REZULTATI najnovijeg istraživanja Boston Consulting Grupe, objavljeni u stručnom časopisu Drug Discovery Today, pokazuju da bi korištenje umjetne inteligencije u istraživanju i razvoju lijekova moglo imati revolucionarne učinke.

Zašto su lijekovi skupi?

Povijesno gledano, razvoj lijekova je dugotrajan, skup i neizvjestan proces, koji često završava neuspješno. Procjenjuje se da je za razvoj jednog novog lijeka u prosjeku potrebno oko 12 godina i više od milijarde eura. Osim toga, od 10 do 20 lijekova koji se otkriju u laboratoriju samo će jedan u konačnici doći do bolesnika - drugi će se tijekom razvoja odbaciti.

Stoga nije čudno što su uspješni lijekovi skupi, osobito oni za rijetke bolesti i individualizirano liječenje, koji se ne proizvode masovno.

Automatizacija najzahtjevnijih koraka

Međutim, autori istraživanja iz Boston Consulting Grupe smatraju da će umjetna inteligencija revolucionirati ovaj proces, ponajviše automatizacijom najzahtjevnijih koraka, što bi trebalo skratiti vrijeme razvoja lijekova i smanjiti troškove.

S obzirom na to, nije iznenađujuće da je top 20 farmaceutskih kompanija objavilo da koriste umjetnu inteligenciju u svojem 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.

Uključuju se start-upovi

Dr. Sanya-Eduarda Kuzet (na slici gore), menadžerica u zagrebačkom uredu Boston Consulting Grupe, kaže da je 2020. više od 65 posto odobrenih lijekova na tržištu poteklo iz biotehnoloških kompanija, što pokazuje da se danas većina inovacija unutar farmaceutske industrije događa u malim farmaceutskim kompanijama, odnosno biotehnološkim tvrtkama.

"Svjesni smo brzog razvoja cjepiva protiv covida-19 u BioNTechu, start-up tvrtki koja je razvijala tehnologiju mRNA cjepiva za borbu protiv karcinoma", kaže Kuzet.

"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', odnosno fail fast and fail often, koji im omogućuje brži napredak", dodala je.

Prilike za manje kompanije, uključujući hrvatske

Porast upotrebe umjetne inteligencije u otkrivanju lijekova otvara značajne prilike ne samo za etablirane farmaceutske tvrtke već i za start-upove.

Kuzet kaže da se, unatoč činjenici da u tome trenutno prednjače biotehnološki start-upovi, može razmišljati i o širem spektru start-upova koji razvijaju umjetnu inteligenciju s primjenom u raznim industrijama.

"Start-upovi, zahvaljujući svojoj agilnosti i inovativnim pristupima, dobro su pozicionirani za korištenje umjetne inteligencije u brzom razvoju lijekova. U farmaceutskoj industriji ovaj trend je već vidljiv, s obzirom na to da više od 65% odobrenih lijekova u posljednjih nekoliko godina potječe iz biotehnoloških kompanija. Tradicionalne farmaceutske tvrtke, pa čak i proizvođači generičkih lijekova poput Plive i Belupa, mogu obnoviti svoje razvojne linije kroz partnerstva sa start-upovima, kombinirajući svoje opsežne resurse i iskustvo s najnovijom tehnologijom umjetne inteligencije. Ova simbioza može povećati učinkovitost otkrivanja lijekova, smanjiti troškove i povećati ukupne stope uspješnosti novih tretmana", rekla je za Index Kuzet.

AI je već sada bolji od ljudi

Ističe da je umjetna inteligencija već pokazala značajan napredak u identificiranju potencijalnih kandidata za lijekove, učinkovitijih od onih do kojih se dolazi tradicionalnim metodama.

"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 optimizacija novih molekula korištenjem prediktivnih algoritama", tumači Kuzet.

BCG je, kaže, 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-ja posvetili su se stopi uspješnosti kliničkih ispitivanja, s fokusom na AI-native biotehnološke kompanije i javno dostupne podatke o istraživanjima.

Broj molekula koje su otkrile AI-First Biotechs koje su ušle u klinička ispitivanja. Analiza uključuje molekule razvijene u partnerstvu s farmaceutskim tvrtkama i isključuje molekule povezane s covidom-19. (a) Molekule koje je otkrila umjetna inteligencija po kliničkim fazama. (b) Molekule koje je otkrila umjetna inteligencija prema načinu otkrića.

Molekule otkrivene uz pomoć AI-ja imaju veću stopu uspjeha

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-ja pokazuju stopu uspjeha od 80-90%, što je znatno više od povijesnog prosjeka od 40-55% za tradicionalno otkrivene lijekove. U fazi II kliničkih ispitivanja, u kojoj je cilj uspostaviti biološki koncept lijeka, stopa uspješnosti iznosi oko 40%, što je u skladu s povijesnim prosjekom industrije između 30 i 40%.

No, zanimljivo je da 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 kompanija, a ne zbog tehničkih problema umjetne inteligencije, što ukazuje na potencijalno veću uspješnost od 40%.

Udvostručenje produktivnosti

Autori istraživanja u objavljenom članku pojašnjavaju da se hipotetski može pretpostaviti da bi se ukupna uspješnost kliničkih ispitivanja mogla povećati s prosječnih 5-10% na 9-18%. To bi značilo gotovo udvostručenje produktivnosti istraživanja i razvoja lijekova koje bi imalo goleme koristi. Kompanijama bi to omogućilo da postignu isti rezultat s daleko manje resursa i troškova, odnosno da gotovo udvostruče broj novih lansiranih lijekova uz ista sredstva.

Pacijentima i zdravstvenim sustavima to bi značilo brži razvoj više lijekova i niže cijene.

Korist za pacijente

Eduarda Kuzet kaže da je potencijal koji nosi umjetna inteligencija izuzetan ako uzmemo u obzir da prosječno trajanje razvoja lijekova iznosi 10-15 godina te da troškovi mogu dosegnuti preko 2.5 milijardi USD.

"Dobra vijest je da bi najveću korist imali pacijenti, posebno oni koji boluju od rijetkih bolesti, za koje je razvoj lijeka izuzetno skup. Zbog malog tržišta cijene takvih lijekova dosežu milijunske iznose po tretmanu. 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 tehnologija umjetne inteligencije nastaviti razvijati jednakom, ako ne i većom brzinom, kako bismo što prije vidjeli njezine prednosti i na hrvatskom tržištu", poručuje Eduarda Kuzet.

Dr. Sanya-Eduarda Kuzet, menadžerica Boston Consulting Grupe, ima višegodišnje iskustvo rada u europskoj farmaceutskoj industriji i članica je užeg europskog tima BCG-ja u segmentu farmaceutike. Specijalizirana je za razvoj strategija za ubrzanje kliničkih ispitivanja i izradu strategija za izlazak na tržište za globalne i regionalne farmaceutske kompanije. Školovala se u Austriji i Francuskoj, gdje je doktorirala molekularnu biologiju.