AI và Dược phẩm đang thúc đẩy sự đổi mới trong R&D như thế nào

Chi phí và thời gian để đưa một loại thuốc mới ra thị trường ngày càng tăng. Trung bình, phải mất tới một thập kỷ và hàng tỷ đô la để phát triển một phương pháp điều trị duy nhất. Để duy trì khả năng cạnh tranh, các công ty dược phẩm đang chuyển sang trí tuệ nhân tạo (AI) để làm việc thông minh hơn, chứ không phải chậm hơn. 

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách AI và dược phẩm đang hợp tác để đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển. Chúng tôi sẽ đề cập đến các trường hợp sử dụng thực tế, lợi ích, thách thức và ý nghĩa của điều này đối với nhà sản xuất và các đối tác trong chuỗi cung ứng.

Tại sao ngành dược cần AI ngay bây giờ

Phát triển thuốc luôn phức tạp, nhưng khoảng cách giữa đầu tư và sản lượng đang ngày càng lớn. Các công ty dược phẩm đang phải đối mặt với lợi nhuận thấp hơn từ R&D, thời gian dài hơn và áp lực gia tăng để cung cấp các liệu pháp nhắm mục tiêu nhanh hơn. Theo Deloitte, lợi nhuận R&D trung bình vào năm 2024 đã giảm xuống 1.2%, ngay cả khi chi phí phát triển vượt quá $2,2 tỷ cho mỗi loại thuốc.

AI cung cấp một cách để đảo ngược xu hướng đó. Nó giúp các nhóm xử lý dữ liệu nhanh hơn, giảm sự phụ thuộc vào thử nghiệm và sai sót, và xác định các ứng cử viên thuốc tốt hơn sớm hơn trong quá trình phát triển. Điều này đặc biệt hữu ích trong quá trình phát hiện sớm và thiết kế thử nghiệm lâm sàng—hai lĩnh vực mà sự chậm trễ thường xảy ra và tốn kém.

Đối với các công ty đang phải đối mặt với biên lợi nhuận nhỏ hơn và rủi ro lớn hơn, AI không chỉ là một công cụ mà còn là cách để xây dựng lại hiệu quả và duy trì khả năng cạnh tranh trong bối cảnh thay đổi nhanh chóng.

Ứng dụng thực tế của AI trong nghiên cứu và phát triển dược phẩm

AI đang tạo ra những tác động hữu hình ở nhiều giai đoạn phát triển thuốc khác nhau:

• Xác định mục tiêu: Thuật toán AI có thể dự đoán cấu trúc protein, hỗ trợ việc khám phá các mục tiêu thuốc mới. Ví dụ, AlphaGấp, được phát triển bởi DeepMind, đã thúc đẩy đáng kể sự hiểu biết về quá trình gấp protein.
  
• Sàng lọc phân tử: Các mô hình học máy có thể sàng lọc nhanh chóng các thư viện hợp chất khổng lồ để xác định các ứng cử viên thuốc tiềm năng, tối ưu hóa quá trình tìm ra thuốc hiệu quả.
  
• Thiết kế thử nghiệm lâm sàng: AI cải thiện thiết kế thử nghiệm lâm sàng bằng cách cải thiện phân tầng và tuyển dụng bệnh nhân, dẫn đến các thử nghiệm hiệu quả hơn.
  
• Tái sử dụng thuốc: AI có thể xác định các công dụng điều trị mới cho các loại thuốc hiện có, giúp giảm thời gian và chi phí phát triển. Ví dụ, các phân tích do AI thúc đẩy đã khám phá ra các ứng dụng mới cho các loại thuốc đã được phê duyệt, giúp đơn giản hóa con đường đưa ra thị trường.​

Lợi ích của AI trong nghiên cứu dược phẩm

Việc tích hợp AI vào hoạt động R&D dược phẩm mang lại một số lợi thế:​

• Giảm thời gian khám phá: AI giúp đẩy nhanh quá trình xác định ứng viên thuốc, rút ngắn giai đoạn phát triển ban đầu.
  
