Lợi ích chung của sản xuất thuốc bằng AI
Sản xuất thuốc bằng AI nhằm đẩy nhanh cung cấp các loại thuốc cứu sống đồng thời cải thiện khả năng thành công lâm sàng cho các phương pháp điều trị mới.
Sản xuất thuốc bằng AI nâng cao nhiều khía cạnh khác nhau của quá trình phát triển thuốc từ khám phá thuốc ban đầu cho đến sản xuất và thương mại hóa cũng như nâng cao chất lượng của thuốc.
Kiểm soát quy trình nâng cao
Một trong những lợi ích đáng chú ý nhất của AI trong sản xuất thuốc là khả năng cải thiện kiểm soát quy trình.
Quy trình sản xuất truyền thống có thể phức tạp và dễ thay đổi nên ảnh hưởng đến chất lượng và tính nhất quán của các sản phẩm dược phẩm.
AI giải quyết những thách thức này khi sử dụng các thuật toán học máy để theo dõi và phân tích dữ liệu theo thời gian thực.
Sử dụng kỹ thuật bảo trì dự đoán, AI có thể dự đoán các lỗi thiết bị trước khi chúng xảy ra.
Do đó ngăn ngừa thời gian ngừng hoạt động bất ngờ có thể làm gián đoạn sản xuất.
Cách tiếp cận chủ động này không chỉ đảm bảo máy móc hoạt động ở hiệu suất tối ưu mà còn giảm thiểu sự chậm trễ trong sản xuất.
Hơn nữa bản sao kỹ thuật số hỗ trợ AI (bản sao ảo của các hệ thống vật lý) giúp nhà sản xuất mô phỏng các tình huống khác nhau và tối ưu hóa các quy trình trong một môi trường được kiểm soát.
Khả năng này dẫn đến một môi trường sản xuất ổn định hơn, nơi các sai lệch có thể được xác định và sửa chữa nhanh chóng.
Do đó mang lại sản phẩm đầu ra nhất quán và chất lượng cao.
Giảm thời gian đưa ra thị trường
Ngành dược phẩm nổi tiếng là chậm chạp khi đưa các loại thuốc mới ra thị trường.
Các mốc thời gian dài liên quan đến việc phát triển thuốc và phê duyệt theo quy định thường cản trở tiếp cận kịp thời các phương pháp điều trị có khả năng cứu sống.
Theo một nghiên cứu năm 2022, tỷ lệ thành công khi đưa một loại thuốc ra thị trường là dưới 10%, nhấn mạnh nhu cầu cải tiến trong lĩnh vực này.
AI góp phần đáng kể vào giảm thời gian cần thiết để phát triển và sản xuất thuốc.
Tối ưu hóa các giai đoạn khác nhau của quy trình sản xuất thuốc, công ty có thể hợp lý hóa hoạt động của mình và tăng tốc độ.
Ví dụ: thuật toán AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu để xác định các mô hình và mối tương quan mà các nhà nghiên cứu con người có thể không nhận thấy ngay lập tức.
Khả năng này giúp đưa ra quyết định chính xác hơn trong các thử nghiệm lâm sàng và nộp đơn xin cấp phép, đẩy nhanh toàn bộ hành trình từ khi hình thành thuốc đến khi đưa ra thị trường.
Sự phát triển nhanh chóng của vắc-xin COVID-19 là một ví dụ điển hình về cách AI có thể đẩy nhanh thời gian đưa ra thị trường.
Công ty dược phẩm đã tận dụng công nghệ AI để tối ưu hóa quy trình sản xuất và bào chế vắc-xin.
Do đó đạt được kết quả mà thông thường phải mất nhiều năm mới có thể hoàn thành.
Giảm chi phí sản xuất
Gánh nặng tài chính liên quan đến việc phát triển thuốc là rất lớn.
Từ chi phí nghiên cứu, phát triển đến chi phí sản xuất, các công ty dược phẩm thường đầu tư hàng tỷ đô la để đưa một loại thuốc duy nhất ra thị trường.
Tuy nhiên tích hợp AI vào sản xuất thuốc mang lại cơ hội giảm đáng kể chi phí.
