1 tỷ USD và ván bài sinh tử của gã khổng lồ ngành dược

Theo tờ WSJ, đầu năm nay, tại một sự kiện công nghệ lớn ở San Francisco, Tổng giám đốc tập đoàn dược phẩm Eli Lilly, ông Dave Ricks, đã cùng đứng chung sân khấu với nhà sáng lập Nvidia, Jensen Huang, để phô diễn sức mạnh công nghệ của hãng.

Thế nhưng, tỷ phú công nghệ Jensen Huang đã không ngần ngại "trêu chọc" đối tác về quy trình phát triển thuốc mới vốn vô cùng gian nan và thủ công của ngành dược.

"Tôi thực sự hy vọng ngành của các ông sẽ dịch chuyển khỏi lối mòn tìm kiếm thuốc hiện nay, thứ vốn chẳng khác nào việc đi lang thang trong rừng sâu để dò tìm nấm truffle," Huang phát biểu hóm hỉnh trước đám đông các nhà đầu tư sinh học và dược phẩm.

Thực tế, không chỉ Ricks mà cả ngành dược phẩm toàn cầu đều đang khao khát vượt ra khỏi phương pháp truyền thống: thu thập các mẫu đất, vỏ cây để tìm kiếm hợp chất mới. Thay vào đó, họ đang đặt trọn kỳ vọng, và cả những dòng vốn đầu tư khổng lồ, vào trí tuệ nhân tạo (AI).

Vào tháng 10 năm ngoái, Lilly lần đầu công bố cái bắt tay với gã khổng lồ chip Nvidia để xây dựng hệ thống siêu máy tính mạnh mẽ nhất ngành dược.

Đến tháng 1 năm nay, mối quan hệ hợp tác này được nâng tầm bằng một dự án trị giá 1 tỷ USD kéo dài trong 5 năm. Dự án quy tụ các nhà khoa học và kỹ sư hàng đầu tại một phòng thí nghiệm mới ở khu vực Vịnh San Francisco, nhằm khai phá những phương thuốc mới thông qua các công cụ AI.

Lilly không phải là cái tên duy nhất trong cuộc đua này. Đối thủ truyền kiếp Roche cũng đã công bố kế hoạch xây dựng một siêu máy tính thậm chí còn "khủng" hơn, hợp tác cùng Nvidia.

Trong vài tháng qua, hàng loạt ông lớn khác như GSK, AstraZeneca và Merck cũng liên tục công bố các thương vụ hợp tác trị giá hàng tỷ USD với các công ty công nghệ và sinh học chuyên về AI nhằm khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này.

Khoảng cách thế kỷ giữa lời hứa hẹn và thực tế phũ phàng

Các hãng dược đã râm ran bàn tán về viễn cảnh AI thúc đẩy quá trình phát triển thuốc suốt nhiều năm qua, nhưng cho đến nay, những quả ngọt thực sự vẫn chưa xuất hiện rõ nét trên thị trường.

"Từng có một lời hứa hẹn rằng AI sẽ giúp cải thiện đáng kể tỷ lệ thành công của các thử nghiệm lâm sàng," Trung Huynh, nhà phân tích tại RBC Capital Markets, nhận định.

"Nhưng tôi nghĩ điều đó vẫn chưa xảy ra. Đến thời điểm này, vẫn chưa có bằng chứng xác thực nào cho thấy AI thực sự giúp cải thiện kết quả thử nghiệm lâm sàng."

Bà Najat Khan, CEO của Recursion Pharmaceuticals, lý giải một phần nguyên nhân là do lượng dữ liệu khoa học nền tảng dùng để huấn luyện các mô hình AI còn quá hạn chế.

Bên cạnh đó, chi phí để vận hành các thử nghiệm giả lập trên máy tính với quy mô lớn vẫn ở mức cực kỳ đắt đỏ, dù xu hướng này đang dần hạ nhiệt.

Recursion được xem là cánh chim đầu đàn trong lĩnh vực này. Công ty được thành lập dựa trên giả thuyết rằng: họ có thể huấn luyện AI phân tích các hình ảnh tế bào để hiểu rõ hơn về tác nhân gây bệnh, từ đó kéo giảm tỷ lệ thất bại lên tới 90% vốn là "cơn ác mộng" đè nặng lên quy trình phát triển thuốc hiện nay.

"Trong làn sóng đầu tiên, rất nhiều dự án đã thất bại," bà Khan, người vừa tiếp quản vị trí CEO vào tháng 1 chia sẻ. "Trong một thời gian dài, chúng ta đã thiếu đi tư duy của một 'thợ săn thuốc' thực thụ."

Tuy nhiên, bà Khan khẳng định Recursion đang đạt được những bước tiến quan trọng. Nền tảng AI của công ty đã giúp phát hiện ra rằng việc nhắm vào một loại protein cụ thể trong cơ thể có thể hỗ trợ điều trị chứng polyp đại trực tàng di truyền.

Dựa trên phát hiện này, Recursion đã mua lại một phương pháp điều trị thử nghiệm tác động trực tiếp lên protein đó. Trong một nghiên cứu nhỏ ở giai đoạn đầu, công ty cho biết loại thuốc này đã giúp giảm đáng kể lượng polyp ở bệnh nhân.

Bên cạnh đó, các công cụ AI cũng giúp rút ngắn thời gian thiết kế một loại thuốc ung thư thử nghiệm mới xuống còn khoảng 18 tháng, so với mức trung bình 4 năm của ngành.

Dù vậy, vẫn phải mất nhiều năm nữa để chứng minh thuốc có thực sự hiệu quả hay không, bởi các thử nghiệm trên cơ thể người cần rất nhiều thời gian.

