Phòng thí nghiệm tại startup Terray Therapeutics tựa như một bản hòa tấu của những quy trình tự động hóa đầy tinh vi. Các robot di chuyển để giao các ống nhỏ chứa chất lỏng đến các trạm khác nhau. Một nhóm những nhà khoa học mặc áo xanh, đeo găng tay vô trùng và kính bảo vệ đang giám sát máy móc.
Song những gì đang vận hành thực sự lại diễn ra ở cấp nano: Các protein trong dung dịch kết hợp với các phân tử hóa học được giữ trong các khay nhỏ trên các con chip silicon tùy chỉnh. Mỗi phản ứng được ghi lại, hàng triệu lần mỗi ngày, tạo ra 50 terabyte dữ liệu thô hằng ngày - tương đương với hơn 12,000 bộ phim.
Phòng thí nghiệm này đặt tại Monrovia, California, là một nhà máy dữ liệu có nhiệm vụ phát hiện và phát triển thuốc với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo. Điều này không hề xa lạ, đây là một phần trong làn sóng tận dụng AI để sản xuất ra các loại thuốc hiệu quả hơn và nhanh hơn của các công ty khởi nghiệp mới.
Các công ty đang tận dụng công nghệ tiên tiến - học từ một lượng dữ liệu khổng lồ để tạo ra câu trả lời - nhằm cố gắng mô phỏng quá trình phát hiện thuốc. Họ đang chuyển đổi quá trình này từ một bước truy tìm thủ công đầy tỉ mỉ sang một bước tự động hóa chính xác cao.
“Một khi bạn dùng đúng loại dữ liệu để huấn luyện, AI sẽ trở nên cực kỳ hữu ích,” ông Jacob Berlin, đồng sáng lập và Giám đốc Điều hành của Terray Therapeutics, nói.
Từ khi AI tạo sinh được phát triển và trở thành cơn sốt toàn cầu, mọi người đã dùng nó trong nhiều công việc, từ sáng tác thơ ca đến lập trình. Nó đã giúp giảm bớt khối lượng công việc nhàm chán cho các nhân viên văn phòng, và đặc biệt là lập trình viên. Tuy nhiên, phát hiện và phát triển thuốc là một ngành công nghiệp khổng lồ mà các chuyên gia cho rằng đã đến lúc AI có thể bước vào và thay đổi mọi thứ.
AI là một “cơ hội thế kỷ” cho ngành dược phẩm, theo Công ty Tư vấn McKinsey & Company.
Rút ngắn thời gian Cũng tương tự các chatbot phổ biến như ChatGPT - được huấn luyện bằng nguồn tài nguyên dạng chữ trên mạng Internet - và các công cụ tạo hình ảnh như DALL-E - học từ các kho hình ảnh và video khổng lồ, AI dùng trong phát hiện thuốc cũng dựa trên dữ liệu. Đó là dữ liệu rất chuyên biệt - thông tin phân tử, cấu trúc protein và các phản ứng sinh hóa. Từ đây, AI sẽ có khả năng gợi ý các ứng viên thuốc tiềm năng hữu ích, tựa như sự tương thích giữa chìa khóa hóa học với các ổ khóa protein phù hợp.
Bởi vì AI dùng trong phát triển thuốc được hỗ trợ bởi dữ liệu khoa học chính xác, các “ảo giác” AI sai lầm ít có khả năng xảy ra hơn nhiều so với các loại chatbot phổ biến. Bất kỳ loại thuốc tiềm năng nào trước khi được phê duyệt để sử dụng trên bệnh nhân cũng đều phải trải qua thử nghiệm trong phòng thí nghiệm và trong các thử nghiệm lâm sàng.
Các startup như Terray Therapeutics đang xây dựng những phòng thí nghiệm công nghệ cao để tạo ra thông tin dùng để huấn luyện AI. Nỗ lực này giúp nâng cao khả năng của AI trong việc nhận dạng mẫu và đưa ra dự đoán về các loại thuốc tiềm năng.
AI tạo sinh sau đó có thể thiết kế một phân tử thuốc phiên bản kỹ thuật số. Thiết kế đó được chuyển đổi, trong một phòng thí nghiệm tự động hóa tốc độ cao, thành một phân tử vật lý và được thử nghiệm về khả năng phản ứng của nó với một protein mục tiêu. Kết quả - dù tích cực hay tiêu cực - đều được ghi lại và đưa lại vào phần mềm AI để cải thiện thiết kế tiếp theo của nó, tăng tốc quá trình tổng thể.