Tự động hóa do AI thúc đẩy làm giảm nhu cầu lao động thủ công trong khi tăng hiệu quả hoạt động.
Giảm thiểu lỗi của con người và tăng cường tính nhất quán của quy trình, AI có thể giảm chi phí sản xuất liên quan đến kiểm soát chất lượng và sửa chữa.
Ngoài ra, với khả năng bảo trì dự đoán, công ty có thể tránh được các sự cố thiết bị tốn kém và thời gian ngừng hoạt động có thể dẫn đến tổn thất tài chính.
Hơn nữa, AI giúp tối ưu hóa phân bổ nguồn lực để các công ty sử dụng nguyên liệu thô hiệu quả hơn và giảm chất thải trong quá trình sản xuất.
Khi kết hợp, các yếu tố này dẫn đến cách tiếp cận hiệu quả hơn về mặt chi phí đối với sản xuất thuốc.
Từ đó hỗ trợ công ty dược phẩm có đủ chi phí để đầu tư vào các nỗ lực nghiên cứu và phát triển tiếp theo.
Nâng cao chất lượng thuốc
Chất lượng của thuốc là tối quan trọng vì bất kỳ sự sai lệch nào so với các tiêu chuẩn đã thiết lập đều có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng đối với sự an toàn của bệnh nhân.
Sử dụng AI trong sản xuất thuốc giúp nâng cao đáng kể chất lượng sản phẩm thông qua các cơ chế giám sát và kiểm soát tiên tiến.
Thuật toán AI liên tục phân tích dữ liệu từ các giai đoạn khác nhau của quy trình sản xuất, cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về số liệu chất lượng sản phẩm.
Với những thông tin chi tiết này, nhà sản xuất có thể nhanh chóng xác định các vấn đề về chất lượng trước khi chúng trở thành vấn đề lớn hơn.
Quy trình kiểm soát chất lượng tự động được hỗ trợ bởi AI cũng có thể tạo điều kiện cho việc đánh giá nhanh hơn và chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống.
Vì vậy đảm bảo chỉ những sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng nghiêm ngặt mới đến tay người tiêu dùng.
Hơn nữa, công nghệ AI giúp công ty phát triển các loại thuốc được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của từng bệnh nhân.
Khi phân tích dữ liệu bệnh nhân và thông tin di truyền, AI có thể hỗ trợ tạo ra các liệu pháp nhắm mục tiêu hiệu quả hơn và ít tác dụng phụ hơn.
Cuối cùng là cải thiện kết quả cho bệnh nhân.
Tăng tốc quá trình sản xuất thuốc
Phát hiện bất thường thời gian thực
Một trong những tính năng nổi bật của AI trong sản xuất thuốc là khả năng phát hiện bất thường theo thời gian thực.
Nền tảng AI tạo sinh của Pfizer được thiết kế riêng để theo dõi liên tục các quy trình sản xuất, giúp xác định các bất thường khi chúng xảy ra.
Theo Chủ tịch kiêm Tổng giám đốc điều hành của Pfizer, Albert Bourla, khả năng này nhằm mục đích tăng năng suất sản phẩm lên 10% và giảm thời gian chu kỳ xuống 25%.
Sử dụng thuật toán tiên tiến, Pfizer có thể phân tích dữ liệu từ nhiều giai đoạn khác nhau của quy trình sản xuất để xác định chính xác độ lệch so với hiệu suất mong đợi.
Khi phát hiện bất thường, hệ thống có thể đề xuất các hành động khắc phục ngay lập tức cho người vận hành.
Cách tiếp cận chủ động này giúp giảm thiểu gián đoạn và nâng cao hiệu quả chung của dây chuyền sản xuất.
Do đó, nó không chỉ đảm bảo tính nhất quán về chất lượng sản phẩm mà còn giúp duy trì nguồn cung cấp thuốc ổn định để đáp ứng nhu cầu của bệnh nhân.
Giám sát theo thời gian thực cũng hỗ trợ phản hồi nhanh hơn đối với các vấn đề tiềm ẩn.
