[AI Đang Thay Đổi Ngành Sinh Học] K-Bio, Cơn Sóng Xây Dựng Nền Tảng Phát Triển Tự Chế... Nhu Cầu Về Nhân Lực Chuyên Môn và Dữ Liệu

Các công ty dược phẩm và sinh học trong nước đang bắt đầu xây dựng nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) tự chế và tham gia vào các nghiên cứu hợp tác toàn cầu. Chiến lược của họ không chỉ dừng lại ở việc phát hiện các hợp chất ứng cử viên bằng AI mà còn kết hợp dữ liệu và năng lực nghiên cứu tự có để nâng cao khả năng cạnh tranh trong phát triển thuốc mới. Tuy nhiên, số lượng công ty có đủ nhân lực chuyên môn và dữ liệu nghiên cứu chất lượng để xử lý AI vẫn còn hạn chế, dẫn đến việc phát triển thuốc mới bằng AI trong nước vẫn đang ở giai đoạn đầu.

Theo thông tin từ ngành công nghiệp vào ngày 20, Hanmi Pharmaceutical đã sử dụng nền tảng AI tự chế mang tên 'HARP-pSAR' để thiết kế hợp chất ứng cử viên thuốc giảm cân 'HM17321'. HM17321 đang được phát triển với mục tiêu giảm cân trong khi duy trì và tăng cường khối lượng cơ bắp, hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm lâm sàng giai đoạn 1 tại Mỹ.

Theo công ty, AI có khả năng dự đoán hiệu quả dược lý dựa trên những thay đổi tinh vi trong cấu trúc protein và đề xuất hướng thiết kế tối ưu, cho phép thực hiện sàng lọc siêu tốc chỉ với một lượng dữ liệu thử nghiệm hạn chế. Gần đây, công ty đã ký hợp đồng cấp phép độc quyền với Genentech, một công ty con của Roche Group, cho 'HM17321', với quy mô hợp đồng lên tới 2,3 tỷ USD (khoảng 32.000 tỷ đồng).

Số lượng các công ty dược phẩm xây dựng nền tảng riêng đang gia tăng liên tục. JW Pharmaceutical đang vận hành nền tảng phát triển thuốc AI 'J-Wave', được tích hợp từ hệ thống tìm kiếm thuốc hiện có là 'Jewelry' và 'Clover'. Mục tiêu của họ là giảm thời gian và chi phí phát triển thuốc mới từ 25-50% bằng cách phân tích hơn 400 bộ dữ liệu gen và hơn 45.000 dữ liệu hợp chất.

Công ty có kế hoạch sử dụng các dòng tế bào, organoid, mô hình động vật bệnh và dữ liệu hợp chất tổng hợp mà họ sở hữu để học AI nhằm phát hiện và tối ưu hóa các hợp chất ứng cử viên thuốc mới.

Daewoong Pharmaceutical đã xây dựng hệ thống phát triển thuốc AI 'Daisy' dựa trên cơ sở dữ liệu thông tin phân tử của 800 triệu hợp chất. Tập đoàn Dong-A đã xây dựng nền tảng phát triển thuốc AI tự chế 'AIDDP' cùng với công ty con IT DAI và Dong-A ST vào tháng 7 vừa qua. AIDDP được thiết kế để thực hiện việc thiết kế hợp chất mới, dự đoán khả năng kết hợp giữa các hợp chất ứng cử viên và protein mục tiêu, mô phỏng phân tử, và quản lý kết quả nghiên cứu trong một môi trường duy nhất.

Ngoài ra, SK Biopharm đã ký hợp đồng nghiên cứu và phát triển hợp tác với InSilico Medicine của Trung Quốc vào tháng 6 vừa qua trong lĩnh vực thuốc ứng cử viên cho hệ thần kinh trung ương (CNS). Hai bên sẽ tiến hành nghiên cứu chung nhằm vào 3 mục tiêu liên quan đến bệnh lý thần kinh và miễn dịch bằng cách sử dụng nền tảng AI của InSilico. Tổng quy mô hợp đồng có thể lên tới 2,5725 tỷ USD (khoảng 35.800 tỷ đồng) tùy thuộc vào kết quả nghiên cứu, phát triển, cấp phép và thương mại hóa.

