Thuốc là thứ không thể thiếu để duy trì sức khỏe con người, vì những loại cây có vẻ là dược liệu đã được phát hiện trong đống đổ nát nơi ở của người Jomon hơn 10000 năm trước và các loại thuốc có tác dụng mới không ngừng được phát triển Hiện nay, các công ty dược phẩm trên thế giới đang tập trung phát triển các loại thuốc mới được gọi là “thuốc cải tiến”, mà các nhà sản xuất phát triển chúng có thể độc quyền sản xuất và bán trong thời gian cấp bằng sáng chế từ 20 đến 25 năm, tạo ra lợi nhuận khổng lồ Trong những năm gần đây, AI đã được sử dụng để làm cho quá trình này hiệu quả hơn

Giảm rủi ro trong quá trình phát triển thuốc mới bằng AI

Quy trình khám phá thuốc trong đó các công ty dược phẩm phát triển loại thuốc mới đòi hỏi rất nhiều lần thử và sai của các nhà nghiên cứu Phải mất hơn 10 năm và tốn hàng chục tỷ đến hàng trăm tỷ yên để tạo ra một loại thuốc duy nhất, nhưng ngay cả với lượng thời gian và chi phí đó, người ta nói rằng tỷ lệ thành công của việc phát triển loại thuốc mới hiện là khoảng 1 trên 25000 đến 30000 Thời gian và chi phí khổng lồ liên quan gây ra rủi ro lớn cho các công ty dược phẩm

(Hình 1) Rủi ro các công ty dược phẩm phát triển thuốc mới
(Nguồn: Trích từ Bộ Y tế, Lao động và Phúc lợi “Hiện trạng và xu hướng gần đây liên quan đến nghiên cứu lâm sàng”)

Do đó, trong những năm gần đây, các công ty dược phẩm đã tích cực nỗ lực nâng cao hiệu quả nghiên cứu thuốc bằng AI Bằng cách tận dụng khả năng của AI trong việc thực hiện phân tích và suy luận nâng cao bằng cách xử lý lượng lớn dữ liệu, mục đích là rút ngắn thời gian phát triển, giảm chi phí và giảm khối lượng công việc của các nhà nghiên cứu

AI ban đầu được sử dụng trong việc khám phá thuốc cho các quy trình như đối chiếu mối tương quan cấu trúc phân tử và tự động đăng ký các báo cáo báo cáo các triệu chứng bệnh của bệnh nhân và tiến triển của bệnh Trong những năm gần đây, AI đã được sử dụng trong một quy trình gọi là lựa chọn mục tiêu, xác định các phân tử có thể ảnh hưởng đến bệnh tật cũng như trong quá trình tìm kiếm và tối ưu hóa các hợp chất dẫn đầu có thể tạo ra các loại thuốc mới

Sử dụng công nghệ máy học để phát triển dược phẩm sinh học

Chugai Pharmaceutical, một công ty dược phẩm lớn của Nhật Bản, là một trong những công ty tích cực nghiên cứu phát triển thuốc sử dụng AI Chugai Pharmaceutical đã đặt ra ba chiến lược cơ bản trong "CHUGAI DIGITAL VISION 2030", một sáng kiến ​​nhắm đến năm 2030 và một trong số đó là "Tạo ra các loại thuốc mới cải tiến bằng công nghệ kỹ thuật số" Công ty đã thông báo rằng họ sẽ sử dụng công nghệ AI để cải thiện khả năng thành công trong phát triển thuốc, rút ​​ngắn đáng kể thời gian và chi phí liên quan đến quá trình khám phá thuốc, đồng thời đạt được hiệu quả và đổi mới vượt trội

(Hình 2) Nỗ lực khám phá thuốc kỹ thuật số của Chugai Pharmaceutical
(Nguồn: Trích từ "Sáng kiến xúc tiến DX của Chugai Pharmaceutical")

Chugai Pharmaceutical đặc biệt tập trung vào phát triển dược phẩm sinh học, chủ yếu là thuốc kháng thể, trong lĩnh vực nghiên cứu thuốc Kháng thể có vai trò bảo vệ cơ thể con người khỏi các chất lạ bằng cách liên kết với các phân tử (kháng nguyên) như protein tạo nên virus và vi khuẩn xâm nhập vào cơ thể, khiến chúng không còn hiệu quả và bằng cách tập trung các tế bào chống lại virus và vi khuẩn

Kháng thể là protein, bao gồm các chuỗi gồm 20 loại axit amin và trong quá trình phát triển thuốc, cần sử dụng máy tính để tạo ra các mẫu trình tự cho một lượng lớn kháng thể, nhằm tìm kiếm các chuỗi kháng thể có đặc điểm có thể ứng cử cho các loại thuốc mới Trong lĩnh vực này, những cải tiến trong kỹ thuật thí nghiệm sinh học đã dẫn đến việc thiết lập công nghệ có thể tự do sửa đổi trình tự axit amin của protein như kháng thể, nhưng người ta nói rằng chỉ thay đổi một axit amin có thể làm thay đổi đáng kể các đặc tính của protein

Theo cách này, cực kỳ khó để dự đoán mẫu sửa đổi nào trong số rất nhiều mẫu sửa đổi sẽ được mong muốn làm thuốc được phát triển và mẫu nào sẽ đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng cao Trước đây, các nhà nghiên cứu phải tạo ra các mẫu trình tự kháng thể theo cách thủ công, đòi hỏi một số lượng lớn thí nghiệm để xác nhận các đặc tính

Chugai Pharmaceutical nhằm mục đích cải thiện tốc độ và độ chính xác của việc tối ưu hóa cấu trúc protein của kháng thể bằng cách áp dụng công nghệ học máy để tạo ra các mẫu trình tự kháng thể và dự đoán các đặc tính

Thiết lập quan hệ đối tác với các công ty liên quan đến AI

Để thúc đẩy những nỗ lực này, Chugai Pharmaceutical đã ký kết thỏa thuận hợp tác toàn diện với Preferred Networks, công ty nghiên cứu và phát triển công nghệ học sâu (học sâu, AI) Sau đó, chúng tôi đã ký thỏa thuận cấp phép với FRONTEO, công ty tham gia kinh doanh giải pháp AI, để sử dụng các hệ thống AI hỗ trợ phát hiện thuốc và chúng tôi đang sử dụng hệ thống AI tìm kiếm trên giấy "Amanogawa" của FRONTEO sử dụng phân tích ngôn ngữ tự nhiên AI "Concept Encode" do FRONTEO phát triển và "Cascade Eye" để trực quan hóa các cơ chế gây bệnh trong quá trình khám phá thuốc

Trong tương lai, chúng tôi muốn sử dụng Google Cloud để phát triển và vận hành AI nhằm khám phá ma túy Đầu tiên, họ dự định cung cấp phần mềm dự đoán cấu trúc protein "AlphaFold2" do công ty DeepMind Technologies của tập đoàn Google cung cấp để sử dụng nội bộ Mặc dù AlphaFold2 có thể ước tính cấu trúc protein với độ chính xác cực cao từ thông tin trình tự, nhưng nó đòi hỏi một lượng tính toán lớn trên cả CPU và GPU, đồng thời có các vấn đề trong việc mua và triển khai tài nguyên tính toán Chugai Pharmaceutical đang nỗ lực vượt qua những thách thức này và đặt mục tiêu thiết lập một hệ thống trong tương lai mà bất kỳ ai trong công ty đều có thể truy cập và có thể suy ra khoảng 1000 thông tin trình tự mỗi ngày