Vì vậy giảm khả năng xảy ra thời gian ngừng hoạt động tốn kém hoặc thu hồi sản phẩm.
Đảm bảo giải quyết kịp thời mọi vấn đề, Pfizer có thể duy trì các tiêu chuẩn hoạt động cao và cung cấp thuốc đáng tin cậy hơn.
Tăng thông lượng sản xuất
Các quy trình sản xuất được hỗ trợ bởi AI đã được chứng minh là có thể tăng thông lượng đáng kể, tức là lượng sản phẩm được sản xuất trong một khung thời gian nhất định.
Theo báo cáo của Albert Bourla, việc triển khai AI của Pfizer đã tăng thông lượng lên 20%.
Do đó công ty cung cấp nhiều thuốc hơn cho bệnh nhân nhanh hơn.
Sự cải thiện thông lượng có thể là do một số yếu tố.
Đầu tiên thuật toán AI tối ưu hóa các thông số sản xuất để đạt được cái gọi là “lô vàng”, đại diện cho các điều kiện lý tưởng để sản xuất một sản phẩm cụ thể.
Hiểu và áp dụng các thông số tối ưu này, công ty dược phẩm có thể sản xuất số lượng lớn hơn mà không ảnh hưởng đến chất lượng.
Hơn nữa, AI tạo điều kiện phân bổ nguồn lực và lập lịch trình tốt hơn trong các hoạt động sản xuất.
Phân tích lịch sử dữ liệu và dự đoán nhu cầu trong tương lai, công ty có thể tối ưu hóa lịch trình sản xuất của mình để đảm bảo các nguồn lực được sử dụng hiệu quả.
Điều này giúp giảm thời gian chờ giữa các lần sản xuất và tối đa hóa sản lượng.
Nhìn chung, thông lượng tăng hỗ trợ công ty dược phẩm như Pfizer phản ứng hiệu quả hơn với nhu cầu của thị trường.
Do đó đảm bảo các loại thuốc thiết yếu luôn có sẵn và ở nơi cần nhất.
Tiến độ phát triển nhanh chóng
Tốc độ phát triển và đưa dược phẩm ra thị trường là rất quan trọng, đặc biệt là trong thời điểm khủng hoảng sức khỏe cộng đồng như đại dịch COVID-19.
Sự hợp tác của Pfizer với Amazon Web Services (AWS) minh họa cho cách AI đã đẩy nhanh đáng kể tiến độ phát triển.
Công ty đã sản xuất được vắc-xin COVID-19 chỉ trong 269 ngày.
Đây là một thành tích ấn tượng so với thời gian thông thường là 8-10 năm để phát triển vắc-xin.
AI đóng vai trò quan trọng trong hợp lý hóa các giai đoạn khác nhau của quá trình phát triển vắc-xin, từ công thức đến hậu cần sản xuất.
Tận dụng các thuật toán học máy tiên tiến, Pfizer có thể phân tích nhanh chóng các tập dữ liệu lớn.
Vì vậy hỗ trợ các nhà nghiên cứu xác định ứng cử viên vắc-xin và tối ưu hóa các công thức một cách hiệu quả.
Ngoài ra, công cụ AI có thể tạo điều kiện thuận lợi cho phê duyệt theo quy định bằng cách tự động hóa thu thập và phân tích dữ liệu cần thiết để lập hồ sơ.
Điều này giúp giảm bớt gánh nặng cho các nhà nghiên cứu và đẩy nhanh quá trình nộp hồ sơ.
Cuối cùng giúp vắc-xin và phương pháp điều trị đến tay bệnh nhân nhanh hơn.
Khả năng rút ngắn thời gian phát triển thông qua AI không chỉ nâng cao khả năng phản ứng của các công ty dược phẩm trong trường hợp khẩn cấp mà còn thúc đẩy văn hóa đổi mới có thể dẫn đến đột phá trong việc khám phá thuốc.
Nâng cao năng lực quản lý dữ liệu
Trong thế giới dữ liệu ngày nay, quản lý dữ liệu hiệu quả là điều cần thiết để sản xuất dược phẩm thành công.
