“Integrasi AI, robotika, dan penelitian penuaan akan memungkinkan kita menemukan obat lengkap untuk penyakit yang sangat rumit seperti Alzheimer, Parkinson, dan banyak lainnya,” kata Zhavoronkov, seraya menambahkan bahwa AI berpotensi memberikan alat bagi manusia untuk sepenuhnya menghindari penyakit-penyakit ini. .

Pada tahun 2014, perusahaan ini mulai melatih jaringan saraf mendalam untuk memahami penuaan manusia, memanfaatkan kemampuan AI untuk mencatat, melacak, dan menganalisis kesehatan manusia sepanjang hidup mereka.

“AI dapat memahami miliaran orang hanya dengan memahami penuaan. Mereka kemudian dapat mulai memahami biologi dasar penyakit, dan tidak hanya memperlambatnya,” kata Zhavoronkov.

“Dalam skenario ideal, Anda ingin memastikan bahwa penyakit ini benar-benar hilang atau tidak terjadi sama sekali.”

Zhavoronkov, yang menyebut penuaan sebagai “biologi dalam waktu”, adalah pakar biologi dan kimia generatif, serta penelitian penuaan dan umur panjang.

“Biologi manusia dan homeostasis (keadaan keseimbangan antar sistem tubuh) tubuh Anda menurun seiring waktu. Itulah yang terjadi pada suatu penyakit. Penyakit mempercepat proses ini, atau disebabkan oleh proses ini. Jadi tanpa memahami proses dasar penuaan manusia, Anda tidak akan memahami sebagian besar penyakit,” ujarnya.

Fibrosis paru idiopatik (IPF) menyebabkan jaringan parut kronis pada jaringan paru-paru yang membuat sulit bernapas. Penyakit ini menyerang 5 juta orang di seluruh dunia, sebagian besar berusia di atas 60 tahun, dan memiliki angka kematian yang tinggi. Tingkat kelangsungan hidup rata-rata pasien yang tidak diobati adalah dua sampai tiga tahun.

Penyebab penyakit ini belum diketahui dan obatnya belum tersedia, namun beberapa pengobatan dapat membantu meringankan gejala dan memperlambat perkembangannya. Banyak pasien yang menerima steroid menderita penurunan fungsi paru-paru secara progresif dan mengalami gagal napas.

Dalam studi baru tersebut, para ilmuwan menggunakan AI generatif untuk menemukan target anti-fibrotik dan penghambatnya, sehingga secara signifikan memperpendek jangka waktu pengembangan obat tradisional yang seringkali dapat berlangsung lebih dari satu dekade.

“Pekerjaan ini diselesaikan dalam waktu sekitar 18 bulan dari penemuan target hingga nominasi kandidat praklinis dan menunjukkan kemampuan jalur penemuan obat generatif yang digerakkan oleh AI,” kata tim tersebut dalam sebuah artikel yang diterbitkan di jurnal tinjauan sejawat Nature Biotechnology pada hari Jumat.

Para peneliti pertama kali melatih mesin identifikasi target di platform AI Insilico menggunakan data dan publikasi tentang fibrosis. Kondisi tersebut mengakibatkan penebalan atau jaringan parut yang dapat mengurangi elastisitas organ.

Fibrosis erat kaitannya dengan proses penuaan yang menimbulkan peradangan kronis yang mengakibatkan fibrosis.

02:51

Robot biologis yang terbuat dari sel manusia menjanjikan untuk digunakan dalam perawatan medis

Robot biologis yang terbuat dari sel manusia menjanjikan untuk digunakan dalam perawatan medis

Dengan bantuan pendekatan AI prediktif, protein yang disingkat TNIK muncul sebagai target anti-fibrotik utama. Tim kemudian menggunakan mesin kimia generatif untuk menghasilkan sekitar 80 kandidat molekul kecil untuk menemukan inhibitor optimal, yang dikenal sebagai INS018_055.

“(Inhibitor) menunjukkan sifat seperti obat yang diinginkan dan aktivitas anti-fibrotik di berbagai organ… melalui pemberian oral, inhalasi, atau topikal,” tulis para ilmuwan.

Studi tersebut “memberikan bukti bahwa platform AI generatif menawarkan solusi yang efisien waktu untuk menghasilkan obat spesifik target dengan aktivitas anti-fibrotik yang kuat”, kata mereka.

“Kami percaya bahwa penelitian ini menggarisbawahi kekuatan pendekatan penemuan obat yang didukung AI, yang kemungkinan akan merevolusi penemuan obat.”

Perusahaan mengatakan uji klinis fase 2a simultan INS018_055 sedang berlangsung Di Tiongkok dan AS dengan masing-masing 60 pasien akan mengevaluasi keamanan, tolerabilitas, dan farmakokinetiknya – bagaimana tubuh berinteraksi dengan suatu zat dari waktu ke waktu – serta kemanjuran awal terhadap fungsi paru-paru pada pasien IPF.

Ketika ditanya tentang pentingnya kecerdasan buatan dalam penelitian penemuan obat, chatbot AI Insilico, yang didasarkan pada ChatGPT, mengatakan: “Dengan menyederhanakan tahap awal penemuan obat, AI memungkinkan kami mencapai fase uji klinis lebih cepat, memfokuskan sumber daya. dan upaya pada tahap-tahap penting pembangunan ini.

“Meskipun AI mempunyai potensi untuk mempercepat tugas penemuan obat tahap awal seperti identifikasi target dan optimalisasi timbal, AI tidak mengurangi durasi uji klinis secara signifikan.

“Fase uji klinis masih memerlukan waktu yang lama untuk persetujuan etika dan peraturan, perekrutan pasien, durasi pengobatan, dan analisis data.”