Bagaimana AI dan Farmasi Mempercepat Inovasi dalam R&D

Biaya dan waktu untuk memasarkan obat baru terus meningkat. Rata-rata, dibutuhkan waktu hingga satu dekade dan miliaran dolar untuk mengembangkan satu pengobatan. Agar tetap kompetitif, perusahaan farmasi beralih ke kecerdasan buatan (AI) untuk bekerja lebih cerdas, bukan lebih lambat. 

Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana AI dan farmasi berkolaborasi untuk mempercepat penelitian dan pengembangan. Kami akan membahas kasus penggunaan di dunia nyata, manfaat, tantangan, dan apa artinya ini bagi produsen dan mitra dalam rantai pasokan.

Mengapa Industri Farmasi Membutuhkan AI Sekarang

Pengembangan obat selalu rumit, tetapi kesenjangan antara investasi dan hasil semakin melebar. Perusahaan farmasi menghadapi pengembalian yang lebih rendah pada R&D, jangka waktu yang lebih panjang, dan peningkatan tekanan untuk memberikan terapi yang ditargetkan lebih cepat. Menurut Deloitte, pengembalian R&D rata-rata pada tahun 2024 turun menjadi 1.2%, bahkan ketika biaya pengembangan melebihi $2,2 miliar per obat.

AI menawarkan cara untuk membalikkan tren tersebut. AI membantu tim memproses data lebih cepat, mengurangi ketergantungan pada uji coba, dan mengidentifikasi kandidat obat yang lebih baik lebih awal. Hal ini khususnya berguna dalam penemuan awal dan desain uji klinis—dua area yang sering mengalami penundaan dan memakan biaya.

Bagi perusahaan yang menghadapi margin yang lebih kecil dan risiko yang lebih besar, AI bukan sekadar alat—melainkan cara untuk membangun kembali efisiensi dan tetap kompetitif dalam lanskap yang berkembang pesat.

Aplikasi AI di Dunia Nyata dalam Penelitian dan Pengembangan Farmasi

AI memberikan dampak nyata pada berbagai tahap pengembangan obat:

• Identifikasi Target: Algoritma AI dapat memprediksi struktur protein, membantu penemuan target obat baru. Misalnya, Lipatan Alfa, yang dikembangkan oleh DeepMind, telah secara signifikan memajukan pemahaman tentang pelipatan protein.
  
• Penyaringan Molekul: Model pembelajaran mesin dapat dengan cepat menyaring sekumpulan besar senyawa untuk mengidentifikasi calon obat potensial, mengoptimalkan proses hit-to-lead.
  
• Desain Uji Klinis: AI meningkatkan desain uji klinis dengan meningkatkan stratifikasi dan perekrutan pasien, yang mengarah pada uji coba yang lebih efisien dan efektif.
  
• Penggunaan Kembali Obat: AI dapat mengidentifikasi penggunaan terapeutik baru untuk obat-obatan yang sudah ada, sehingga mengurangi waktu dan biaya pengembangan. Misalnya, analisis berbasis AI telah mengungkap aplikasi baru untuk obat-obatan yang telah disetujui, sehingga memperlancar jalur menuju pasar.​

Manfaat AI dalam Penelitian Farmasi

Mengintegrasikan AI ke dalam R&D farmasi menawarkan beberapa keuntungan:​

• Mengurangi Waktu Penemuan: AI mempercepat identifikasi kandidat obat, memperpendek tahap awal pengembangan.
  
• Biaya R&D yang Lebih Rendah: Dengan menyederhanakan proses dan meningkatkan tingkat keberhasilan, AI membantu mengurangi pengeluaran keseluruhan dalam pengembangan obat.​
  
• Peningkatan Tingkat Keberhasilan: Model prediktif yang disempurnakan meningkatkan kemungkinan keberhasilan klinis, mengurangi tingkat putus asa yang tinggi yang secara tradisional terlihat dalam pengembangan obat.​
  
• Pengobatan yang Dipersonalisasi: AI memungkinkan pengembangan terapi yang disesuaikan dengan profil pasien individu, meningkatkan kemanjuran pengobatan.
  

Tantangan yang Memperlambat Adopsi AI

Meskipun menjanjikan, adopsi AI di bidang farmasi menghadapi beberapa kendala:

• Kualitas dan Integrasi Data: Model AI memerlukan data berkualitas tinggi dan terstandarisasi, tetapi industri sering bergulat dengan kumpulan data yang terfragmentasi dan tidak konsisten.
  
• Ketidakpastian Regulasi: Lanskap regulasi untuk pengembangan obat berbasis AI masih terus berkembang, sehingga menimbulkan ketidakpastian bagi perusahaan yang mencari persetujuan.​
  
• Kesenjangan Keterampilan: Ada kekurangan profesional yang memiliki keahlian domain dan kecakapan AI, sehingga menghambat integrasi yang mulus.
  

Masa Depan Kolaborasi AI dan Farmasi

Lintasan AI dalam farmasi cukup menjanjikan:​

• Peningkatan Kemitraan: Kolaborasi antara perusahaan AI dan perusahaan farmasi sedang meningkat, yang bertujuan untuk memanfaatkan potensi AI dalam penemuan obat. Khususnya, Laboratorium Isomorfik, perusahaan rintisan penemuan obat berbasis AI, telah bermitra dengan perusahaan farmasi besar seperti Novartis dan Eli Lilly.​
  
• Evolusi Regulasi: Badan regulasi mulai beradaptasi, dengan inisiatif untuk memasukkan metodologi AI ke dalam proses persetujuan.
  
• Di luar R&D: Pengaruh AI meluas ke area seperti optimalisasi rantai pasokan, pemasaran yang dipersonalisasi, dan keterlibatan pasien.

Apa Artinya Hal Ini bagi Produsen dan Mitra Farmasi

Karena AI mempercepat penemuan obat, produsen harus siap menghadapi masuknya senyawa baru yang memerlukan pengembangan. Hal ini memerlukan lini produksi yang adaptif yang mampu menangani beragam formulasi dan operasi yang dapat diskalakan untuk memenuhi berbagai permintaan. Menyelaraskan dengan mitra yang paham AI akan sangat penting untuk menavigasi lanskap yang terus berkembang ini secara efektif.

AI dan Farmasi: Kesimpulan

Integrasi AI dalam R&D farmasi mengubah cara industri menemukan dan mengembangkan obat baru. Dengan mempercepat penelitian awal, memangkas biaya, dan meningkatkan tingkat keberhasilan uji klinis, AI dan farmasi bekerja sama untuk memecahkan kemacetan yang sudah berlangsung lama.

Namun, penemuan hanyalah permulaan. Karena semakin banyak senyawa yang bergerak melalui jalur produksi dengan lebih cepat, produsen membutuhkan sistem yang dapat mengimbangi—fleksibel, dapat diskalakan, dan siap GMP. Di sinilah Canaan berperan.

Canaan merancang mesin farmasi canggih yang membantu Anda meningkatkan skala dengan percaya diri—baik Anda memproduksi kapsul, tablet, atau formulasi kompleks. Siapkan lini produksi Anda untuk gelombang inovasi berikutnya yang digerakkan oleh AI.Hubungi kami untuk mempelajari bagaimana kami dapat mendukung fase pertumbuhan Anda berikutnya.