnit mult entuziasm la început, și-a văzut acțiunile scăzând cu peste 99% înainte de a fi delistată în martie, fuzionând cu o companie japoneză. Compania americană Recursion a cumpărat rivalul Exscientia ieftin anul trecut, plătind 688 milioane de dolari, doar cu 180 milioane mai mult decât avea în numerar și mult mai puțin decât evaluarea de 2,9 miliarde de dolari la care ieșise pe bursă cu trei ani înainte.
Alex Zhavoronkov, directorul executiv al companiei de descoperire de medicamente cu IA Insilico, spune că firmele au fost presate să-și dovedească marile afirmații despre transformarea descoperirii de medicamente, arătând că au medicamente reale.
Daphne Koller, director executiv al unei alte companii de descoperire de medicamente cu IA, cu un nume similar, Insitro, spune că, fundamental, încercăm să reparăm ceva ce nu înțelegem din cauza complexității biologiei umane.
„Obișnuiam să spun că eram industria cu cea mai mare rată de eșec din orice altceva în afară de explorarea spațiului. Și apoi explorarea spațiului a început să funcționeze”, spune ea.
Ideea de a aplica IA în descoperirea de medicamente a fost atât de atractivă deoarece investitorii văd sectorul farmaceutic ca pe un domeniu cheie unde procesele lente și costisitoare sunt pregătite pentru a fi perturbate. Capitaliștii de risc au investit sume mari în companii care încearcă să folosească IA pentru a descoperi medicamente noi, văzând industria ca un domeniu promițător, mai ales pe măsură ce populațiile îmbătrânite cresc costurile medicale în întreaga lume. Finanțarea pentru companiile de descoperire de medicamente cu IA a crescut de la 30 milioane de dolari în 2013 la un vârf de 1,8 miliarde în 2021, potrivit datelor de la PitchBook.
Ascensiunea a IA generativ, la lansarea ChatGPT la sfârșitul lui 2022, a declanșat un nou boom în folosirea tehnologiilor IA puternice pentru a concepe medicamente.
Instrumentele IA arată deja potențial în alte domenii științifice, cum ar fi prognozarea fenomenelor meteo extreme. Investitorii sunt ademeniți din nou de speranța că o nouă generație de companii, descoperiri tehnologice și metode noi de colectare și înțelegere a datelor biologice ar putea, în sfârșit, să depună un ou de aur.
Pariul din spatele acestei noi generații de companii este că IA poate totuși revoluționa procesul de descoperire de medicamente, dar că instrumentele inițiale folosite nu erau suficient de puternice. Ca urmare, susținătorii spun că este prea devreme pentru a trage concluzii.
Totuși, până acum, problema s-a dovedit a fi dincolo de algoritmi. Știm surprinzător de puține lucruri despre propria noastră biologie. Există multe mistere legate de modul în care celulele noastre interacționează și provocări în măsurarea celor mai cruciale procese ale corpului, lipsind modelele de datele de care au nevoie pentru a progresa mai rapid.
Darren Green, un chimist veteran care a lucrat peste 30 de ani la GSK, spune că descoperirea de medicamente este „probabil cel mai greu lucru pe care încearcă să-l facă omenirea”.
„Primim aceste instrumente grozave, ceea ce este fantastic. Și apoi găsești o altă problemă”, spune el.
În procesul de descoperire de medicamente, oamenii de știință identifică de obicei o țintă din corp, cum ar fi o mutație într-o tumoră sau un receptor pentru un anumit hormon, apoi caută o moleculă care să se poată prindă de ea și să-i schimbe comportamentul pentru a trata un simptom sau o boală. Cercetătorii trebuie să proiecteze compusul astfel încât să lovească ținta și să nu provoace haos în alte părți ale corpului. Medicamentele care arată bine pe hârtie tot eșuează în aproximativ 90% din cazuri în studiile clinice.
Atractivitatea IA este că poate parcurge rapid baze de date cu molecule. Totuși, aceasta este doar o parte din descoperirea de medicamente și mulți spun că este una dintre cele mai ușoare. Peter Coveney, profesor și director al centrului de știință computațională din cadrul departamentului de chimie de la UCL, spune că toxicitatea, adică efectele secundare ale unui medicament, poate fi deosebit de greu de prezis.
„Este o imagine falsă să îți imaginezi că vreo tehnică miraculoasă cu computere va rezolva pur și simplu toate problemele”, spune el.
De aceea, autoritățile de reglementare cer ca noile medicamente să treacă prin mai multe etape de testare, mai întâi pe animale și apoi pe oameni, fiind un proces care reprezintă cea mai lungă parte a călătoriei tipice de un deceniu până la aprobare.
Citește articolul integral aici.