AI cung cấp nhiều công cụ mạnh mẽ để tìm kiếm, đối chiếu và phân tích nội dung khoa học một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Lidia Fonseca, Giám đốc công nghệ và kỹ thuật số của Pfizer đã nêu bật cách AI cho phép xử lý dữ liệu nhanh hơn so với các phương pháp truyền thống.
Sử dụng thuật toán AI, công ty dược phẩm có thể sàng lọc qua các tập dữ liệu khổng lồ từ kết quả thử nghiệm lâm sàng đến các ấn phẩm nghiên cứu trong thời gian rất ngắn.
Khả năng này hỗ trợ công ty xác định xu hướng, mối tương quan và mục tiêu tiềm năng cho các loại thuốc mới hiệu quả hơn.
Hơn nữa, quản lý dữ liệu nâng cao giúp cải thiện sự hợp tác giữa các phòng ban khác nhau trong cùng một công ty dược phẩm.
Ví dụ: các nhóm khác nhau như nghiên cứu và phát triển, đảm bảo chất lượng và các vấn đề pháp lý có thể truy cập thông tin chi tiết theo thời gian thực giúp đưa ra quyết định chính xác.
Sự kết nối này thúc đẩy cách tiếp cận gắn kết hơn đối với quá trình phát triển và sản xuất thuốc.
Khả năng tạo ra và xác thực mục tiêu tiềm năng của AI cũng nâng cao tỷ lệ thành công khoa học trong quá trình khám phá thuốc.
Phân tích dữ liệu sinh học phức tạp và dự đoán tương tác với các phân tử mục tiêu, AI giúp các nhà nghiên cứu tập trung nỗ lực vào các ứng viên triển vọng nhất.
Ứng dụng trong khoa học sự sống
Sử dụng bộ dữ liệu nguồn mở
Một trong những tính năng của AI trong khoa học đời sống là sử dụng các bộ dữ liệu và mô hình nguồn mở.
Trường Dược UCSF gần đây đã nhận được tài trợ của liên bang để hỗ trợ các sáng kiến tận dụng các nguồn tài nguyên nguồn mở do các tổ chức như Open Molecular Software Foundation phát triển.
Các bộ dữ liệu này cung cấp cho các nhà nghiên cứu quyền truy cập vào kho thông tin có thể được sử dụng để đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc.
Dữ liệu nguồn mở giúp công ty công nghệ sinh học hợp tác và đổi mới hiệu quả hơn, thúc đẩy phương pháp tiếp cận nghiên cứu do cộng đồng thúc đẩy.
Khi chia sẻ các bộ dữ liệu, tổ chức sinh học có thể hưởng lợi từ những hiểu biết và phát hiện chung, dẫn đến kết quả khoa học mạnh mẽ hơn.
Ngoài ra, tính minh bạch khuyến khích khả năng tái tạo trong nghiên cứu.
Điều này rất quan trọng để xác thực kết quả và xây dựng lòng tin trong cộng đồng khoa học.
Hơn nữa, quyền truy cập vào nhiều bộ dữ liệu đa dạng hỗ trợ các nhà nghiên cứu xác định các mô hình và mối tương quan có thể không dễ thấy.
Khả năng này đặc biệt có giá trị khi thiết kế các loại thuốc hoặc liệu pháp mới, vì nó giúp các nhà khoa học xem xét nhiều yếu tố hơn ảnh hưởng đến hiệu quả và độ an toàn của thuốc.
Mô hình dự đoán cho tương tác phân tử
Khả năng nâng cao mô hình dự đoán của AI là một đặc điểm quan trọng khác trong ứng dụng của nó trong khoa học sự sống.
Các nhà nghiên cứu tại UCSF đang sử dụng các thuật toán học máy (ML) để dự đoán cách các phân tử tương tác với nhiều mục tiêu sinh học khác nhau bao gồm cả các mục tiêu chống lại các phân tử có thể gây ra tác dụng phụ.
James Fraser, chủ tịch Khoa Kỹ thuật sinh học và Khoa học trị liệu tại UCSF, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc dự đoán chính xác các đặc tính phân tử.
