Ngành Dược và 10 xu hướng trong kỉ nguyên 4.0

08/02/2020 00:06

1171

Tháng 10/2018,tại hội nghị thượng đỉnh về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành Dược do Corey Lane Partners, tổ chức tại trường ĐH Y Havard đã cho thấy cái nhìn toàn cảnh về công nghệ 4.0 và 10 xu hướng cận cảnh của trí tuệ nhân tạo (AI Artificial Intelligence) trong ứng dụng phát triển thuốc mới của ngành Dược:

Các công ty Dược vẫn phải đối mặt với vấn đề của họ: chi phí và thời gian phát triển thuốc mới . Quá tốn kém và tốn quá nhiều thời gian, các công ty Dược sẽ cần đến những ứng dụng liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI Application) để đẩy nhanh tiến trình. Theo Trung tâm nghiên cứu và phát triển thuốc mới Turfs ,trung bình, phát triển một loại thuốc mới ngốn khoảng 2.6 tỉ USD, thời gian phát triển khoảng 12 năm. Chỉ có khoảng 10% tỉ lệ thuốc mới sống sót được duyệt ra thị trường phục vụ bệnh nhân, việc học cách sử dụng và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI Application) phần nào sẽ giúp cải thiện được quy trình và thời gian phát triển thuốc mới.

Lịch sữ phát triển của AI đến ML đến DL
Hiện nay, nhiều công ty Dược bắt đầu mò mẫm với việc phát triển và dùng AI trong bộ máy của mình nhưng chỉ rất ít công ty thực sự nghiêm túc với AI. Nổi bật trong số đó như công ty Berg Health, đang sử dụng cơ số dữ liệu từ các nhóm bệnh nhân với nhiều bệnh tật khác nhau như ung thư tiền liệt tuyến ( công ty liên kết dữ liệu với Bộ Cựu chiến binh Hoa Kỳ, BV Quân đội Walter Reed , hệ thống phòng khám Cleveland Clinic) với mục đích xác định ra nhóm bệnh mới và phát triển các loại thuốc mới điều trị bệnh này, hiện công ty đang tập trung vào bệnh ung thư, bệnh hiếm và bệnh liên quan thần kinh.
Một ứng viên tiêu biểu khác sử dụng ứng dụng AI cho mục đích R&D như Insilico Medicine, Alex Zhavoronkov-CEO của Insilico tuyên bố, dù năng lực của chúng tôi hiện vẫn còn chưa mạnh nhưng công ty đang nỗ lực hết mình trong việc phát triển AI bao gồm những nghiên cứu đã được xuất bản và những công nghệ tân tiến chúng tôi đang phát triển như GANS (generative adversarial networks), một hệ thống tiếp cận đến Deep learning, với mục tiêu lâu dài “tạo ra hệ thống phát triển thuốc mới bằng AI “.
Những chú cá nhỏ (công ty Dược Start-up như Berg và Insilico) hiện di chuyển và đón đầu xu hướng phát triển thuốc mới nhanh hơn nhiều so với các Big Pharma. Mặc dù vẫn còn quá sớm để thừa nhận điều này nhưng xu hướng này đang diễn ra. Big Pharma vẫn là những kẻ khổng lồ ù lì. Các nhà đầu tư mới là những người thay đổi cuộc hơi cho ngành Dược và Y Tế, họ đầu tư cho những công ty công nghệ Dược start up, rất ít tiền đầu tư đến từ Big Pharma, tuy nhiên, không có nghĩa những gã khổng lồ Big Pharma không làm gì, đơn cử như ông lớn Pfizer hiện đang cho chạy gần 150 dự án liên quan đến AI. Tuy nhiên chỉ một vài trong số đó có dính dáng đến việc ứng dụng AI để phát triển thuốc mới.
Một khung cảnh khác khá thú vị trong tương lai: hình ảnh hỗn loạn lẫn hứng thú khi nói về công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI technologies) sẽ đem lại . Khá nhiều công ty lao vào lĩnh vực AI với cơ số dự án mà không hề nghĩ đến hay đặt ra tầm nhìn lẫn kết quả đem lại khi đem ứng dụng AI vào hệ thống của mình. Bản thân họ cũng học được nhiều bài học trong suốt thời gian tham gia vào nghiên cứu AI. Tuy nhiên các founder và CEO của Big Pharma đều đồng thuận cần phải có mô hình theo dõi và đo lường hiệu suất công việc và bản kế hoạch chi tiết hơn khi làm, bao gồm những giả định có thể xảy ra và những KPI kiểm tra tiêu chuẩn khi tiến hành làm các dự án AI. Mỗi dự án nên được định nghĩa cẩn thận để đảm bảo ứng dụng AI vào dự án không chỉ tập trung vào những những câu hỏi nghiên cứu đơn thuần hoặc cải tiến quy trình, cần nhìn rộng ra làm sao để dự án này có thể được phát triển rộng hơn và sâu hơn khi ứng dụng về sau, làm nền cho những dự án AI sau phát triển
Đối với lĩnh vực marketing –Content is King nhưng đối với lĩnh vực Y Dược và nghiên cứu khoa học Data (dữ liệu) mới là KING là chìa khóa chính và sống còn trong việc phát triển AI , dữ liệu luôn cần được cập nhật và thu thập liên tục định kì hoặc lấy từ RWE (real world evidence). Phần lớn dữ liệu đến từ các ngành :genomics, proteomics, biomics, metabolomics, vv… Tăng cường dữ liệu và sử dụng trí tuệ nhân tạo sẽ giúp cải thiện tạo ra các giả thuyết, để xuất ra các loại thuốc mục tiêu, cơ chế chuyển hoá của thuốc và phân tử nào được tác động có hiệu quả điều trị. So với truyền thống trước đây, sử dụng giả thuyết điều trị đơn thuần rồi tạo ra dữ liệu để truy cứu hiệu quả điều trị. Để làm được điều này hoàn toàn không đơn giản, các công ty Dược có công nghệ AI tân tiến đi đầu là một lợi thế cạnh tranh rất lớn.
Độc hành đi liền với thất bại. Trong kỉ nguyên 4.0, nghiên cứu phát triển AI đòi hỏi bạn phải kết hợp và làm việc sát sường với nhiều tổ chức từ lớn đến nhỏ khác nhau. Rất nhiều công ty Dược lớn nhỏ đã hình thành liên minh Y Khoa Trí tuệ nhân tạo Alliance for Artificial Intelligence in Healthcare (AAIH) để cùng nhau hợp tác, huấn luyện, tham vấn và hỗ trợ nhau phát triển các công nghệ mới. Ngay cả Big Pharma cũng ngỏ ý mong muốn được tham gia để nhận được tham vấn trong việc phát triển thuốc mới từ ngay những bước đi đầu tiên nhất. Alex Zhavoronkov, CEO Insilico than phiền rằng, các Big Pharma hiện nay vẫn còn quá bảo thủ và rất khó thương lượng khi làm việc cùng nhau. Alex nói rằng, đối tác lớn và mạnh nhất hiện nay của họ WuXi Apptec, đến từ TQ cũng đang hăm hở với ứng dụng AI trong việc phát triển thuốc mới.
IBM’s Watson hiện đã gia nhập cuộc chơi nhưng tính hiệu quả chưa cao, đặc biệt trong việc đầu tư chiến lược vào việc phát triển thuốc ung thư. IBM gia nhập cuộc chơi từ sớm để đón sóng AI và… thất bại đến độ tháng 5 vừa qua phải đuổi gần 300 nhân viên của mình. Tuy nhiên cuộc chơi vẫn tiếp tục. IBM vẫn đặt kì vọng vào ván bài AI của mình thông qua chiến lược riêng của họ.

