Az AI-forradalom kapcsán általában csak a nagyobb hardware-gyártókról és a giga-szoftvercégekről halhattunk mostanában. Mindeközben egy hatalmas, mesterséges intelligencia által felturbózott iparágat mind a média és mind a piac figyelmen kívül hagy: a gyógyszerkutatások területét, ahol exponenciális gyorsulásnak lehetünk szemtanúi. Pedig itt a a befektetők feladata „mindössze” annyi, hogy megtalálják a technológiát agilisen kezelő cégek közül a legjobbakat.
Legózás a sejtekkel
A mesterséges intelligencia jelentősen kitolja a biológiai kutatás határait, segíti a tudósokat az élő szervezetek programozásában – pont úgy, ahogy egy szoftvermérnök kódokat írhat. Ez a feltörekvő kutatási területet összefoglaló néven a szintetikus biológia.
A tudományág, amely a meglévő fehérjék vagy biológiai anyagok felfedezésével és újraprogramozásával foglalkozik. Ez az a terület – a gyógyszeripartól a mezőgazdaságig –, amely szó szerint korlátokat bont.
„Kódszerűen tudjuk ma már programozni a sejtek különböző tulajdonságait”
– mondta Jennifer Lum, a Biospring Partners biotechnológia kockázati tőke alap társalapítója a Wall Street Journalnak.
A felfedezések újabb hullámát a nagy számítási teljesítmény tette lehetővé. A tudósok a mesterséges intelligenciának köszönhetően napról napra pontosabb modellekkel dolgoznak a biológia olyan, eddig “megoldatlan területein”, mint például a fehérjék kölcsönhatásainak a vizsgálata vagy a DNS-szekvenciák “kódjának” pontosabb megértése.
A sejtek DNS-összetételének és funkcióinak jobb megértésével a tudósok tetszés szerint manipulálhatják és újratervezhetik ezeket a sejteket. Végtermékként pedig tucatszámra hoznak létre (már most!) olyan klinikai jelölteket – legyen szó bioüzemanyagról vagy betegségrezisztens növényekről, amelyeknek hagyományos (manuális) beazonosítása több évnyi kutatói munkába és ezzel együtt több tízmillió dollárba kerültek volna.
Meglepő módon mégsem ez az, ami a legjobban izgatja most a tudósokat.
Tömeges klinikai vizsgálatok
“Töredékére csökkenti a tesztelési időt, és megsokszorozza a párhuzamosan végezhető kísérletek számát a gyógyszeriparban a technológia. Ez az igazi forradalom!”
– nyilatkozta a mesterséges intelligencia alkalmazásáról Jennifer Lum a Wall Street Journal-nak.
A fejlesztés felgyorsulása a tesztelés felpörgetését is megkívánta, számtalan startup ugrott rá a feladatra, azaz a laboratóriumi tesztelés robotizálására, hogy lépést tudjanak tartani a mesterséges intelligencia által felturbózott gyógyszertervezéssel. A teljesen robotizált munkaállomások egymástól függetlenül mozgatják a folyadékokat, sejteket növesztenek és analitikai eszközöket töltenek be.
A miniatürizált technológiák kis mennyiségű anyag felhasználásával is képesek vizsgálatok elvégezésére. Ezek a fejlesztések együttesen lehetővé teszik több fehérje egyidejű tesztelését, így a fejlesztők jóval több adatokat képesek generálni a gépi tanulási algoritmusok betanításához és a modellek által előállított jelöltek hatékony szűréséhez.
Lum szerint a mesterséges intelligencia a fejlesztés és a tesztelés mellett a gyártás felpörgetésében is jelentős szerepet játszhat.
A Markets and Markets kutatócég szerint a szintetikus biológia globális piacának bevétele 2022-ben 11,4 milliárd dollár volt, amely 2027-re eléri a 35,7 milliárd dollárt, éves 25,6 százalékos növekedési ütem mellett, így talán érthető a Wall Street felfokozott érdeklődése a terület iránt.
Ígéretes vállalkozások
David Baker professzor, a Washingtoni Egyetem biokémikusa és komputerbiológusa egy fehérjekutató laboratóriumot vezet. Kutatóközpontja már több jól felhasználható fehérjével is előrukkolt, mint például a SKYCovione nevű Covid-oltóanyaggal, amit több országban is engedélyeztek.
Dr. Baker becslése szerint az innováció üteme a területén az elmúlt két évben tízszeresére nőtt a deep learning, illetve a laboratóriumi módszerek kombinációjának köszönhetően. A kutatói egy sor projekten dolgoznak, a rákterápiától az influenza elleni oltásig.