Ví dụ: hiểu được thời gian thuốc sẽ lưu hành trong cơ thể hoặc cách thuốc sẽ được cơ thể chuyển hóa có thể quyết định hiệu quả và hồ sơ an toàn của thuốc.
Các mô hình dự đoán hiện tại có những hạn chế nhưng những tiến bộ trong AI và ML dự kiến sẽ cải thiện đáng kể những dự đoán này.
Khai thác khả năng của AI để phân tích các tập dữ liệu mở rộng, các nhà nghiên cứu có thể tổng hợp ít phân tử hơn trong khi vẫn đạt được kết quả mong muốn.
Hiệu quả này không chỉ đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc mà còn giảm chi phí liên quan đến việc tổng hợp và thử nghiệm nhiều ứng viên.
Do đó, AI tăng cường khả năng phát triển các liệu pháp an toàn và hiệu quả hơn.
Tiến bộ trong khám phá thuốc
AI đang hiện đại hóa quy trình khám phá thuốc khi tối ưu các quy trình mà theo truyền thống đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn lực.
Các công ty như Absci đã áp dụng các công nghệ AI tiên tiến để thúc đẩy nỗ lực khám phá thuốc của họ.
Do đó giảm đáng kể thời gian thuốc được đưa vào thử nghiệm lâm sàng từ trung bình năm năm rưỡi xuống còn khoảng 18 đến 24 tháng.
Absci sử dụng bộ tăng tốc Instinct của AMD và phần mềm ROCm để tạo điều kiện cho điện toán hiệu suất cao trong quy trình làm việc do AI điều khiển của họ.
Nền tảng công nghệ này hỗ trợ phân tích nhanh dữ liệu sinh học phức tạp và đẩy nhanh quá trình thiết kế liệu pháp kháng thể thế hệ tiếp theo.
Khả năng tự động hóa các giai đoạn khám phá thuốc khác nhau từ xác định mục tiêu đến thử nghiệm tiền lâm sàng sẽ giúp nâng cao hiệu quả và năng suất hơn nữa.
Ngoài ra, mô hình AI tạo ra đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế các kháng thể có thể liên kết hiệu quả với các mục tiêu ung thư cụ thể.
Mô phỏng các tương tác giữa kháng thể và các phân tử mục tiêu, Absci có thể tạo ra các phương pháp điều trị hiệu quả hơn được thiết kế riêng để chống lại ung thư hiệu quả hơn.
Sự chuyển dịch này hướng tới tự động hóa và các phương pháp do AI thúc đẩy đại diện cho một bước tiến đáng kể trong cách phát hiện thuốc.
Vì thế giúp các nhà nghiên cứu tập trung vào việc ra quyết định mang tính chiến lược thay vì các quy trình thủ công.
Tập trung vào mục tiêu không thể dùng thuốc
Một ứng dụng đặc biệt thú vị của AI trong khoa học sự sống là khả năng giải quyết các mục tiêu trước đây không thể dùng thuốc.
Sean McClain, người sáng lập kiêm giám đốc điều hành của Absci, nhấn mạnh trọng tâm này là một khía cạnh mang tính chuyển đổi trong nghiên cứu của họ.
Tận dụng công nghệ AI, Absci đặt mục tiêu sửa đổi các con đường liên quan đến các bệnh cụ thể, có khả năng dẫn đến các phương pháp điều trị hoặc chữa khỏi mới.
Khả năng nhắm mục tiêu vào các con đường không thể dùng thuốc mở ra những tiềm năng mới cho sự phát triển liệu pháp.
Điều này đặc biệt có ý nghĩa trong các lĩnh vực đầy thách thức như điều trị ung thư hoặc các tình trạng bệnh mãn tính phức tạp.
Trọng tâm chiến lược này rất quan trọng vì nó mở rộng khả năng khám phá thuốc vượt ra ngoài các mục tiêu thông thường.
Với khả năng phân tích các tập dữ liệu sinh học khổng lồ và xác định các mục tiêu mới, các nhà nghiên cứu có thể khám phá các chiến lược điều trị sáng tạo mà trước đây được coi là không thể đạt được.
Có thể bạn quan tâm
Liên hệ
Địa chỉ
Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
