Ngành dược và sinh học trong nước Hàn Quốc đang thể hiện quyết tâm cao trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng sự thiếu hụt nhân lực chuyên môn đã trở thành thách thức lớn nhất trong việc phát triển thuốc bằng AI. Khoảng 90% các công ty được khảo sát cho biết họ đang sử dụng hoặc xem xét việc áp dụng AI, trong khi 67,3% cho biết không có nhân lực chuyên môn về AI.
Hiệp hội Dược và Sinh học Hàn Quốc đã công bố kết quả khảo sát vào ngày 31 tháng 7, nhằm xác định nhận thức và nhu cầu đào tạo về phát triển thuốc bằng AI. Khảo sát được thực hiện với 44 công ty dược sinh học, công ty chuyên về AI, các cơ sở học thuật và nghiên cứu, cùng 55 người liên quan.
Kết quả khảo sát cho thấy trong số 55 người tham gia, 26 người cho biết họ đang sử dụng AI trong phát triển thuốc. Cách thức sử dụng bao gồm 10 người sử dụng nội bộ, 9 người thuê ngoài, và 7 người kết hợp cả hai phương thức. Có 23 người cho biết họ đang xem xét hoặc có kế hoạch áp dụng AI, trong khi 6 người không có kế hoạch sử dụng.
Các lĩnh vực ứng dụng AI được người tham gia chỉ ra (có thể chọn nhiều đáp án) bao gồm xác định và tối ưu hóa hợp chất ứng viên, mỗi lĩnh vực có 15 người, tiếp theo là xác định hợp chất (11 người), cơ chế tác động (9 người), xác định và xác minh mục tiêu (8 người), tiền lâm sàng (6 người), lâm sàng (4 người), và tái sử dụng thuốc (4 người).
Trong tương lai, lĩnh vực phát triển mà họ mong muốn là dược phẩm tổng hợp với 27 người (49,1%), tiếp theo là dược phẩm sinh học và kháng thể (12 người, 21,8%), phân hủy protein mục tiêu (TPD) (6 người, 10,9%), phức hợp kháng thể - thuốc (ADC) (5 người, 9,1%), và hệ thống phân phối thuốc (DDS) (3 người, 5,5%).
Tuy nhiên, nhân lực chuyên môn về AI vẫn còn thiếu. Có 37 người (67,3%) cho biết không có nhân lực chuyên môn về AI trong bộ phận phát triển thuốc. Tiếp theo là 10 người (18,2%) có từ 4 người trở lên, 4 người (7,3%) có 1 người, 3 người (5,5%) có 2 người, và 1 người (1,7%) có 3 người.
Nguyên nhân thiếu nhân lực chuyên môn về AI (có thể chọn nhiều đáp án) chủ yếu là do thiếu kinh phí và nguồn lực để tuyển dụng (26 người), thiếu hiểu biết về công nghệ AI của nhân lực nội bộ (19 người), và thiếu nhận thức về sự cần thiết của phát triển thuốc bằng AI (11 người).
Khi được hỏi về sự hỗ trợ mà họ mong muốn từ chính phủ và các cơ quan liên quan, 37 người cho biết họ cần đào tạo nhân lực chuyên môn về AI. Tiếp theo là xây dựng nền tảng chia sẻ dữ liệu (25 người), hỗ trợ đầu tư và tài chính (23 người), cung cấp cơ hội thực nghiệm và xác minh (22 người), thiết lập hướng dẫn cấp phép (15 người), và hỗ trợ mở rộng ra thị trường toàn cầu (9 người).
Nhu cầu về đào tạo AI cũng rất cao. 91,0% (50 người) cho biết cần có đào tạo về phát triển thuốc bằng AI. Nhu cầu đào tạo cụ thể bao gồm lập trình và mô hình hóa thuật toán AI (17 người), phân tích và trực quan hóa dữ liệu (16 người), đào tạo sử dụng dữ liệu sinh học và hóa học (13 người), và kỹ thuật phần mềm và lập trình (5 người).
Hiểu biết về phòng thí nghiệm tự động (SDL) vẫn còn thấp. 38% (21 người) cho biết chỉ nghe qua thuật ngữ, 36% (20 người) hoàn toàn không biết, trong khi 24% (13 người) cho biết họ hiểu được khái niệm. SDL là hệ thống nghiên cứu kết hợp AI và robot tự động hóa thí nghiệm, cho phép AI tự động hóa từ thiết kế thí nghiệm đến thực hiện, phân tích dữ liệu và các thí nghiệm tiếp theo.
Ông Noh Yeon-hong, Chủ tịch Hiệp hội Dược và Sinh học Hàn Quốc, cho biết: "AI không còn là lựa chọn mà đã trở thành năng lực cần thiết trong phát triển thuốc, nhưng các công ty trong nước đang phải đối mặt với thực tế thiếu hụt nhân lực chuyên môn. Nếu ngành công nghiệp và chính phủ cùng nhau hỗ trợ một cách có hệ thống trong việc đào tạo nhân lực chuyên môn về AI, xây dựng cơ sở dữ liệu, và tạo ra môi trường thực nghiệm, thì năng lực cạnh tranh trong phát triển thuốc bằng AI của Hàn Quốc sẽ có thể nâng cao một bước nữa."
Ngoài ra, phát triển thuốc được coi là một ngành có rủi ro và chi phí cao. Thời gian phát triển trung bình từ 10 đến 15 năm và đòi hỏi chi phí khổng lồ, nhưng tỷ lệ thất bại trong lâm sàng lên tới 90%. Đặc biệt, phần lớn chi phí phát triển thuốc xảy ra ở giai đoạn lâm sàng muộn, do đó, các nỗ lực đang được thực hiện để chọn lọc các hợp chất ứng viên có khả năng thành công cao ở giai đoạn đầu và giảm thiểu sai sót.
* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.
Park boram
ram07@ajunews.com
© Bản quyền thuộc về Thời báo Kinh tế AJU & www.ajunews.com: Việc sử dụng các nội dung đăng tải trên vietnam. kyungjeilbo.com phải có sự đồng ý bằng văn bản của Aju News Corporation.