Vācu farmācijas uzņēmums Merck KGaA paļaujas uz sadarbību ar neatkarīgiem mākslīgā intelekta uzņēmumiem, nevis uz zināšanu apguvi caur iegādēm jaunu medikamentu izstrādei. Šo stratēģiju apstiprināja Pēteris Ginteris, veselības segmenta izpilddirektors un valdes loceklis.

Farmācijas uzņēmumi arvien biežāk izmanto mākslīgā intelekta rīkus, lai izstrādātu jaunus eksperimentālos medikamentus un prognozētu pacientu reakcijas uz ārstēšanu. Merck, kas ASV pazīstams kā EMD Group, lielāku vērtību saskata sadarbībā ar neatkarīgiem mākslīgā intelekta uzņēmumiem, nevis šo uzņēmumu pārņemšanā. "Akvizīcija nebūtu laba ideja, jo šī joma attīstās tik ātri, ka šiem uzņēmumiem ir jāpaliek savā ekosistēmā, lai turpinātu attīstīties," skaidroja Guenters.

Merck Healthcare ievēro piesardzīgu pieeju pašreizējam tievēšanas medikamentu trendam. Kamēr tādi uzņēmumi kā Novo Nordisk un Eli Lilly ar saviem produktiem gūst lielus panākumus, Merck izvairās no šī tirgus un tā vietā koncentrējas uz onkoloģiju, neiroloģiju un imunoloģiju.

Darmštatē bāzētajam uzņēmumam, kas piedāvā arī elektronisko materiālu un dzīvības zinātņu pakalpojumus, ir liels potenciāls strukturālajām pārmaiņām ar mākslīgo intelektu farmaceitiskajos pētījumos un attīstībā. "Mēs redzam lielāko pārmaiņu potenciālu tieši pētniecībā un attīstībā," saka Gēnters. Īpaši sākotnējā pētniecības posmā, kas ir ilgstošs, riskants un dārgs, mākslīgais intelekts varētu nodrošināt nozīmīgus sasniegumus.

KI jau ir izmantota jaunu medikamentu kandidātu izstrādē, taču lielākā daļa no šiem ar KI atklātajiem molekuliem joprojām ir agrīnās klīniskās pētījumu stadijās. Saskaņā ar Boston Consulting Group pētījumu, aptuveni puse no šīm molekulām atrodas onkoloģijas jomā.

Morgan Stanley 2022. gada ziņojumā tiek prognozēts, ka nākamo desmit gadu laikā visā pasaulē tirgū parādīsies 50 jauni mākslīgā intelekta izstrādāti medikamenti. Pēc Boston Consulting Group datiem, eksperimentos ar medikamentiem, kuros izmanto mākslīgo intelektu, klīnisko pētījumu skaits ir pieaudzis no 27 pētījumiem 2021. gadā līdz 67 pētījumiem 2023. gadā.

Merck nesen uzsāka mākslīgā intelekta sadarbību ar Amerikas un Izraēlas biotehnoloģiju uzņēmumu Biolojic Design un ASV uzņēmumu Caris Life Sciences. Pagājušā gada septembrī uzņēmums nodibināja alianses ar Lielbritānijas mākslīgā intelekta speciālistiem BenevolentAI un Exscientia, lai ievērojami samazinātu zāļu atklāšanas laiku.

Günters lēš, ka šīs sadarbības varētu paātrināt procesu par 50% līdz 60% salīdzinājumā ar tradicionālajām metodēm. Šis ātrums izriet no mākslīgā intelekta spējas racionalizēt atkārtotus uzdevumus un atbrīvot zinātniekus no rutīnas darbībām, lai viņi varētu koncentrēties uz zinātnisko darbu un rezultātu interpretāciju.

Neskatoties uz panākumiem, joprojām pastāv neskaidrības par mākslīgā intelekta atklāto molekulu drošību un efektivitāti klīniskajos pētījumos. Cilvēki joprojām paliks augstākā uzraudzības iestāde, ko atbalsta, bet neaizvieto mākslīgais intelekts, uzsvēra Guenters.

Lai gan KI varētu atvieglot klīniskās izstrādes uzdevumus, Gīnters neparedz būtisku klīnisko pētījumu laika saīsināšanos ar pacientiem. Tomēr viņš cer, ka ar KI atlasītajām molekulām būs augstāka veiksmes rādītāja klīniskajā izstrādē nekā tradicionālajos pētījumos. Tādējādi jaunā ASV partnera Caris algoritms var apstrādāt lielus datu apjomus un izveidot sarakstu pēc veiksmes varbūtības.

Günters sagaida tikai nelielus ietaupījumus ar mākslīgo intelektu, jo lielākā daļa izmaksu jaunajām zālēm rodas klīniskās izstrādes laikā, īpaši vēlīnā posmā. "Runa ir mazāk par milzīgiem ietaupījumiem, vairāk par laika saīsināšanu un veiksmes iespējas palielināšanu. Un, ja var sasniegt abus vai pat tikai vienu no tiem, tiek iegūts milzīgs produktivitātes pieaugums pētniecībā un attīstībā.

„Es domāju, ka lielākā peļņa būs drīzāk pētniecības fāzē, nevis klīniskās izstrādes fāzē,“ secināja Gintere.