Cạnh tranh giữa các công ty chuyên về phát triển thuốc AI cũng đang gia tăng. Paros AI Bio đang sử dụng 'Chemiverse' để phát hiện các hợp chất ứng cử viên thuốc, trong khi OncoCross tập trung vào việc tìm kiếm chỉ định mới cho các thuốc hiện có dựa trên 'RaptorAI'. Synteka Bio đang tiếp tục cạnh tranh với công nghệ sàng lọc ảo quy mô lớn, còn Galax đang dẫn đầu với công nghệ thiết kế protein và kháng thể.

Tuy nhiên, một số ý kiến cho rằng mặc dù có nhiều công bố về việc xây dựng và áp dụng nền tảng AI từ các công ty, nhưng vẫn thiếu sự hỗ trợ từ các chính sách. Thiếu hụt nhân lực chuyên môn cũng là một vấn đề đáng lo ngại. Theo một khảo sát của Viện Nghiên cứu Thuốc AI thuộc Hiệp hội Dược phẩm và Sinh học Hàn Quốc đối với 55 đại diện từ các công ty dược phẩm, công ty chuyên về AI, học viện và các tổ chức nghiên cứu, 89,1% người trả lời cho biết họ đang sử dụng hoặc xem xét việc áp dụng AI trong phát triển thuốc mới. Tuy nhiên, có tới 67,3% cho biết không có nhân lực chuyên môn về AI trong bộ phận phát triển thuốc mới. Điều này cho thấy có nhiều công ty muốn áp dụng AI nhưng lại thiếu người thực hiện nghiên cứu thực tế.

Ngành công nghiệp nhấn mạnh rằng việc tiếp cận nền tảng AI không nên chỉ đơn thuần là việc áp dụng phần mềm. Một chuyên gia trong lĩnh vực phát triển thuốc AI cho biết: "Cần có dữ liệu thử nghiệm và lâm sàng chất lượng được tổ chức theo từng loại bệnh, đội ngũ nghiên cứu có khả năng xác minh dữ liệu này, và một tổ chức có khả năng kết nối kết quả của AI với các hợp chất ứng cử viên thực tế". Ông cũng dự đoán rằng trong tương lai, lượng dữ liệu tích lũy và thành tích chuyển đổi lâm sàng sẽ quyết định sức cạnh tranh giữa các công ty hơn là việc sở hữu nền tảng.

Trong bối cảnh đó, một mô hình AI sinh học được phát triển bằng công nghệ độc quyền trong nước đã xuất hiện và thu hút sự chú ý. 'K-Fold' có khả năng dự đoán cấu trúc ba chiều của protein cũng như cách mà các hợp chất ứng cử viên thuốc sẽ kết hợp với protein. Đặc biệt, Hiệp hội Dược phẩm và Sinh học Hàn Quốc đã lên kế hoạch mở rộng ứng dụng 'K-Fold' trong ngành thông qua Viện Nghiên cứu Thuốc AI của mình.

Ông Noh Yeon-hong, Chủ tịch Hiệp hội Dược phẩm và Sinh học Hàn Quốc, cho biết: "Việc phát triển K-Fold không chỉ cho thấy khả năng tự chủ trong việc sở hữu công nghệ cốt lõi ở mức độ toàn cầu mà còn có ý nghĩa quan trọng trong việc giảm bớt rào cản gia nhập AI cho các nhà nghiên cứu, từ đó tăng tốc độ và hiệu quả trong việc tìm kiếm các hợp chất ứng cử viên thuốc mới".