Nhưng sự kiên nhẫn của các nhà đầu tư là có hạn. Năm ngoái, Recursion đã phải sa thải 20% nhân sự sau khi cắt giảm ngân sách nghiên cứu. Sau gần 13 năm thành lập, công ty này vẫn chưa thể đưa được bất kỳ loại thuốc phát triển bằng AI nào ra thị trường.

Những tia hi vọng đầu tiên

Dẫu vậy, một số doanh nghiệp đang tiến rất gần đến việc chứng minh giá trị thực tế của AI trong nghiên cứu dược phẩm.

Hãng dược Takeda của Nhật Bản hiện sở hữu một loại thuốc điều trị bệnh vảy nến dạng viên nén, sản phẩm họ mua lại từ một công ty ứng dụng AI để phát minh. Loại thuốc này đã vượt qua các thử nghiệm lâm sàng quy mô lớn và đang được trình lên cơ quan quản lý Hoa Kỳ để phê duyệt ngay trong năm nay.

Một ông lớn khác của Nhật Bản là Astellas cũng đã sử dụng AI để hoàn thiện setidegrasib, một loại thuốc thử nghiệm điều trị ung thư tuyến tụy hiện đang ở các giai đoạn thử nghiệm cuối cùng.

Ông Naoki Okamura, CEO của Astellas, cho biết AI thậm chí có thể kéo dài "vòng đời" của một loại thuốc ngay cả sau khi đã được cấp phép. Công ty đang ứng dụng AI để định hướng cho đội ngũ trình dược viên nên tiếp cận bác sĩ nào, cũng như cần trao đổi những nội dung gì trong các buổi gặp gỡ đó.

Tính chung lại, RBC Capital Markets ước tính công nghệ này có thể tiết kiệm cho ngành dược phẩm Mỹ khoảng 90 tỷ USD trong 5 năm tới, giúp tăng lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS) lên tới 13%.

Cho đến nay, phần lớn lợi ích mà AI mang lại cho các hãng dược chủ yếu nằm ở việc tối ưu hóa các công việc hành chính hoặc đẩy nhanh quy trình sản xuất, chứ chưa thực sự tạo ra những bước đột phá mang tính cách mạng trong nghiên cứu thuốc mới.

Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI tạo sinh tiên tiến như ChatGPT vào năm 2022 đã mở ra những chân trời hoàn toàn mới.

Các công ty công nghệ bắt đầu tiếp thị những công cụ chuyên biệt dành riêng cho ngành dược để giúp họ đẩy nhanh tiến độ công việc.

AlphaFold, được phát triển bởi Google DeepMind, sử dụng học máy để dự đoán cấu trúc protein, hỗ trợ đắc lực cho việc thiết kế thuốc.

Vào tháng 4, OpenAI cũng giới thiệu GPT-Rosalind, một mô hình được thiết kế nhằm giúp các nhà nghiên cứu rút ngắn tối đa thời gian phát triển thuốc mới.

"Tất cả chúng tôi đều đã thay đổi thế quan sinh quan của mình," CEO Pfizer, ông Albert Bourla, chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn. "Nó có tiềm năng thay đổi mọi thứ chúng tôi làm, và tôi tin chắc nó sẽ làm được điều đó.

Từ giai đoạn nghiên cứu ban đầu, phát triển lâm sàng giai đoạn cuối, cho đến việc nâng cao hiệu suất trong sản xuất."

Trái ngọt đầu tiên trong nhà máy sản xuất

Trong lĩnh vực sản xuất, những lợi ích do AI mang lại không còn là lời hứa hẹn xa vời mà đã trở thành hiện thực rõ ràng.

"Thực tế là tất cả những lợi ích từ AI mà chúng tôi thấy được cho đến nay không nằm ở khâu phát minh thuốc, mà nằm ở phần còn lại của quy trình," ông Diogo Rau, Giám đốc Công nghệ thông tin và Kỹ thuật số của Eli Lilly, thẳng thắn thừa nhận.

Lấy ví dụ, các lãnh đạo của Lilly từng nghĩ rằng họ đã tối ưu hóa tối đa quy trình sản xuất tirzepatide, thành phần chính trong các loại thuốc giảm cân bán chạy nhất của hãng là Mounjaro và Zepbound, nhằm đáp ứng nhu cầu bùng nổ vốn đã gây ra tình trạng khan hiếm diện rộng trước đó.

Để thử nghiệm xem liệu công ty có thể sản xuất nhiều hơn thế nữa hay không, vào năm ngoái, Lilly đã tạo ra một bản sao kỹ thuật số mô phỏng lại toàn bộ quy trình sản xuất tirzepatide, rồi đưa mô hình này chạy thử nghiệm qua một công cụ học máy tự phát triển.

Ông Scot Lindsey, Phó Chủ tịch cấp cao phụ trách sản xuất và chất lượng của Lilly, cho biết công cụ này đã chỉ ra nhiều tổ hợp các yếu tố khác nhau (như áp suất và nhiệt độ bên trong thiết bị sản xuất) có thể tinh chỉnh lại để rút ngắn thời gian vận hành.

Mặc dù Lilly từ chối tiết lộ cụ thể họ đã rút ngắn được bao nhiêu thời gian sản xuất hay sản lượng tirzepatide tăng thêm là bao nhiêu, nhưng ông Rau khẳng định mức tăng trưởng này là "ngoài sức tưởng tượng nếu nhìn vào số lượng bệnh nhân bổ sung mà chúng tôi đã tiếp cận được."

Nguồn: WSJ

Anh Phương