1.4 מיליארד דולר עד 2033: כיצד AI משנה את פארמה

המסע המסורתי לגילוי תרופות

פיתוח מולקולה חדשה לתרופה היה מאז ומתמיד תהליך מורכב, יקר ועתיר זמן. לפני הופעת הבינה המלאכותית, המסע מהרעיון לתרופה מאושרת ארך לעיתים קרובות 10 עד 15 שנים והצריך השקעה של למעלה מ-2 מיליארד דולר (מקור). ממסע ארוך זה נובע מהשלבים המורכבים של גילוי ופיתוח תרופות, הכוללים:

1. זיהוי מטרה: קביעת מנגנון ביולוגי או מולקולה שהתרופה יכולה לפעול עליהם.
2. יצירת מועמדים ראשוניים: סינון מיליוני תרכובות כדי למצוא מועמדים שמקיימים אינטראקציה עם המטרה.
3. אופטימיזציה של מועמדים: שיפור המועמדים כדי להגביר את היעילות, הבטיחות והזמינות הביולוגית.
4. בדיקות פרה-קליניות: ביצוע מחקרים במעבדה ובבעלי חיים כדי להעריך את בטיחות התרכובת.
5. ניסויים קליניים: בדיקת התרופה על בני אדם בשלושה שלבים כדי להבטיח בטיחות ויעילות.

כל אחד מהשלבים דורש ידע מומחה ממגוון רחב של אנשי מקצוע, כולל כימאים, ביולוגים, פרמקולוגים, טוקסיקולוגים ורופאים. לדוגמה, בעידן שלפני הבינה המלאכותית, חוקרים הסתמכו על טכניקות סינון תפוקה גבוהה (HTS) כדי לבדוק ספריות של מולקולות. תהליך ידני או אוטומטי למחצה זה יכול היה להימשך שנים עד לזיהוי מועמד לתרופה בת קיימא.

דוגמה מהעולם האמיתי: פיתוח תרופות לפני עידן הבינה המלאכותית

פיתוחה של התרופה atorvastatin (Lipitor), אחת התרופות הנמכרות ביותר להורדת כולסטרול, מדגים את האתגרים הכרוכים בפיתוח תרופות בשיטות המסורתיות. תהליך הפיתוח ארך למעלה מעשור, וכלל אינספור ניסויים של סינתזה כימית ובדיקות מעבדה. למרות הצלחתה בסופו של דבר, התהליך זה , כמו רבים אחרים, היה רצוף בחוסר יעילות ובעלויות משמעותיות.

---

גידול מולקולות חדשות לתרופות: מהעבר לעתיד

תהליך גילוי ופיתוח תרופות חדשות, ובפרט יצירת מולקולות חדשות, היה מאז ומתמיד תהליך מורכב, ארוך ויקר. לפני עידן הבינה המלאכותית, התהליך התבסס בעיקר על שיטות ניסוי וטעייה, תוך שימוש בידע ובניסיון של צוותים גדולים של מדענים, כימאים, ביולוגים ורוקחים.

שיטות כמו High-Throughput Screening (HTS), שאפשרו סריקה של אלפי ואף מיליוני תרכובות כנגד מטרות ביולוגיות ספציפיות (ncbi.nlm.nih.gov, wikipedia.org), חוללו מהפכה בתחום. הן שילבו רובוטיקה, כלי עיבוד נתונים וגלאים רגישים, אך למרות זאת, נותרו אתגרים משמעותיים. HTS הייתה יקרה, דרשה משאבים רבים, וסבלה משיעורי תותאות חיובי/שלילי כוזבים עקב אינטראקציות ביולוגיות מורכבות (oxfordglobal.com).

שיטות חצי-אוטומטיות, כמו Quantitative PCR ו-QSAR modeling (bio-rad.com, ncbi.nlm.nih.gov), שיפרו את היעילות על ידי קיצור זמני העבודה והאצת התוצאות. עם זאת, גם בשיטות אלו, תהליך זיהוי מולקולות פוטנציאליות לתרופות נמשך לעיתים קרובות שנים רבות, מה שהדגיש את הצורך בטכנולוגיות יותר מתקדמות (pharmtech.com).

---

הבינה המלאכותית הגנרטיבית בתמונה: מהפכה בפיתוח תרופות

בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) מחוללת מהפכה בתהליכי פיתוח תרופות, ומשנה את התהליך המסורתי, שנחשב לעתים קרובות לאיטי, יקר ולא יעיל. טכנולוגיה זו משפיעה על שלבים שונים בפיתוח תרופות, החל במחקר הראשוני ועד לניסויים קליניים.

