Amazon Bio Discovery giúp phát triển thuốc thần tốc, tìm ra 300 ứng viên sau vài tuần

Amazon Web Services - bộ phận điện toán đám mây của Amazon -vừa ra mắt Amazon Bio Discovery hôm 14.4.

Các nhà sản xuất thuốc và hãng công nghệ đã tăng cường nỗ lực sử dụng AI (trí tuệ nhân tạo) để đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc.

Theo Amazon Web Services, Bio Discovery cung cấp cho các nhà nghiên cứu quyền truy cập vào thư viện các mô hình nền tảng sinh học chuyên biệt có thể tạo ra và đánh giá các phân tử thuốc tiềm năng, cùng một tác tử AI giúp người dùng chọn mô hình, thiết lập tham số và diễn giải kết quả.

Các nhà nghiên cứu có thể gửi các ứng viên thuốc được chọn lọc đến đối tác phòng thí nghiệm tích hợp để tổng hợp và thử nghiệm, với kết quả được chuyển trở lại hệ thống để định hướng vòng thiết kế tiếp theo.

“Trước đây, phải mất 18 tháng để tìm ra 300 ứng viên thuốc tiềm năng. Giờ đây, các nhà khoa học có thể nhanh chóng tạo ra 300 ứng viên thuốc chỉ trong vài tuần”, ông Rajiv Chopra - Phó chủ tịch phụ trách AI y tế và khoa học đời sống tại Amazon Web Services - nói trong một cuộc phỏng vấn với Reuters.

Amazon Bio Discovery giúp tăng tốc quá trình khám phá thuốc giai đoạn đầu, cho phép các nhà khoa học chạy các quy trình tính toán phức tạp mà không cần viết mã - Ảnh: Internet

Rajiv Chopra nói sự phát triển nhanh chóng của các mô hình khám phá thuốc đã biến các nhà sinh học tính toán, vốn có thể chuyển đổi mục tiêu phòng thí nghiệm thành những quy trình học máy, trở thành điểm nghẽn trong toàn bộ quá trình.

Những đơn vị tiên phong sử dụng Amazon Bio Discovery

Amazon Web Services cho biết Bayer, Viện Broad, Voyager Therapeutics là những đơn vị tiên phong sử dụng Bio Discovery. Theo Amazon Web Services, 19 trong số 20 công ty dược phẩm lớn nhất thế giới hiện sử dụng dịch vụ đám mây của họ.

Trong sự hợp tác với Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Amazon Web Services cho biết nền tảng này đã sử dụng nhiều mô hình AI để tạo ra gần 300.000 phân tử kháng thể mới và thu hẹp chúng xuống còn 100.000 ứng viên để thử nghiệm ở phòng thí nghiệm bởi đối tác Twist Bioscience, rút ngắn công việc có thể mất hàng tháng xuống còn vài tuần.

Memorial Sloan Kettering Cancer Center là một trong những trung tâm điều trị và nghiên cứu ung thư hàng đầu thế giới, có trụ sở tại thành phố New York (Mỹ). Đây vừa là bệnh viện chữa ung thư cho bệnh nhân, vừa là trung tâm nghiên cứu khoa học để tìm ra thuốc và liệu pháp mới.

Rajiv Chopra cho biết Amazon Bio Discovery nhằm mục đích hỗ trợ, chứ không phải thay thế các nhà khoa học và tổ chức nghiên cứu hợp đồng.

Amazon Web Services sẽ cung cấp bản dùng thử Bio Discovery miễn phí với 5 đơn vị thử nghiệm trước khi giới thiệu các gói đăng ký.

Amazon Web Services, Boston Consulting Group và Merck cũng sẽ ra mắt một nền tảng AI tại Hội nghị chuyên đề Khoa học Đời sống của Amazon nhằm mục đích cải thiện việc lựa chọn địa điểm thử nghiệm lâm sàng - một điểm nghẽn phổ biến trong phát triển thuốc.

