AI Bantu Ilmuwan Ciptakan Obat Generasi Berikutnya, Gimana Caranya?

Menciptakan obat baru itu bukan hal yang gampang, bro. Prosesnya mahal dan sering kali gagal. Bayangkan, butuh bertahun-tahun dan investasi yang gede buat menghasilkan satu obat. Dan sayangnya, banyak kandidat obat yang nggak pernah sampai ke tangan pasien. Khususnya untuk obat biologis, yang dibuat dari protein yang direkayasa, tantangannya jadi lebih rumit. Ilmuwan harus menyelidiki banyak molekul untuk menemukan yang tepat, yang bisa bertahan di tubuh manusia dan diproduksi secara massal.

Nah, di sinilah AI berperan penting. Saat ini, AI udah jadi bagian inti dalam penelitian dan pengembangan obat. Dengan bantuan AI, proses desain obat jadi lebih cepat dan efisien. Misalnya, perusahaan seperti AstraZeneca udah mulai membangun tim teknik yang fokus pada penggunaan AI dalam pengembangan obat biologis. Puja Sapra, VP di AstraZeneca, bilang semua yang mereka lakukan sekarang udah didorong oleh teknologi komputasi. Ini bikin siklus pengembangan jadi lebih cepat dan produktivitas meningkat.

AstraZeneca punya pendekatan yang menarik, yaitu siklus bangun-ukur-belajar. AI membantu menghasilkan atau memprioritaskan molekul kandidat yang paling mungkin sukses. Jadi, ilmuwan bisa fokus ke kandidat yang punya potensi terbaik. Dengan cara ini, mereka bisa menghindari jalan buntu dan lebih cepat dalam menguji molekul yang baru. Hal ini juga memungkinkan mereka untuk mengejar target penyakit yang sebelumnya dianggap tidak bisa diobati.

AI juga membantu dalam menemukan kelas obat baru yang lebih kompleks. Obat tradisional biasanya hanya menargetkan satu jalur penyakit. Tapi, generasi obat berikutnya bisa menargetkan beberapa jalur sekaligus atau mengirimkan zat terapeutik ke sel tertentu. Ini butuh optimasi di banyak variabel sekaligus. Sapra menjelaskan bahwa model AI bisa membantu menentukan target mana yang harus diprioritaskan berdasarkan biologi yang mendasarinya.

McKinsey memperkirakan bahwa AI generatif bisa memotong waktu penemuan obat hingga 50%. Tapi, semua model AI tergantung pada data latih yang berkualitas. Di dunia penemuan obat, itu berarti butuh data biologis yang banyak dan berkualitas. Setiap eksperimen, baik berhasil atau gagal, bisa memberikan sinyal tentang apa yang bekerja dan apa yang tidak. Sapra menekankan bahwa data adalah pembeda utama bagi mereka, dan mereka sudah membangun portofolio data yang beragam.

AstraZeneca juga lagi membangun fasilitas yang mereka sebut 'laboratorium masa depan' di Cambridge, Massachusetts. Di sini, AI dan otomatisasi robotik akan membentuk sistem penemuan yang terus-menerus dan tertutup. Sapra menjelaskan bahwa sistem ini mirip dengan mobil otonom yang menggunakan sensor untuk menavigasi. Di sini, AI membuat prediksi, robot melakukan eksperimen, dan instrumen menghasilkan data yang langsung kembali ke model.

Visi akhir untuk AI dalam penemuan obat biologis adalah desain 'de novo', di mana AI bisa menghasilkan urutan protein baru yang sesuai dengan sifat obat yang diinginkan. Sapra bilang, mereka udah membuat kemajuan besar menuju obat biologis yang sepenuhnya dihasilkan oleh AI. Tapi, untuk mencapai itu, mereka butuh data yang lebih kaya dan standar, serta tim yang paham tentang machine learning dan biologi.

Namun, ada tantangan besar dalam memprediksi apakah molekul yang dihasilkan AI akan aman untuk tubuh manusia. AstraZeneca sedang mengatasi ini dengan melakukan uji klinis virtual menggunakan sistem sel canggih. Ini bisa menghasilkan sinyal biologis yang lebih baik tanpa bottleneck pengujian tradisional. Sapra menekankan pentingnya kolaborasi antara manusia dan AI dalam proses ini, supaya hasilnya bisa dipahami dan etis.

Transformasi yang terjadi di dunia biologis bukan hanya soal teknologi. Sapra menekankan bahwa pengawasan manusia tetap jadi bagian penting dari pendekatan ini. Ilmuwan akan bekerja sama dengan sistem model untuk menguji molekul dan mengumpulkan data. Dengan cara ini, model-model ini akan terus berkembang dan berpotensi memberikan manfaat bagi pasien.

Jadi, bisa dibilang, kombinasi antara AI dan keahlian ilmiah yang mendalam adalah kunci untuk menciptakan obat yang bisa mengubah hidup banyak orang. Proses ini memang rumit, tapi hasilnya bisa jadi luar biasa.