היתרונות המרכזיים של פיתוח תרופות המונע על ידי בינה מלאכותית

• האצת תהליך הגילוי: בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) מקצרת באופן דרמטי את זמן גילוי התרופות. לדוגמה, מעכב הפיברוזיס INS018_055, שפותח על ידי Insilico Medicine באמצעות בינה מלאכותית, הגיע לשלב 1 של ניסויים קליניים בפחות מ-30 חודשים, בהשוואה ל-5-6 שנים הנדרשות בדרך כלל בשיטות מסורתיות (Itrex Group).

• יעילות כלכלית: באמצעות שימוש בבדיקות in silico ובסימולציות מולקולריות, בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) מצמצמת את הצורך בניסויים פיזיים יקרים, ובכך מפחיתה משמעותית את עלויות פיתוח התרופות (LeewayHertz).

• דיוק משופר: אלגוריתמים של בינה מלאכותית מנתחים מערכי נתונים עצומים של מולקולות ידועות ותכונותיהן, וחוזים כיצד מבנים כימיים שונים עשויים להתנהג בדיוק גבוה יותר (LinkedIn).

• תכנון מולקולות חדשניות: בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) יכולה ליצור מועמדים חדשים לתרופות על ידי חיזוי רכיבים במבנה המולקולה שעשויים להיות קשים לגילוי בשיטות קונבנציונליות (Veritis).

יישומים מעשיים של בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI)

בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) כבר מניבה תועלות מוחשיות בשלבי פיתוח תרופות שונים:

• סימולציות מולקולריות וסריקה וירטואלית: בינה מלאכותית גנרטיבית מבצעת סימולציות מולקולריות ברמת דיוק גבוהה, חוזה ומעריכה בצורה מדויקת אינטראקציות מולקולריות וחוזק קישור. תהליך זה משפר את הסריקה הווירטואלית, ומאפשר לחוקרים להעריך מספר עצום של מולקולות לפעילות ביולוגית פוטנציאלית כנגד מטרות, ללא צורך בניסויים פיזיים (LeewayHertz).

• זיהוי ואישוש מטרות: בינה מלאכותית מעבדת נתונים ביולוגיים וקליניים נרחבים כדי לזהות ולאשש מטרות מולקולריות פוטנציאליות הקשורות למחלות. היא חוזה את התפקודים והאינטראקציות של גנים, חלבונים ומסלולים, ומייעלת את תהליך בחירת המטרות.

• גילוי ואופטימיזציה של תרכובות: מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI), כמו רשתות יריבות יוצרות (Generative Adversarial Networks - GANs) ורשתות נוירונים חוזרות (Recurrent Neural Networks - RNNs), מייצרות מבנים כימיים חדשים וחוזות את חוזק הקישור שלהם ואת התכונות הפרמקולוגיות שלהם. במהלך האופטימיזציה, AI מציעה שינויים מולקולריים כדי לשפר את היעילות הטיפולית והבטיחות.

השפעה על התעשייה ודוגמאות מהשטח

תעשיית התרופות נהנית מתרומה משמעותית של בינה מלאכותית גנרטיבית. אנליסטים של מקינזי (McKinsey) צופים שהטכנולוגיה הזו תתרום בכ-15-28 מיליארד דולר מדי שנה (Generative AI in the pharmaceutical industry: Moving from hype to reality) לשלב המחקר והגילוי המוקדם. חברות כמו NVIDIA ו-Insilico Medicine מובילות את המהפכה הזו (NVIDIA partners with industry leaders to advance genomics, drug discovery and healthcare), ומשתמשות בבינה מלאכותית לתכנון מולקולות קטנות ולגילוי תרכובות חדשות למחלות עם אפשרויות טיפול מוגבלות. ההתקדמות המהירה של Insilico Medicine עם INS018_055 מדגימה את קיצור משך הזמן בפיתוח תרופות הודות ל- AI.

---

נקודת מבט מקצועית על בינה מלאכותית בתעשיית התרופות

אופטימיות והתלהבות

מומחים רבים בתעשיית התרופות רואים בבינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) זרז לחדשנות משמעותית:

• גילוי תרופות מהיר יותר: חוקרים מדגישים שבינה מלאכותית מאיצה את קצב גילוי הטיפולים למחלות נדירות ומורכבות.
• רפואה מותאמת אישית: בינה מלאכותית יכולה לסייע בתכנון תרופות המותאמות לפרופילים גנטיים אישיים, ובכך לפתוח דלתות לרפואה מותאמת אישית (The Role of Artificial Intelligence in Personalized Medicine).

