Legemiddel utviklet med AI skal starte kliniske prøver

AI-startupen Exscientia har utviklet et nytt legemiddelkombinasjon som snart skal starte kliniske prøver i Japan. Dette er ett av bare noen få tilfeller av AI-utviklede legemidler som brukes i en klinisk setting, og det kan bringe verden nærmere en omfattende bruk av AI i legemiddelutvikling og -utbredelse. Den nye kombinasjonen ble utviklet i samarbeid med Sumitomo Dainippon Pharma, og i motsetning til tradisjonell legemiddelutvikling, vil AI-utviklede kombinasjoner starte kliniske prøver på bare under ett år fra prosjektets start. Typisk legemiddelutvikling tar rundt fire og en halv år.

Exscientia utviklet legemiddelet med hjelp av en AI-plattform som brukte ulike algoritmer til å generere millioner av potensielle molekylkombinasjoner. AI-en filtrerte deretter gjennom de genererte molekylene for å snevre feltet ned til de beste kandidatene som skulle syntetiseres og testes.

De kliniske prøvene kommer som investeringer i AI-drevet legemiddelutvikling øker. AI har potensialet til å gjøre legemiddelforskning raskere og billigere, med en gjennomsnittlig legemiddelutviklingskostnad på rundt 2,6 milliarder dollar. Dette betyr at nye behandlinger for sykdommer som hjertesykdom og kreft kan produseres raskere. Legemiddelet som skal testes, kalles DSP-1181. Andrew Hopkins, molekylærbiolog og sjef i Exscientia, forklarte til Financial Times at forskerne bare trengte å teste omtrent 350 kombinasjoner, som var omtrent en femdel av det normale antallet kombinasjoner som vanligvis testes under legemiddelutvikling.

John Bell, Regius-professor i medisin ved Oxford University, var ikke involvert i forskningen, men forklarte effekten av den nyeste utviklingen til Financial Times:

“Design og utvikling av molekyler gjennom medisinsk kjemi har alltid vært en langsom og møysommelig prosess. Exscientia kan gjøre dette i mange færre steg, som er virkelig imponerende, og det kommer fra svært solide vitenskapelige prinsipper.”

Exscientia vil jobbe sammen med andre legemiddelselskaper som Sanofi og Bayer i et forsøk på å finne nye behandlinger for sykdommer. Mens det har blitt hevdet at DSP-1181 er det første legemiddelet designet med AI som brukes i en klinisk prøve, rapporterte ScienceMag at mange andre kombinasjoner allerede har sett menneskelige prøver, inkludert noen legemidler som har blitt testet for å behandle tilstander som Parkinsons sykdom og slag.

Så imponerende som Exscientias prestasjoner er, finnes det noen problemer som ligger på veien til AI-forbedret legemiddelutvikling.

Mens AI kan assistere i oppdagelse og utvikling av legemidler, er det ingen garanti for at legemidlene som oppdages av AI vil være av særlig nytte. Det kan være at legemidlene som oppdages er ekstremt like molekyler som mennesker allerede har studert. Dette kombinert med faktum at effektiv bruk av et legemiddel avhenger av at vitenskapsmenn forstår naturen til sykdommen de prøver å behandle, kan AI-legemiddelutviklingsstrategier ikke transformere landskapet av medisin like radikalt som noen mennesker håper. Et annet problem som AI-legemiddelselskaper må håndtere, er spørsmålet om regulering. FDA prøver fortsatt å bestemme den beste måten å regulere legemidler oppdaget av AI-systemer, og hvordan prosessen skiller seg fra tradisjonell legemiddelforskning, samtidig som de prøver å komme opp med reguleringstrategier.

Ifølge Vox, forklarte FDA-talsperson Jeremy Khan at alle legemidler utviklet med hjelp av AI bør holdes til samme standarder som nåværende legemiddelmodeller, selv om det kan være forskjeller i hvordan legemiddelet oppdages. Khan forklarte:

“Den fullstendige rollen til AI i legemiddelutvikling er fortsatt under utredning, og interessenter forstår AI på ulike måter når det gjelder spekteret av verktøy og tekniker som dekker under denne paraplybetegnelsen. Viktigst er at bevisstandardene som trengs for å støtte legemiddelgodkjenninger forblir de samme, uavhengig av de teknologiske fremgangene som er involvert.”