Cách Hợp tác Microsoft-Novartis xúc tiến việc khám phá ma túy

Thời gian đôi khi có xu hướng là một trong những kẻ thù lớn nhất của các nhà khoa học khi pha chế các loại thuốc mới. Luca Finelli, Phó Chủ tịch Novartis kiêm Trưởng bộ phận Thông tin chi tiết, Chiến lược & Thiết kế, đã so sánh cuộc đấu tranh này với việc nấu nướng để giải thích quá trình tẻ nhạt này tốn quá nhiều thời gian và nguồn lực như thế nào.

“Thông thường, nhà khoa học công thức cần quyết định, 'Tôi sẽ lấy một lượng thành phần A này và một số lượng thành phần B này.' Sau đó, họ thử các cách kết hợp khác nhau, ”Finelli nói.

Các nhà khoa học cần tìm ra sự kết hợp phù hợp của các phân tử để sản xuất thuốc. Vấn đề là mỗi sự pha trộn sẽ cần phải trải qua một loạt các thử nghiệm để kiểm tra tính an toàn, hiệu quả và hiệu suất tổng thể khác của thuốc. Quá trình này mất nhiều năm và việc kiểm tra dữ liệu dựa trên các thí nghiệm trong quá khứ chỉ khiến các nhà khoa học trở nên vất vả hơn.

“Thông thường, họ làm việc này theo cách thủ công, đọc qua tất cả các tài liệu này để tìm ra điều gì liên quan đến câu hỏi mà họ đang nghĩ,” Finelli nhận xét.

Tuy nhiên, điều này đã thay đổi cho Novartis các nhà khoa học với việc giới thiệu quan hệ đối tác chiến lược Microsoft-Novartis 2019, đơn vị thành lập Phòng thí nghiệm Sáng tạo AI Novartis.

“Chúng tôi mang đến chuyên môn của mình trong lĩnh vực máy học và máy tính quy mô lớn của mình. Những thứ đó không tồn tại trong thế giới dược phẩm. Và Microsoft không thể đảm nhận điều này (một cách độc lập). Chúng tôi không phải là một công ty dược phẩm. Vì vậy, mối quan hệ đối tác là hoàn toàn quan trọng, "Chris Bishop nói, Microsoft Research Giám đốc Phòng thí nghiệm Châu Âu.

Nó đã thay đổi cuộc chơi cho công ty dược phẩm đa quốc gia sau khi nhận được nền tảng công nghệ giúp tăng tốc quá trình khám phá thuốc. Giờ đây, các nhà khoa học của Novartis có thể sử dụng sức mạnh của AI để kiểm tra kết quả và dữ liệu được tạo ra từ các thí nghiệm trước đó đã thực hiện. Với công nghệ máy học và thuật toán, máy tính có thể tìm thấy thông tin cần thiết ẩn trong số lượng lớn dữ liệu và tệp trong phòng thí nghiệm Novartis.

“Ở đây, AI thực sự có thể giúp thực hiện điều này trong một vài cú nhấp chuột và đưa thông tin liên quan trở lại người dùng để sử dụng thêm, thông báo cho họ cách thiết kế các thí nghiệm trong tương lai để tìm ra những cách mới để tạo ra công thức cho một loại thuốc mới,” Finelli nói .

Điều này có nghĩa là xác định nhanh hơn các phân tử phù hợp mà họ cần để tạo ra hỗn hợp phân tử và thuốc phù hợp. Tất nhiên, điều này dẫn đến việc thử nghiệm thuốc nhanh hơn, với quy trình tổng thể chỉ mất tối đa vài tuần. Theo Bishop, công nghệ này cho phép các nhà khoa học thực hiện “10,000 thí nghiệm đồng thời, nhận kết quả, sau đó sử dụng chúng để thiết kế 10,000 thí nghiệm tiếp theo”.

Shahram Ebadollahi, Giám đốc Dữ liệu và AI của Novartis, chia sẻ rằng điều này cho phép công ty cung cấp dịch vụ của mình cho nhiều khách hàng. 

“Nếu bạn nhìn vào mọi khía cạnh của lộ trình - từ việc phát hiện thuốc ban đầu và phát triển thuốc đến thử nghiệm lâm sàng và sau đó là sản xuất thuốc trên quy mô lớn - chỉ trong năm 2020, thuốc của chúng tôi đã tiếp cận gần 800 triệu bệnh nhân trên toàn thế giới,” Ebadollahi nói.

Với điều này, Novartis có kế hoạch sử dụng nó trong các dự án tương lai của mình để xác định cấu trúc phân tử và xác định các thí nghiệm trước đây có thể đóng góp dữ liệu có giá trị. Rất may, tất cả những điều này sẽ được thực hiện trong thời gian ngắn hơn nhiều.