אתגרים וספקנות

לצד הפוטנציאל העצום, חלק מהמומחים קוראים למשנה זהירות:

• איכות הנתונים: מודלי בינה מלאכותית מסתמכים על מערכי נתונים מגוונים ואיכותיים. נתונים חלקיים או מוטים עלולים להוביל לתחזיות לא מדויקות.
• קשיים רגולטוריים: שילוב בינה מלאכותית בתהליכי גילוי תרופות מעלה שאלות בנוגע לתהליכי אישור רגולטוריים, שעדיין נמצאים בתהליך של התאמה לטכנולוגיות החדשות.
• דילמות אתיות: קצב הפיתוח המהיר של בינה מלאכותית מעורר דיונים בנוגע לבעלות ולשימוש אתי במולקולות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית.

---

עתיד Generative AI בתעשיית התרופות

הבינה המלאכותית הגנרטיבית עומדת לחולל מהפכה בתהליך גילוי תרופות, מעבר לתכנון מולקולות, ועד לאופטימיזציה של ניסויים קליניים ומעקב לאחר שיווק התרופה (Forbes). שוק Generative AI בתחום גילוי תרופות, אשר הוערך ב 138.5 מיליון דולר בשנת 2023, צפוי לזנק ל 1.435 מיליארד דולר עד 2033, עם קצב צמיחה שנתי מרשים של 27.1% (Market Research Biz). צמיחה דרמטית זו מדגישה את הפוטנציאל העצום של בינה מלאכותית גנרטיבית במהפכת המחקר והפיתוח בתעשיית התרופות.

להלן מספר דוגמאות להשפעת AI:

• האצת גילוי תרופות: בינה מלאכותית גנרטיבית מאפשרת לחוקרים לבחון מרחבים כימיים עצומים ולחזות תכונות של תרופות במהירות ודיוק חסרי תקדים, ובכך לקצר משמעותית את משך הזמן הנדרש לפיתוח תרופות (Forbes). תהליך זה כולל יצירת מולקולות חדשות ושימוש חוזר בתרופות קיימות עבור התוויות חדשות.

• אופטימיזציה של ניסויים קליניים ורפואה מותאמת אישית: לבינה המלאכותית יהיה תפקיד מרכזי באופטימיזציה של תכנון ניסויים קליניים (BioStrand) ובסלילת הדרך לרפואה מותאמת אישית המותאמת לפרופילים גנטיים אינדיבידואליים.

• עיצוב מחדש של נוף התעשייה: מעבר להאצת המחקר, בינה מלאכותית גנרטיבית צפויה לשנות את תעשיית התרופות על ידי הפחתת עלויות מחקר ופיתוח, דמוקרטיזציה של גילוי תרופות על ידי העצמת חברות קטנות יותר, ועידוד שיתוף פעולה בין-תעשייתי גדול יותר (Forbes). בנוסף, היא טומנת פוטנציאל עצום לפיתוח טיפולים למחלות נדירות, תחום שלעתים קרובות מוזנח בשל מגבלות שוק.

• שחר של תכנון תרופות אוטונומי: מומחים צופים עתיד שבו בינה מלאכותית לא רק מציעה, אלא גם מתכננת תרופות חדשות מעבר ליכולות אנושיות. זה יכול להוביל לתהליכי תכנון תרופות אוטונומיים לחלוטין, עיצובים מולקולריים חדשניים, ולוחות זמנים מהירים משמעותית לפיתוח. עם זאת, חשוב לזכור שההצלחה הסופית של תרופות שתוכננו על ידי בינה מלאכותית תלויה בביצועיהן בניסויים בבני אדם (CNBC).

---

סיכום: תפקידה של EduLabs

בינה מלאכותית גנרטיבית משנה ללא ספק את תעשיית התרופות, והופכת את גילוי התרופות למהיר, זול ומדויק יותר. עבור מנהלים בתעשיות השונות, הבנת ההשפעה של בינה מלאכותית – גם מחוץ לתחום העיסוק שלהם – היא קריטית לשמירת יתרון תחרותי. ב-EduLabs, אנו מתמחים בסיוע לעסקים לרתום את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של בינה מלאכותית, בין אם באמצעות פתרונות מותאמים אישית או ייעוץ אסטרטגי.

מוכנים לחקור כיצד בינה מלאכותית יכולה להניע חדשנות בעסק שלכם? צרו קשר עם EduLabs עוד היום ותנו לנו להדריך אתכם אל עבר עתיד של הצלחה המונעת על ידי בינה מלאכותית.

---