Istraživanje BCG-a: Umjetna inteligencija mogla bi udvostručiti uspješnost kliničkih ispitivanja lijekova
Rezultati najnovijeg istraživanja Boston Consulting Group, objavljeni u stručnom časopisu Drug Discovery Today, pokazuju kako bi korištenje umjetne inteligencije u istraživanju i razvoju lijekova moglo imati revolucionarne učinke. U fazi I kliničkih ispitivanja lijekovi otkriveni pomoću AI pokazuju stopu uspjeha od 80-90 posto, dok je povijesni prosjek 40-55 posto za tradicionalno otkrivene lijekove, naglašava se u objavi BCG
Povijesno gledano, razvoj lijekova je dugotrajan, skup i neizvjestan proces, često traje godinama i nerijetko završava neuspješno. Međutim, umjetna inteligencija obećava revolucionirati ovaj proces, smatraju autori istraživanja iz Boston Consulting Group, ponajviše automatizacijom najzahtjevnijih koraka, što skraćuje vrijeme razvoja lijekova i smanjuje troškove. S obzirom na to, nije iznenađujuće da je top 20 farmaceutskih kompanija objavilo kako koriste umjetnu inteligenciju u svom radu. Zanimljivo je i da velike kompanije, umjesto razvijanja umjetne inteligencije “in-house”, često ulaze u partnerstva s biotehnološkim start-upovima specijaliziranim za umjetnu inteligenciju, tzv. AI-native biotech.
“Danas se većina inovacija unutar farmaceutske industrije događa u malim farmaceutskim kompanijama, odnosno biotehnološkim tvrtkama. Godine 2020, više od 65 posto odobrenih lijekova na tržištu poteklo je iz biotehnoloških kompanija. Svjesni smo brzog razvoja cjepiva protiv COVID-19 unutar BioNTecha, start-up tvrtke koja je razvijala tehnologiju mRNA cjepiva za borbu protiv karcinoma. Kompleksne strukture unutar velikih farmaceutskih kompanija i dugi procesi donošenja odluka vjerojatno su uzrok tome, dok biotehnološke kompanije imaju pristup “brzo propadni i često propadni” (fail fast and fail often) koji im omogućuje brži napredak”, istaknula je Sanya-Eduarda Kuzet, menadžerica iz zagrebačkog ureda BCG-a, specijalizirana upravo za brzanje kliničkih ispitivanja i izradu strategija za izlazak na tržište za globalne i regionalne farmaceutske kompanije.
Uspješna identifikacija potencijalnih kandidata za lijekove
Umjetna inteligencija već je pokazala značajan napredak u identificiranju potencijalnih kandidata za lijekove, učinkovitijih od tradicionalnih metoda. Najčešći primjeri uključuju analizu funkcije i interakcije molekularnih procesa unutar organizma kako bi se bolje razumjela biologija bolesti te identificirale nove mete i biomarkeri lijekova, kao i dizajn i optimizaciju novih molekula kroz korištenje prediktivnih algoritama.
BCG je u istraživanju iz 2022. godine pokazao da je broj molekula razvijenih uz pomoć umjetne inteligencije dramatično porastao i gotovo dosegao broj molekula razvijenih klasičnim putem. U novom istraživanju, stručnjaci iz BCG-a posvetili su se stopi uspješnosti kliničkih ispitivanja, s fokusom na AI-native biotehnološke kompanije i javno dostupne podatke o istraživanjima.
Analiza je pokazala da molekule otkrivene pomoću umjetne inteligencije imaju veću stopu uspjeha kroz faze kliničkih ispitivanja u usporedbi s tradicionalnim metodama. Najočiglednija razlika primjetna je u ranijim fazama istraživanja, tzv. fazi I, gdje lijekovi otkriveni pomoću AI pokazuju stopu uspjeha od 80-90 posto, što je znatno više od povijesnog prosjeka od 40-55 posto za tradicionalno otkrivene lijekove. U fazi II kliničkih ispitivanja, u kojima je cilj uspostaviti biološki koncept lijeka, stopa uspješnosti iznosi oko 40 posto, što je u skladu s povijesnim prosjekom industrije između 30 i 40 posto. No, zanimljivo je kako su od šest molekula, kandidata u fazi II kliničkih ispitivanja, samo dvije otkazane zbog negativnog rezultata, dok su četiri ispitivanja obustavljena zbog promjene poslovnih prioriteta kompanije, a ne zbog tehničkih problema umjetne inteligencije, što ukazuje na potencijalno veću uspješnost od 40 posto.
Uspješnost kliničkih ispitivanja bi se mogla značajno povećati
Posljedično, autori istraživanja u objavljenom članku pojašnjavaju da se hipotetski može pretpostaviti da bi se ukupna uspješnost kliničkih ispitivanja mogla povećati s prosječnih 5-10 posto na između 9-18 posto. To bi značilo gotovo udvostručenje produktivnosti istraživanja i razvoja lijekova s golemim koristima. Kompanijama bi omogućilo da postignu isti rezultat s daleko manje resursa i troškova, ili gotovo udvostruči broj novih lijekova lansiranih uz ista sredstva.
“Ako uzmemo u obzir da prosječno trajanje razvoja lijekova iznosi 10-15 godina, a cijena može doseći preko 2,5 milijardi USD, potencijal koji umjetna inteligencija nosi je izuzetan. Dobra vijest je da najveću korist imaju sami pacijenti, posebno oni koji boluju od rijetkih bolesti čiji je razvoj izuzetno skup. Zbog malog tržišta, cijene takvih lijekova dosežu milijunske iznose. Smanjenjem trajanja i troškova razvoja, pacijentima će biti omogućen pristup novijoj generaciji lijekova po znatno nižim cijenama koje će zdravstveni sustav moći financirati. Dostupnost lijekova za određene bolesti poput mišićne atrofije ili multiple skleroze i danas predstavlja problem u Hrvatskoj. Nadamo se da će se umjetna inteligencija tehnologija nastaviti razvijati jednakom, ako ne i većom brzinom, kako bismo što prije vidjeli njezine prednosti i na našem hrvatskom tržištu”, zaključuje Kuzet.
