Đẩy nhanh quá trình nghiên cứu dược phẩm bằng AI

Trong bối cảnh nhận thức về dữ liệu người bệnh ngày càng tăng, khả năng lưu trữ điện tử và sức mạnh tính toán của hệ thống khu vực cũng nâng cao đáng kể, mang lại nhiều cơ hội chia sẻ dữ liệu giữa các bên liên quan trong ngành y tế - dược phẩm. Sở hữu vô số ưu điểm về mặt kỹ thuật, AI đã sẵn sàng đưa ra quyết định khoa học dễ dàng và đáng tin cậy hơn, từ đó thúc đẩy quá trình nghiên cứu dược phẩm mới hiệu quả hơn, theo Technode Global.

THỰC TRẠNG LĨNH VỰC THỬ NGHIỆM LÂM SÀNG Ở CHÂU Á - THÁI BÌNH DƯƠNG

Trong một vài năm trở lại đây, khu vực châu Á - Thái Bình Dương (APAC) đã chứng kiến mức tăng trưởng nhanh chóng trong lĩnh vực nghiên cứu lâm sàng. Dự kiến đóng góp của khu vực vào bối cảnh thử nghiệm lâm sàng toàn cầu sẽ còn tăng cao hơn trong tương lai gần. Vào năm 2022, APAC chiếm hơn một nửa (khoảng 58%) tổng số thử nghiệm lâm sàng Giai đoạn I trên toàn cầu. Tiềm năng của khu vực là kết quả của sự kết hợp giữa các quốc gia thành viên, cùng với năng lực nghiên cứu & phát triển mạnh mẽ, nguồn nhân tài rộng lớn, cơ sở hạ tầng chăm sóc sức khỏe đẳng cấp và tiêu chuẩn đạo đức, quy định nghiêm ngặt.

Dân số đông cũng góp phần tạo ra cả cơ hội và thách thức. Một mặt, việc tiếp cận các nền văn hóa và cộng đồng đa dạng đảm bảo tính đại diện trong thử nghiệm lâm sàng. Mặt khác, sự khác biệt về văn hóa giữa các nhóm dân số có thể gây ra thách thức trong quy trình thiết kế và thực hiện thử nghiệm, có khả năng ảnh hưởng đến thu thập dữ liệu và tính nhất quán của kết quả.

VAI TRÒ CỦA AI TRONG VIỆC THÚC ĐẨY NGHIÊN CỨU LÂM SÀNG

Trước đây, phần lớn thử nghiệm lâm sàng truyền thống được thực hiện vô cùng thủ công và ở một số nơi trên thế giới, tình trạng này vẫn tiếp diễn. Vậy, AI có thể xuất hiện ở đâu trong quá trình? Câu trả lời là ở tất cả các khâu, từ khám phá, thu thập, làm sạch dữ liệu, đến phân tích dữ liệu và ra quyết định khoa học.

Người ta ước tính chỉ có 1 trong tổng 5.000 đến 10.000 loại thuốc mới thành công từ khi phát hiện ra thuốc ban đầu đến khi đưa ra thị trường và có thể mất trung bình tới 15 năm để phát triển - một quá trình dài và tốn kém với tỷ lệ thành công rất thấp. Rõ ràng, các công ty dược phẩm có thể tận dụng AI nhằm đẩy nhanh quá trình và cải thiện tỷ lệ thành công.

AI giúp hỗ trợ xác định mục tiêu và dự đoán hiệu quả hoặc độc tính, từ đó cho phép công ty xem xét nhiều ứng viên thử nghiệm hơn so với trước đây và ưu tiên đối tượng đánh giá. Theo Morgan Stanley Research, việc tích hợp AI và học máy có thể mở đường cho công trình khám phá ra hơn 50 phương pháp điều trị mới trong vòng chỉ một thập kỷ. Đặc biệt, người ta dự đoán big data và AI có thể rút ngắn thời gian khám phá các chất thành tố xuống còn 1 đến 2 năm, đồng thời, thời gian từ thử nghiệm lâm sàng Giai đoạn 1 đến bước phê duyệt có thể rút ngắn xuống còn 5 đến 7 năm - tương đương giảm một nửa thời gian trung bình để phát triển thuốc mới, từ đó giảm tổng chi phí.

AI VÀ DỮ LIỆU THỬ NGHIỆM LÂM SÀNG 

Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong quá trình vận hành thử nghiệm lâm sàng. Ví dụ, công ty có thể đẩy nhanh việc tuyển chọn bệnh nhân bằng cách học hỏi từ tỷ lệ tuyển chọn cụ thể tại địa phương trong một số thử nghiệm trước đó hoặc làm sạch dữ liệu hiệu quả hơn bằng cách nhắm mục tiêu vào các giá trị khác biệt so với với phần còn lại của tập dữ liệu. Sự đa dạng các nhóm người bệnh cũng có thể được thúc đẩy bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo và tập dữ liệu thử nghiệm trước đó để xác định địa điểm dựa trên hiệu suất trong quá khứ có khả năng chiêu mộ nhiều nhóm dân số khác nhau.

AI và dữ liệu bệnh nhân cũng tác động đến quá trình thiết kế khoa học và diễn giải kết quả thử nghiệm. Các cơ quan quản lý, bao gồm Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA), đang bắt đầu nhận ra tiềm năng công nghệ, đặc biệt đối với các bệnh đe dọa tính mạng hoặc hiếm gặp với tiêu chuẩn chữa trị chưa hoàn thiện. Với phần lớn thử nghiệm giai đoạn 1, AI và dữ liệu người bệnh có thể giúp đưa ra ước tính khoa học về tác động khác biệt của một sản phẩm mới so với tiêu chuẩn chữa trị trước đó, kể cả khi đã qua nhiều năm.

TƯƠNG LAI CỦA AI TRONG CÁC THỬ NGHIỆM LÂM SÀNG TẠI APAC

Các thử nghiệm lâm sàng và quá trình phát triển thuốc mới tạo ra nhiều dữ liệu chất lượng cao. Việc sử dụng AI trong những dữ liệu này đại diện cho bước tiến mang tính chuyển đổi hứa hẹn sẽ giúp các nghiên cứu phát triển thuốc hiệu quả, chính xác hơn, lấy bệnh nhân làm trung tâm. Tại APAC cũng như trên toàn cầu, đây vẫn là lĩnh vực cần theo dõi sát sao, khi Stratistics Market Research Consulting nhận định thị trường AI toàn cầu cho các thử nghiệm lâm sàng sẽ đạt 1,88 tỷ USD vào năm 2035, dự kiến ​​mức tăng sẽ đạt 9,28 tỷ USD vào năm 2030.

Chỉ tính riêng năm 2023, khoảng 25% các nghiên cứu toàn cầu đã bắt đầu sử dụng giải pháp AI, bao gồm cả việc thu thập dữ liệu điện tử. Mối quan hệ hợp tác chặt chẽ giữa cơ quan quản lý, chuyên gia công nghệ và chuyên gia lâm sàng cũng là điều cần thiết để đảm bảo rằng việc tích hợp AI vào thử nghiệm lâm sàng an toàn, hiệu quả và có đạo đức. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, thì khuôn khổ và chiến lược ứng dụng AI trong một lĩnh vực quan trọng với đời sống như y tế - dược phẩm cũng phải phát triển theo.