Mặc dù một số loại thuốc do AI phát triển vẫn đang trong quá trình thử nghiệm lâm sàng, nhưng vẫn còn sớm để kết luận về khả năng thành công của công nghệ này.
“AI tạo sinh đang thay đổi công việc phát hiện thuốc này, nhưng quá trình phát triển thuốc trên thực tế vẫn rất lộn xộn và rất ‘con người’,” David Baker, nhà hóa sinh và cũng là Giám đốc Viện Thiết kế Protein tại Đại học Washington, nhận định.
Phát triển thuốc truyền thống là một công việc tốn kém, mất thời gian và mang tính may rủi. Các nghiên cứu về chi phí thiết kế một loại thuốc và điều hướng các thử nghiệm lâm sàng để phê duyệt lần cuối cùng cho thấy ước tính tổng chi phí trung bình là 1 tỷ USD, thời gian kéo dài từ 10 đến 15 năm. Và gần 90% các loại thuốc ứng viên bước vào thử nghiệm lâm sàng trên người thất bại, thường là do thuốc chưa đạt được hiệu quả hoặc có tác dụng phụ không mong muốn.
Các startup phát triển thuốc dựa trên AI đang cố gắng sử dụng công nghệ của họ để cải thiện những con số đó, đồng thời cắt giảm thời gian và chi phí.
Nguồn tài trợ lớn và đều đặn nhất của họ đến từ các ông lớn trong ngành dược phẩm, những đơn vị từ lâu đã là đối tác và là nhà tài trợ cho các doanh nghiệp nghiên cứu nhỏ hơn. Các nhà sản xuất thuốc AI ngày nay thường tập trung vào việc tăng tốc các giai đoạn tiền lâm sàng của quá trình phát triển thuốc, vốn trước đây mất từ bốn đến bảy năm. Đối với các công ty dược phẩm lâu đời, chiến lược đối tác và tài trợ là một con đường khả dĩ với chi phí thấp để tiếp cận những công nghệ mới.
Các công ty như Terray Therapeutics là những startup tiềm năng như vậy. Họ đang xây dựng các phòng thí nghiệm lớn, công nghệ cao để tạo ra dữ liệu để giúp huấn luyện AI sản xuất các loại thuốc hiệu quả hơn.
Những công ty dược phẩm lớn đầu tư cho những startup này nhằm tìm ra những ứng viên thuốc tiềm năng, có thể mang lại lợi nhuận hàng trăm triệu đô-la trong nhiều năm. Và nếu một loại thuốc cuối cùng được phê duyệt và thành công về mặt thương mại, các công ty sẽ thu được thêm một khoản từ tiền bản quyền.
Trong lĩnh vực này, ngoài Terray Therapeutics, chúng ta còn có thể thấy những cái tên như Recursion Pharmaceuticals, Schrödinger và Isomorphic Labs. Tuy nhiên, những startup trên có thể đi theo hai con đường khác nhau - một nhóm xây dựng các phòng thí nghiệm lớn và một nhóm không xây dựng. Isomorphic, công ty spin-off về phát hiện thuốc thuộc Google DeepMind, cho rằng AI hoạt động càng hiệu quả, càng cần ít dữ liệu. Nhóm kỹ sư của công ty này đang đặt cược vào đang đặt cược vào năng lực phần mềm của mình.
Năm 2021, Google DeepMind đã phát hành phần mềm dự đoán chính xác các hình dạng mà các chuỗi axit amin sẽ gấp lại để thành protein. Những hình dạng ba chiều đó xác định cách một protein hoạt động. Điều này rất hữu ích trong việc phát hiện thuốc, vì protein điều khiển hành vi của tất cả các sinh vật sống. Tháng trước, Google DeepMind và Isomorphic đã công bố rằng mô hình AI mới nhất của họ, AlphaFold 3, có thể dự đoán cách các phân tử và protein sẽ tương tác - một bước tiến xa hơn trong thiết kế thuốc.
“Chúng tôi đang tập trung vào cách tiếp cận tính toán,” ông Max Jaderberg, Giám đốc AI của Isomorphic, cho biết. “Chúng tôi nghĩ rằng cách tiếp cận này có nhiều tiềm năng vẫn chưa được khám phá.”