What are some of the low level application for AI and machine learning?
Khác hoàn toàn so với mọi người đồn đoán, về việc ở kỉ nguyên 4.0 tỉ lệ việc làm sẽ giảm với Bác sĩ, Dược sĩ, chuyên gia khoa học, ngược lại, nguồn nhân lực đòi hỏi còn nhiều hơn, nhưng thêm vào đó là lực lượng các nhà khoa học chuyên về dữ liệu và chuyên viên lập trình AI ( data scientists,AI engineers). Đơn cử như Flatiron Health (hiện đã là con cưng của Roche) được ứng dụng AI tự động hoá dữ liệu để giúp tăng hiệu quả ứng dụng nghiên cứu lâm sàng trong điều trị ung thư tốt hơn.
Trong khi Ai đang được ứng dụng rải rác ở những bước khác nhau trong quá trình phát triển thuốc, điều lo lắng nhất vẫn là chất lượng dữ liệu. “bad data in, bad data out” là câu thần chú được nhắc đi nhắc lại liên tục. Trong quá trình phát triển thuật toán (algorithms) và xây dựng cấu trúc ngôi nhà AI, mọi người đều đồng thuân việc họ luôn lo lắng về chất lượng dữ liệu (data) đầu vào để đảm bảo kết dữ liệu kết quả đầu ra thành công. Đầu tư tài chính “chất xám” xây dựng ngôi nhà AI và thuật toán đã khá tốn kém, tuy nhiên dùng một phân tử sai ứng dụng sẽ cho ra kết quả tồi và không phù hợp, tốn kém nguồn lực lẫn thời gian. Chính vì vậy, việc đòi hỏi chia sẻ dữ liệu giữa các bên và liên kết với nhau sẽ giúp cải thiện được chất lượng dữ liệu. Đơn cử liên kết dữ liệu thành công như trường hợp của Roche mua lại Flatiron Health (tháng 4/2018) với giá 2 tỉ USD. (Flatiron Health liên kết với 250 công đồng bác sĩ điều trị bung bướu và NIC, NIH, chia sẻ dữ liệu online quá trịnh điều trị bệnh nhân ung thư để giúp nâng cao các thử nghiệm lâm sàng tốt hơn.)
Một số chuyên gia nhận định các công ty Dược thường có xu hướng tích trữ và tự lượng giá dữ liệu thông tin. Big Pharma đo lường sự thành công của công ty bằng lượng dữ liệu nghiên cứu trên bệnh nhân họ có được. Tuy nhiên, kỉ nguyên 4.0 là kỉ nguyên của cộng đồng. Milind Kamkolkar – CDO (Chief Data Officer) Giám đốc thông tin của Sanofi cho biết, chất lượng thông tin dữ liệu sẽ được cải thiện rất nhiều thông qua việc phối hợp cùng nhau chia sẻ dữ liệu và tri thức cập nhật. Dữ liệu có sẵn hiện nay cũng đủ để làm và ưu tiên cải tiến thay vì phải âm thầm tự tích trữ thêm dữ liệu thô khác.
Chưa hết, cuộc đua tìm kiếm hoạt chất thuốc mới giữa các công ty Dược luôn tồn tại và chắc chắn các công ty Dược sẽ không thể nhiệt tình chia sẻ toàn bộ dữ liệu mình có cho đối thủ. Việc này đòi hỏi phải có một hành lang pháp lý để tránh xảy ra xung đột lợi ích giữa các công ty Dược do đó việc thương lượng giữa các dữ liệu nào được chia sẻ và sử dụng là cần thiết (ví dụ :thông tin bệnh nhân , bác sĩ điều trị, nhu cầu sử dụng thuốc,vv….) và ai có quyền được làm gì với những dữ liệu đó.