AI Bantu Ilmuwan Ciptakan Obat Generasi Baru, Gimana Caranya?

Menciptakan obat baru itu bukan hal yang gampang, guys. Prosesnya bisa makan waktu bertahun-tahun dan biayanya juga bisa bikin kantong bolong. Kebanyakan kandidat obat yang dicoba, ujung-ujungnya nggak sampai ke pasien. Apalagi untuk obat biologis yang terbuat dari protein yang direkayasa, tantangannya jadi lebih berat. Ilmuwan harus menjelajahi banyak molekul untuk menemukan yang tepat.

Nah, di sinilah AI masuk. Sekarang, AI udah jadi bagian penting dalam penelitian dan pengembangan obat. Misalnya, perusahaan kayak AstraZeneca lagi serius banget ngembangin tim teknik mereka untuk memanfaatkan AI dalam proses desain obat. Menurut Puja Sapra dari AstraZeneca, semua yang mereka lakukan—dari desain, produksi, hingga analisis—sekarang udah dibantu komputer. Ini bikin waktu proses jadi lebih cepat dan inovasi semakin meningkat.

Puja juga bilang, pendekatan mereka itu kayak siklus bangun-ukur-belajar. AI bantu mereka buat milih molekul kandidat yang paling mungkin berhasil. Jadi, ilmuwan bisa fokus ke kandidat yang paling menjanjikan. Dengan cara ini, mereka bisa menghindari jalan buntu dan lebih cepat dalam iterasi. Bahkan, mereka bisa mengejar target penyakit yang sebelumnya dianggap nggak bisa diobati.

AI juga ngebantu dalam menemukan kelas obat yang baru. Obat tradisional biasanya cuma fokus ke satu jalur penyakit, tapi generasi obat selanjutnya bisa menyerang beberapa target sekaligus. Ini butuh optimasi di banyak variabel sekaligus. Puja menjelaskan, model AI bisa bantu menentukan target mana yang harus diprioritaskan dan mengoptimalkan banyak parameter untuk mencapai keseimbangan antara potensi, stabilitas, dan keamanan molekul.

McKinsey memperkirakan, AI generatif bisa memotong waktu penemuan obat hingga 50%. Tapi, semua model AI itu tergantung sama data yang mereka pelajari. Dalam penemuan obat, dibutuhkan banyak data biologis berkualitas tinggi. Setiap eksperimen, baik berhasil atau gagal, bisa memberikan sinyal tentang apa yang berhasil dan yang tidak. Data itu jadi pembeda utama bagi AstraZeneca.

Untuk mengumpulkan semua data ini, AstraZeneca lagi bangun fasilitas yang mereka sebut 'laboratorium masa depan' di Cambridge, Massachusetts. Di sini, AI dan otomatisasi robotik bakal bekerja bareng untuk menciptakan sistem penemuan yang berkelanjutan. Jadi, data yang dihasilkan dari eksperimen bakal langsung masuk ke model, mempercepat siklus berikutnya.

Visi jangka panjangnya adalah desain 'de novo', di mana AI bisa menciptakan urutan protein baru yang sesuai dengan sifat obat yang diinginkan. Ini termasuk desain struktur, prediksi keamanan, dan cara memproduksinya. Puja yakin, kita semakin dekat ke realitas ini. Namun, untuk mencapainya, dibutuhkan data pelatihan yang lebih kaya dan standar evaluasi yang kuat untuk kandidat yang dihasilkan AI.

Satu tantangan besar adalah memprediksi apakah molekul yang dihasilkan AI aman untuk tubuh manusia. AstraZeneca mengatasi ini dengan sistem uji klinis virtual yang menggunakan model sel dan organ mini. Ini bisa menghasilkan sinyal biologis yang lebih baik tanpa bottleneck pengujian tradisional. Dengan sistem ini, mereka bisa menjembatani desain yang dihasilkan AI dengan kandidat yang siap untuk diuji klinis.

Perubahan yang terjadi di bidang biologis ini bukan hanya soal teknologi. Manusia tetap jadi bagian penting dalam proses ini. Ilmuwan akan bekerja sama dengan sistem model AI, menguji molekul, dan mengumpulkan data. Dengan kolaborasi ini, model-model AI bisa berkembang dan terus diperbaiki, yang pada akhirnya bisa memberi manfaat bagi pasien.