Kỳ vọng tương laiTerray Therapeutics, giống như hầu hết các công ty khởi nghiệp phát triển thuốc, là kết quả của nhiều năm nghiên cứu khoa học kết hợp với những phát triển gần đây trong AI. TS Berlin, Giám đốc Điều hành, người đã lấy bằng tiến sĩ hóa học từ Viện Công nghệ California, đã dành cả sự nghiệp để theo đuổi các tiến bộ trong công nghệ nano và hóa học. Terray Therapeutics được TS. Berlin phát triển từ một dự án học thuật bắt đầu từ hơn một thập kỷ trước tại Trung tâm Ung thư City of Hope gần Los Angeles.
Hiện nay, Terray Therapeutics đang tập trung vào việc phát triển các loại thuốc phân tử nhỏ, về cơ bản là những loại thuốc mà con người có thể uống dưới dạng viên như aspirin và statin. Đó là những viên thuốc tiện lợi có giá thành sản xuất thấp. Những phòng thí nghiệm hiện đại của Terray Therapeutics khác xa so với các phòng thí nghiệm trong quá khứ, khi ấy dữ liệu được lưu trữ trên các bảng Excel và tự động hóa là một viễn cảnh xa vời. “Khi ấy, tôi làm thay công việc của robot,” Kathleen Elison, một trong những người sáng lập và nhà khoa học cao cấp tại Terray Therapeutics, nhớ lại.
Nhưng vào năm 2018, khi Terray Therapeutics được thành lập, các công nghệ cần thiết để xây dựng phòng thí nghiệm dữ liệu kiểu công nghiệp của họ đã phát triển nhanh chóng. Startup này đã dựa vào các công nghệ mới của các nhà sản xuất bên ngoài để thiết kế và tạo ra các con chip quy mô micro. Các phòng thí nghiệm được lắp đầy bởi những thiết bị tự động, nhưng gần như tất cả đều được tùy chỉnh bằng công nghệ in 3-D.
Ngay từ đầu, nhóm nghiên cứu của startup đã nhận ra rằng AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác dữ liệu khổng lồ mà họ đang sở hữu; song phải đến mãi sau này - ngay trước khi ChatGPT trở nên nổi tiếng vào năm 2022, tiềm năng của AI tạo sinh trong phát triển thuốc mới dần trở nên rõ ràng.
Narbe Mardirossian, một nhà khoa học cao cấp tại Công ty Công nghệ Sinh học độc lập lớn nhất thế giới Amgen, đã quyết định trở thành Giám đốc Công nghệ của Terray Therapeutics vào năm 2020 - một phần vì kho dữ liệu do phòng thí nghiệm tạo ra. Dưới sự lãnh đạo của TS. Mardirossian, startup này đã xây dựng được một đội ngũ khoa học dữ liệu và AI hùng hậu và tạo ra một mô hình AI để chuyển đổi dữ liệu hóa học thành toán học, và ngược lại. Công ty đã phát hành một phiên bản mã nguồn mở.
Terray Therapeutics có các thỏa thuận hợp tác với Bristol Myers Squibb và Calico Life Sciences, một công ty con của Alphabet - công ty mẹ của Google, tập trung vào các bệnh liên quan đến tuổi tác. Để mở rộng, Terray Therapeutics sẽ cần kêu gọi hơn 80 triệu USD từ nguồn tài trợ mạo hiểm, Eli Berlin, em trai của TS Berlin, tiết lộ. Ông là một trong những người sáng lập và là Giám đốc Tài chính và Vận hành của công ty khởi nghiệp. Ông tin rằng công nghệ có thể mở ra cho doanh nghiệp cánh cửa để thu về lợi nhuận.
Hiện tại, Terray Therapeutics đang phát triển các loại thuốc mới cho các bệnh viêm nhiễm bao gồm lupus, vảy nến và viêm khớp dạng thấp. Theo TS. Berlin, đến đầu năm 2026, công ty được kỳ vọng sẽ đưa các loại thuốc ra thử nghiệm lâm sàng.
“Thử thách cuối cùng đối với chúng tôi, và đối với lĩnh vực này nói chung, là 10 năm nữa khi nhìn lại, chúng ta có thể nói rằng tỷ lệ thuốc thành công về mặt lâm sàng đã tăng lên và chúng ta có thêm nhiều các loại thuốc giúp cải thiện sức khỏe con người,” TS. Berlin nói.
Theo New York Times