Làn sóng ứng dụng AI trong phát triển thuốc

Làn sóng ứng dụng AI trong phát triển thuốc đã âm thầm tăng tốc gần một thập kỷ qua. Trước khi Amazon ra mắt Bio Discovery, nhiều hãng công nghệ và dược phẩm đã đầu tư mạnh vào việc sử dụng AI để rút ngắn thời gian nghiên cứu, giảm chi phí và tăng khả năng thành công trong việc tìm ra thuốc mới.

Một trong những bước ngoặt quan trọng nhất đến từ DeepMind với hệ thống AlphaFold. Công nghệ này có thể dự đoán cấu trúc của protein (yếu tố cốt lõi trong việc thiết kế thuốc) chỉ trong thời gian rất ngắn, thay vì mất nhiều năm trong phòng thí nghiệm như trước đây. Việc “nhìn thấy” cấu trúc protein giúp các nhà khoa học xác định chính xác mục tiêu mà thuốc cần tác động, từ đó tăng tốc đáng kể giai đoạn nghiên cứu ban đầu.

Song song đó, nhiều công ty khởi nghiệp đã đi xa hơn khi sử dụng AI để thiết kế thuốc gần như từ đầu. Insilico Medicine là một ví dụ tiêu biểu khi phát triển nền tảng có thể vừa tìm mục tiêu sinh học, vừa tạo ra các phân tử thuốc tiềm năng. Công ty này từng công bố có thể tạo ra ứng viên thuốc chỉ trong vài chục ngày. Đây là tốc độ nhanh hơn rất nhiều so với quy trình truyền thống kéo dài hàng năm.

Tương tự, Exscientia cũng đưa các phân tử do AI thiết kế vào thử nghiệm lâm sàng, đánh dấu bước chuyển từ lý thuyết sang ứng dụng thực tế.

Ở một hướng khác, BenevolentAI cho thấy AI không chỉ dùng để tạo thuốc mới mà còn có thể tìm ra công dụng mới cho các loại thuốc đã tồn tại. Trong đại dịch COVID-19, công ty này đã sử dụng AI để xác định một loại thuốc sẵn có hỗ trợ điều trị bệnh, rút ngắn đáng kể thời gian triển khai so với việc phát triển thuốc hoàn toàn mới.

Không chỉ các startup, những hãng lớn cũng nhanh chóng tham gia cuộc đua.

Isomorphic Labs - công ty tách ra từ DeepMind - đang hợp tác với nhiều tập đoàn dược để phát triển thuốc dựa trên nền tảng AI. Trong khi đó, Recursion Pharmaceuticals lại kết hợp AI với dữ liệu sinh học quy mô lớn và tự động hóa phòng thí nghiệm, nhằm công nghiệp hóa quá trình khám phá thuốc.

Những nỗ lực này đang tạo ra một xu hướng rõ rệt: AI không còn chỉ hỗ trợ mà đang trở thành hạ tầng cốt lõi của ngành dược. Số lượng thuốc được phát hiện hoặc thiết kế bằng AI đang tăng nhanh và thời gian nghiên cứu có thể rút ngắn từ nhiều năm xuống còn khoảng 1 đến 2 năm ở giai đoạn đầu. Ngày càng nhiều công ty dược lớn hợp tác với các nền tảng AI để tận dụng lợi thế về dữ liệu và tính toán.

Tuy vậy, AI vẫn chưa phải “viên đạn bạc”. Phần khó nhất của phát triển thuốc là các thử nghiệm lâm sàng trên người, vẫn mất nhiều năm và chịu rủi ro cao. Dù AI có thể giúp tìm ra ứng viên thuốc nhanh hơn, việc chứng minh chúng an toàn và hiệu quả vẫn là hành trình dài và tốn kém.

Trong bối cảnh đó, các nền tảng mới như Amazon Bio Discovery phản ánh bước tiến tiếp theo của xu hướng này: tích hợp nhiều mô hình AI, tự động hóa quy trình và mở rộng khả năng tiếp cận cho nhiều nhà khoa học hơn, kể cả những người không có nền tảng lập trình. Điều đó cho thấy ngành dược đang tiến gần hơn tới một tương lai nơi việc phát triển thuốc diễn ra nhanh hơn, có hệ thống hơn và dựa nhiều hơn vào sức mạnh của AI.