• Giảm chi phí R&D: Bằng cách hợp lý hóa quy trình và cải thiện tỷ lệ thành công, AI giúp giảm tổng chi phí trong quá trình phát triển thuốc.​
  
• Tỷ lệ thành công được cải thiện: Các mô hình dự đoán nâng cao làm tăng khả năng thành công trên lâm sàng, giảm thiểu tỷ lệ hao hụt thường thấy trong quá trình phát triển thuốc.​
  
• Y học cá nhân hóa: AI cho phép phát triển các liệu pháp phù hợp với từng bệnh nhân, nâng cao hiệu quả điều trị.​
  

Những thách thức làm chậm quá trình áp dụng AI

Bất chấp lời hứa hẹn, việc áp dụng AI trong ngành dược phẩm vẫn phải đối mặt với một số rào cản:

• Chất lượng dữ liệu và tích hợp: Các mô hình AI yêu cầu dữ liệu chuẩn hóa, chất lượng cao, nhưng ngành công nghiệp này thường phải vật lộn với các tập dữ liệu phân mảnh và không nhất quán.
  
• Sự không chắc chắn về quy định: Bối cảnh pháp lý cho việc phát triển thuốc dựa trên AI vẫn đang thay đổi, tạo ra sự không chắc chắn cho các công ty đang tìm kiếm sự chấp thuận.​
  
• Khoảng cách kỹ năng: Thiếu hụt những chuyên gia có cả chuyên môn sâu và thành thạo về AI, gây cản trở quá trình tích hợp liền mạch.
  

Tương lai của sự hợp tác giữa AI và Dược phẩm

Quỹ đạo của AI trong ngành dược phẩm rất hứa hẹn:​

• Tăng cường quan hệ đối tác: Sự hợp tác giữa các công ty AI và các công ty dược phẩm đang gia tăng, nhằm mục đích tận dụng tiềm năng của AI trong việc khám phá thuốc. Đáng chú ý là, Phòng thí nghiệm đẳng cấu, một công ty khởi nghiệp khám phá thuốc dựa trên AI, đã hợp tác với các công ty dược phẩm lớn như Novartis và Eli Lilly.​
  
• Sự tiến hóa của quy định: Các cơ quan quản lý đang bắt đầu thích ứng bằng các sáng kiến ​​nhằm đưa phương pháp luận AI vào quy trình phê duyệt.​
  
• Ngoài R&D: Ảnh hưởng của AI đang mở rộng sang các lĩnh vực như tối ưu hóa chuỗi cung ứng, tiếp thị cá nhân hóa và thu hút bệnh nhân.

Điều này có ý nghĩa gì đối với các nhà sản xuất và đối tác dược phẩm

Khi AI đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc, các nhà sản xuất phải chuẩn bị cho sự gia tăng các hợp chất mới cần phát triển. Điều này đòi hỏi các dây chuyền sản xuất có khả năng thích ứng, có thể xử lý nhiều công thức khác nhau và các hoạt động có thể mở rộng để đáp ứng các nhu cầu khác nhau. Việc liên kết với các đối tác am hiểu AI sẽ rất quan trọng để điều hướng hiệu quả bối cảnh đang thay đổi này.​

AI và Dược phẩm: Kết luận

Việc tích hợp AI vào hoạt động R&D dược phẩm đang thay đổi cách ngành công nghiệp khám phá và phát triển các loại thuốc mới. Bằng cách đẩy nhanh quá trình nghiên cứu ban đầu, cắt giảm chi phí và cải thiện tỷ lệ thành công của thử nghiệm, AI và dược phẩm đang hợp tác với nhau để giải quyết những vấn đề tồn đọng lâu nay.

Nhưng khám phá chỉ là khởi đầu. Khi nhiều hợp chất di chuyển qua đường ống nhanh hơn, các nhà sản xuất cần các hệ thống có thể theo kịp—linh hoạt, có thể mở rộng và sẵn sàng cho GMP. Đó là nơi Canaan xuất hiện.

Canaan thiết kế máy móc dược phẩm tiên tiến giúp bạn mở rộng quy mô một cách tự tin—cho dù bạn đang sản xuất viên nang, viên nén hay công thức phức tạp. Chuẩn bị dây chuyền sản xuất của bạn cho làn sóng đổi mới tiếp theo do AI thúc đẩy.Liên hệ với chúng tôi để tìm hiểu cách chúng tôi có thể hỗ trợ giai đoạn tăng trưởng tiếp theo của bạn.