ที่งาน World Economic Forum เดมิส ฮาสซาบิ ซีอีโอของ Google DeepMind ประกาศว่ายาที่ออกแบบโดยปัญญาประดิษฐ์คาดว่าจะเข้าสู่การทดลองทางคลินิกภายในปี 2568 ข่าวนี้ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ในด้านการวิจัยและพัฒนายา และเป็นการประกาศถึงนวัตกรรมของรูปแบบการวิจัยและพัฒนายาในอนาคต Isomorphic Labs ซึ่งเป็นบริษัทภายใต้ DeepMind ที่มุ่งเน้นด้านการวิจัยและพัฒนายา กำลังส่งเสริมกระบวนการนี้อย่างแข็งขัน โดยมีเป้าหมายที่จะใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อลดวงจรการพัฒนายา ลดต้นทุน และบรรลุผลด้านการแพทย์เฉพาะบุคคลในท้ายที่สุด เทคโนโลยีนี้ไม่เพียงแต่สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของการวิจัยและพัฒนายาได้อย่างมีนัยสำคัญ แต่ยังช่วยบริษัทยาประหยัดเงินได้มหาศาล และบรรเทาปัญหาที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกในปัจจุบันเกี่ยวกับต้นทุนที่สูงและอัตราความสำเร็จต่ำในการวิจัยและพัฒนายาใหม่
ที่งาน World Economic Forum ที่เมืองดาวอสเมื่อเร็วๆ นี้ Demis Hassabi ซีอีโอของ Google DeepMind กล่าวว่ายาตัวแรกที่ออกแบบด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์อาจเริ่มการทดลองทางคลินิกภายในปี 2568 Hassabis ยังเป็นหัวหน้าของ Isomorphic Labs ซึ่งเป็นบริษัทพัฒนายาที่ DeepMind เป็นเจ้าของ “แผนของเราคือให้ยาที่ออกแบบโดย AI เข้าสู่การทดลองทางคลินิกภายในสิ้นปีนี้” เขากล่าว
ตั้งแต่ปี 2021 Isomorphic Labs ได้ทำงานเพื่อเร่งการพัฒนายาโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง Hassabi กล่าวว่าการแพทย์เฉพาะบุคคลคาดว่าจะเกิดขึ้นจริงในอนาคต และระบบ AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพยาให้เหมาะกับโปรไฟล์การเผาผลาญของแต่ละคนได้ในระยะเวลาอันสั้น เขาเน้นย้ำว่าบริษัทยาต่างๆ มีความสนใจใน AI มากขึ้น เนื่องจากมีศักยภาพที่จะช่วยประหยัดเวลาและเงินได้มาก
ตามบทความในวารสาร Nature Medicine กระบวนการพัฒนาและการอนุมัติยาใหม่โดยทั่วไปจะใช้เวลา 12 ถึง 15 ปีและมีค่าใช้จ่ายสูงถึง 2.6 พันล้านดอลลาร์ ยิ่งไปกว่านั้น กว่า 90% ของการทดลองทางคลินิกล้มเหลว ดังนั้น เทคโนโลยีใดๆ ที่ลดต้นทุน เร่งการพัฒนา หรือปรับปรุงอัตราความสำเร็จจะมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อสุขภาพทางการเงินของบริษัทยา
Hassabi ตั้งข้อสังเกตว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถปรับปรุงกระบวนการค้นพบยาได้หลายวิธี เขาเชื่อว่ามีศักยภาพอย่างมากในการประหยัดเวลาและต้นทุน อย่างไรก็ตาม เขายังเตือนด้วยว่าการได้รับข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงยังคงเผชิญกับความท้าทายเนื่องจากปัจจัยต่างๆ เช่น กฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว นโยบายการแบ่งปันข้อมูล และค่าใช้จ่ายในการรับข้อมูล ถึงกระนั้นเขาก็ไม่คิดว่าความท้าทายจะผ่านพ้นไม่ได้ ช่องว่างในข้อมูลสาธารณะสามารถเติมเต็มได้โดยการร่วมมือกับองค์กรวิจัยทางคลินิกหรือใช้ข้อมูลสังเคราะห์
อย่างไรก็ตาม Hassabis เน้นย้ำว่าการประยุกต์ใช้ AI ในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ไม่ได้หมายความว่านักวิทยาศาสตร์จะถูกแทนที่ เขาชี้ให้เห็นว่านวัตกรรมที่แท้จริงยังอยู่นอกเหนือขอบเขตของ AI ซึ่งไม่สามารถเกิดสมมติฐานหรือทฤษฎีใหม่ๆ ได้ แม้ว่า AI จะสามารถแก้ปัญหาการคาดเดาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้ แต่โดยพื้นฐานแล้ว AI จะต้องอาศัยสติปัญญาและความคิดสร้างสรรค์ของนักวิทยาศาสตร์ที่เป็นมนุษย์
นอกจากนี้ บริษัทต่างๆ เช่น Nvidia ยังกระตือรือร้นที่จะสำรวจการประยุกต์ใช้ AI ในการค้นพบยาอีกด้วย Nvidia ยังได้ใช้เฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง BioNeMo แบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการพัฒนายา และร่วมมือกับบริษัทยาหลายแห่งเพื่อเร่งความก้าวหน้าในการวิจัย
ไฮไลท์:
ยาที่ออกแบบโดย AI คาดว่าจะเข้าสู่การทดลองทางคลินิกภายในปี 2568 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพมหาศาลของ AI ในการพัฒนายา
อุตสาหกรรมยาเผชิญกับความท้าทายด้านต้นทุนสูงและอัตราความสำเร็จต่ำ และ AI มีศักยภาพในการลดผลกระทบของปัญหาเหล่านี้ได้อย่างมาก
Hassabis กล่าวว่า AI ไม่สามารถแทนที่ความคิดสร้างสรรค์ของนักวิทยาศาสตร์ได้ และการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ที่แท้จริงยังคงต้องอาศัยมนุษย์
โดยรวมแล้ว การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในด้านการวิจัยและพัฒนายายังมีโอกาสในวงกว้าง แม้ว่ายังคงมีความท้าทายอยู่ แต่การปรับปรุงประสิทธิภาพและการลดต้นทุนก็ไม่สามารถละเลยได้ AI จะกลายเป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับนักวิทยาศาสตร์ แทนที่จะเป็นเครื่องมือทดแทน โดยจะผลักดันอุตสาหกรรมยาไปสู่การพัฒนาขั้นใหม่