האם הבינה המלאכותית עומדת לשנות מן היסוד את הדרך שבה מפתחים תרופות? אם לשפוט לפי תוצאות ניסוי חדש שפורסמו על ידי ענקית התרופות היפנית טקדה, ייתכן שהתשובה היא כן.
על פי דיווח של סוכנות הידיעות רויטרס, התרופה הניסיונית **Zasocitinib**, המיועדת לטיפול בפסוריאזיס ושפותחה בסיוע טכנולוגיות בינה מלאכותית, הציגה תוצאות טובות משמעותית בהשוואה לתרופה המובילה כיום בשוק, **Sotyktu** של חברת בריסטול מאיירס סקוויב.
במסגרת ניסוי קליני בשלב 3, השלב האחרון לפני הגשת בקשה לאישור רגולטורי, כ-35 אחוזים מהמטופלים שקיבלו את התרופה החדשה הגיעו לניקוי מלא של נגעי העור לאחר 16 שבועות טיפול. מדובר בשיעור הצלחה הגבוה ביותר מפי 2.5 מזה שנרשם בקבוצת המטופלים שקיבלו את התרופה המתחרה.
לצד היעילות הגבוהה יותר, החברה דיווחה כי במהלך המחקר לא התגלו בעיות בטיחות חדשות, נתון משמעותי במיוחד עבור תרופה המיועדת לטיפול ממושך במחלה כרונית.
לא רק ניצחון רפואי אלא גם מבחן ל-AI
מעבר להישג הקליני, רבים בתעשיית התרופות רואים בתוצאות הללו מבחן משמעותי ליכולתה של הבינה המלאכותית להשפיע על תהליך פיתוח התרופות.
טקדה רכשה את הזכויות על התרופה מחברת Nimbus Therapeutics בעסקה שעשויה להגיע להיקף של עד שישה מיליארד דולר, וכבר מעריכה כי אם תאושר לשיווק, היא עשויה להניב מכירות שנתיות של בין שלושה לשישה מיליארד דולר.
החברה מתכננת להגיש עוד השנה בקשה לאישור התרופה למינהל המזון והתרופות האמריקאי, ה-FDA. אם תאושר, היא עשויה להפוך לאחת התרופות הראשונות שפותחו בסיוע משמעותי של מערכות בינה מלאכותית ומציגות יתרון קליני ברור על פני טיפול מוביל שכבר נמצא בשימוש.
"יריית הפתיחה למהפכה"
לדברי ד"ר מייק ארליכסון, מומחה לבינה מלאכותית, המשמעות של התוצאות חורגת הרבה מעבר לטיפול בפסוריאזיס.
"הצלחת התרופה היא הרבה יותר מהישג נקודתי. מדובר ביריית הפתיחה למהפכה של ממש בעולם הפארמה", הוא אומר.
"מאז ומתמיד פיתוח תרופות היה תהליך ארוך, יקר מאוד ורווי בכישלונות. לעיתים נדרשו יותר מעשר שנים ומיליארדי דולרים כדי להביא תרופה אחת לשוק, ורבות מהמולקולות שנראו מבטיחות במעבדה נכשלו בשלבים המאוחרים".
לדבריו, כאן נכנסת הבינה המלאכותית לתמונה. "כיום מערכות AI מסוגלות לסרוק בתוך זמן קצר מיליארדי שילובים מולקולריים, לזהות אילו מהם בעלי פוטנציאל טיפולי ולחזות מראש את היעילות ואת רמת הבטיחות שלהם, עוד לפני שהחומר הראשון מיוצר במעבדה. מדובר בקיצור דרמטי של שלב גילוי התרופות".
מה זה אומר עבור החולים?
לדברי ארליכסון, המשמעות עבור המטופלים עשויה להיות עצומה. "ככל שתהליכי הפיתוח יהיו מהירים ומדויקים יותר, כך נוכל להגיע מהר יותר לתרופות חדשות, ובטווח הארוך גם לטיפולים מותאמים אישית, המבוססים על המאפיינים הגנטיים והביולוגיים של כל מטופל".
גם עבור חברות התרופות מדובר בשינוי דרמטי. קיצור של שנים בתהליך המחקר עשוי לחסוך מיליארדי דולרים ולהפחית את הסיכון הכלכלי הכרוך בפיתוח תרופות חדשות. המשמעות הזו רלוונטית גם לחברות ביוטכנולוגיה ישראליות, שכבר משלבות כיום כלי AI בשלבי המחקר והפיתוח.
עם זאת, ארליכסון מדגיש כי לצד ההבטחה הגדולה, חשוב שלא להיסחף בהתלהבות. "מודלי AI טובים רק כמו הנתונים שעליהם הם מתאמנים. אם הנתונים חלקיים, שגויים או מוטים, גם התחזיות יהיו בעייתיות. אלגוריתם עלול להציע מולקולה שנראית מושלמת במחשב, אבל תתגלה כרעילה או פשוט לא יעילה בגוף האדם".
הוא מזכיר כי הביולוגיה האנושית מורכבת לאין שיעור מכל מודל חישובי. "גם אם הבינה המלאכותית מאיצה בצורה דרמטית את שלב גילוי התרופות, היא אינה יכולה להחליף את הניסויים הקליניים ואת הפיקוח המדעי. בטיחות המטופלים תמשיך להיות העדיפות העליונה".
לדבריו, העתיד כבר כאן, אך הוא יהיה שילוב בין כוח החישוב של הבינה המלאכותית לבין שיקול הדעת של חוקרים, רופאים ורגולטורים. "ה-AI הוא מנוע עוצמתי במיוחד", הוא מסכם, "אבל המדענים עדיין חייבים להחזיק בהגה. רק כך נוכל ליהנות ממהפכת התרופות החדשה, מבלי להתפשר על בטיחות החולים".