„Ez egy igazi sci-fi” – jellemezte a professzor az elmúlt két év fehérjekutatás-fejlődését a WSJ-nek.
Röviden: az élvonalbeli élettudomány, a nagy áteresztőképességű automatizálás és a mesterséges intelligencia ötvözete – az úgynevezett generatív biológia – drasztikusan javította a gyógyszerfejlesztők azon képességét, hogy előrejelezzék a fehérje stabilitását és viselkedését az oldatban.
“Vállalatunk jelenleg 60 százalékkal kevesebb időt fordít egy gyógyszerjelölt kifejlesztésére, mint öt évvel ezelőtt”
– írta az Amgen biológiai kutatási alelnöke, Alen Russell egy vélemény cikkben a Nature tudományos folyóiratban.
Az Amgen egy biotechnológiai vállalat, amely az élő sejtekkel folytatott gyógyszerelőállítás tudományának úttörője – több mint 20 gyógyszert fejlesztett ki és forgalmazott eddig világszerte. A cég több mint 20 ezer munkavállalót foglalkoztat, és több mint 100 országban van jelen. Éves árbevétele meghaladja a 25 milliárd dollárt.
Mivel a gyógyszercégek tipikusan a teljes bevétel több mint 20 százalékát kutatás-fejlesztésre fordítják, igazán jó hír lehet ez a befektetőknek.
Az ábrán megfigyelhető, hogy a K+F-ráfordítás – ha nem is egyenletesen, de – szépen, évről-évre kúszik felfelé. Érdekes egybeesés, hogy ezek a számok nagyságrendileg megegyeznek a gyógyszercégek átlagos nettó profit rátájával is, ami 18,35 százalék, így ha a K+F-költségek csökkennek, a marginok automatikusan emelkednek a mérleg másik oldalán.
Úttörő megoldások
A Recursion Pharmaceutical ($RXRX) úttörőnek számít a mesterséges intelligencia gyógyszeripari alkalmazásában. A cég elsőként használt AI-modellt gyógyszermolekula-jelölt kiválasztásához, még 2020-ban. Azóta öt klinikai vizsgálatba kezdtek bele, és vezetik a globális ranglistát az AI-által talált gyógyszerek klinikai vizsgálatának számában. Mindezt csupán 500 alkalmazott közreműködésével sikerült elérni.
Ez az 500 ember azonban nemcsak újabb saját célra felhasználandó gyógyszerek kutatásával tölti az idejét, hanem helyette a cég forradalminak nevezhető gyógyszerkutató platformját is licenszelik, azaz jutalékért cserében más vállalatoknak is segítenek a gyógyszerjelöltek felkutatásában.
A Recursion Pharmaceuticalban az Nvidia is meglátta a lehetőséget és 50 millió dollárt fektetett be, szoftverüket is átkeresztelték, ezentúl az Nvidia BioNeMo felhőszolgáltatásában érhető el.
Korai fázisában vannak még a növekedésnek, ami a pénzügyi mutatóikon is látszik: 2023 második negyedévében mindössze 11 millió dolláros árbevétel mellett 76 millió dolláros veszteséget termeltek. A cég részvényének árfolyamát erősen megtépázták a magas hozamok (mivel várható nyeresége a távoli jövőben van, így a jövőbeli profitok jelenértéke alaposan lecsökken).
Az RXRX jelenleg élen jár az mesterséges intelligencia alkalmazásában a gyógyszer szektorban, de az amerikai kapitalizmus “gladiátorarénájában” könnyen a földre kerülhet, így csak azoknak érdemes bevásárolniuk a papírból, akik hisznek a sztoriban és jól tűrik a kockázatot.
Konklúzió
Az AI hatása valószínűleg sokkal hamarabb lesz kézzelfogható hatása az életünkre a gyógyszeriparon keresztül, mintsem agyonhypeolt Word-asszisztensként.
A mesterséges intelligenciának köszönhetően nemcsak több, hanem jobb gyógyszerekhez juthatunk majd hamarosan.
A kutatási költségek drasztikus csökkenése átmenetileg magasabb profitot hagyhat a gyógyszercégek zsebében. Természetesen, ez nem tart majd örökké, és a kapitalizmus mechanizmusainak hála a piac végül konszolidálódik majd, de egy biztos: a gyógyszercégek ígéretes időszaknak néznek elébe.
A cikk szerzője Markovics Áron.