Inteligența artificială schimbă procesul de dezvoltare a medicamentelor, reducând timpul și costurile asociate, și promite o rată de succes mai mare în fazele clinice. Până în prezent, peste 200 de medicamente proiectate cu ajutorul AI se află în diverse etape de testare, de la studii timpurii până la ultimele faze de validare clinică, ceea ce marchează o schimbare semnificativă față de metoda tradițională, care dura adesea între 10 și 15 ani și necesita cheltuieli de peste 2,6 miliarde de dolari pentru fiecare tratament aprobat.
De la milioane de molecule la câteva zeci
Un exemplu concret al acestei schimbări îl reprezintă colaborarea dintre NOVARTIS și tehnologia AI. Pentru a descoperi un tratament pentru boala Huntington, cercetătorii au analizat virtual aproximativ 15 milioane de compuși, dar au redus considerabil numărul de variante testate fizic, concentrându-se pe circa 60 de molecule. În loc să testeze mii de substanțe în laborator, echipele au lucrat cu un număr limitat, identificând o moleculă promițătoare care poate ajunge în creier, locul în care este nevoie de tratament.
Această abordare se bazează pe capacitatea AI de a simula modul în care moleculele ar funcționa în organism, anticipând care vor avea succes și care vor eșua, încă din faza virtuală. Potrivit estimărilor, această metodă aduce o eficiență mai mare, fiind capabilă să identifice targete de tratament într-un timp mult mai scurt.
În plus, în prezent, peste 200 de medicamente aflate în studii clinice au fost dezvoltate cu ajutorul tehnologiei AI, iar rata de succes în faza I de testare pentru aceste tratamente variază între 80 și 90 la sută, comparativ cu aproximativ 40 la sută pentru metodele tradiționale. Acest lucru indică o șansă mai mare de a obține rezultate pozitive și de a accelera introducerea medicamentelor pe piață.
<2>cum funcționează, concret, inteligența artificială în descoperirea medicamentelor
Platformele de generare a moleculelor sau cele bazate pe biologie și fizică sunt utilizate în colaborare, pentru a crea și testa virtual o varietate de compuși. De exemplu, compania INSILICO MEDICINE a obținut rezultate pozitive în faza a doua de testare pentru un medicament destinat fibrozei pulmonare idiopatice, o boală rară pentru care nu exista tratamente eficiente anterior.
Este de notat că AI nu elimină complexitatea biologiei umane, ci o ajută să fie explorată mai eficient. Pentru medicii și cercetătorii implicați, aceste tehnologii nu sunt substitut, ci instrumente avansate ce patrează viteza și acuratețea într-un domeniu care, altfel, rămâne extrem de laborios și costisitor.
Declarația lui Demis Hassabis, directorul GOOGLE DEEPMIND, reflectă această perspectivă: speră ca primele medicamente proiectate integral cu AI să intre în studii clinice în cursul anului 2026, vizând domenii precum oncologia, bolile cardiovasculare și cele neurodegenerative. Programul ALPHAFOLD, care a descifrat structura proteinelor după aproape 50 de ani de încercări, a fost un exemplu concret de succes al acestei tehnologii în 2022.
Realitatea de azi arată că tehnologia nu înlocuiește pe deplin oamenii de știință, ci le oferă un instrument puternic, capabil să vizeze direcții și să accelereze procesul de cercetare. Într-o industrie în care timpul înseamnă vieți și costurile sunt extrem de ridicate, această evoluție nu mai poate fi ignorată.
<2>fapt concret: diferenta în timp și costuri
La începutul anului 2023, oficialii industriei farmaceutice indicau o reducere cu până la 70% a costurilor de descoperire a unui medicament, grație utilizării AI. Mai mult, companii din întreaga lume pot folosi aceste tehnologii pentru a identifica rapid molecule ale noilor terapii, reducând astfel semnificativ timpul necesar pentru punerea pe piață.
Eforturile continue și rezultatele obținute promit o nouă etapă în domeniul medicinei personalizate și al tratamentelor pentru boli incurabile.
