29 September 2025

Dalam edisi terbaru Musim Gugur 2025 dari Drug Discovery World (DDW) di halaman 35 , Panduan AI yang baru menampilkan studi kasus "Memberdayakan Penemuan Obat". Ini menyoroti bagaimana Kecerdasan Buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), dan keminformatika canggih mengubah lanskap penemuan obat.

Mengapa Membaca Panduan Ini?

Jika Anda seorang ilmuwan, inovator, atau pengambil keputusan di bidang farmasi atau biotek, panduan ini adalah bacaan yang sangat penting. Panduan ini melampaui hype untuk menunjukkan bagaimana AI memberikan dampak yang terukur-mulai dari mempercepat desain molekul hingga mengoptimalkan uji klinis. Anda akan mempelajari apa yang berhasil, tantangan apa yang masih ada, dan cara memanfaatkan potensi penuh AI melalui kolaborasi, kualitas data, dan inovasi yang bertanggung jawab.

Dari Hype hingga Dampak Dunia Nyata

Biaya untuk membawa obat ke pasar saat ini melebihi $2,3 miliar (halaman 37), dengan jadwal yang sering kali melampaui satu dekade dan tingkat kegagalan 90% dalam uji klinis. AI mengubah persamaan ini. Survei Deloitte pada tahun 2024 menemukan bahwa 62% eksekutif biofarma percaya bahwa AI dapat memangkas waktu penemuan awal setidaknya 25%. Molekul yang dirancang oleh AI telah memasuki uji coba Fase I hanya dalam waktu 12 bulan sejak dimulainya program-sebuah akselerasi yang dramatis.

Teknologi dan Aplikasi Terobosan

Panduan ini menyoroti kemajuan dalam pembelajaran mendalam, AI generatif, komputasi awan, dan data multiomik. Alat-alat seperti CRISPR-GPT di halaman 37 mengotomatiskan desain pengeditan gen, sementara patologi digital bertenaga AI merampingkan uji klinis global. AI kini menjadi pusat penemuan, desain molekul de novo, pengoptimalan timbal, dan bahkan perencanaan uji klinis.

^{SYNTHIA® dan} AIDDISON™: Mempercepat Penemuan dan Sintesis

Bagian dari transformasi ini adalah platform seperti AIDDISON™ dan SYNTHIA^®. AIDDISON™ adalah solusi berbasis web yang aman yang menggabungkan AI/ML dan desain obat berbantuan komputer (CADD) untuk mempercepat identifikasi dan optimalisasi kandidat obat baru. Antarmuka intuitifnya membuat alat komputasi canggih dapat diakses oleh para ilmuwan dari semua latar belakang.

AIDDISON™ menghasilkan ribuan molekul yang layak menggunakan pencarian kemiripan, penyaringan farmakofor, dan model generatif. Kemudian menerapkan penyaringan berbasis properti, penambatan molekul, dan penyelarasan berbasis bentuk untuk memprioritaskan molekul dengan probabilitas aktivitas biologis tertinggi dan profil ADMET yang optimal.

Yang benar-benar membedakan AIDDISON™ adalah integrasinya yang mulus dengan Perangkat LunakRetrosintesis SYNTHIA^®. SYNTHIA^® memungkinkan para peneliti untuk segera menilai aksesibilitas sintetis molekul yang menjanjikan dan mengidentifikasi reagen yang diperlukan untuk sintesis laboratorium. Dengan menjembatani kesenjangan antara desain molekul virtual dan perencanaan sintesis praktis, SYNTHIA^® dan AIDDISON^™ memberdayakan para ahli kimia untuk berinovasi lebih cepat dan lebih percaya diri.

Studi Kasus: Penghambat Tankyrase

Catatan Aplikasi terbaru tentang inhibitor tankyrase - kelasmolekul dengan aktivitas antikanker potensial - menunjukkan kekuatan pendekatan terintegrasi ini. Dimulai dari inhibitor yang diketahui, model generatif dan penyaringan virtual AIDDISON™ menjelajahi ruang kimia yang luas, menghasilkan beragam molekul kandidat. Ini disaring dan dipasangkan ke protein target, dan struktur yang paling menjanjikan dikirim ke SYNTHIA^® untuk analisis retrosintesis. Alur kerja ini mempercepat identifikasi petunjuk baru yang dapat diakses secara sintetis dan memungkinkan eksplorasi ruang kimia yang lebih menyeluruh daripada metode tradisional.

Wawasan dan Kolaborasi Pakar

Wawancara dengan para pemimpin seperti Rabia Khan, CEO dan Pendiri Serna Bio. di halaman 43 dan Dr Amanda Hemmerich, Direktur Global Inovasi Patologi Digital di IQVIA Laboratories di halaman 46, mengungkapkan bagaimana AI membuka strategi terapi baru, terutama dalam terapi yang ditargetkan pada RNA dan patologi digital. Kisah-kisah ini menunjukkan bagaimana AI memungkinkan para ilmuwan untuk mengajukan pertanyaan yang lebih berani dan mengatasi penyakit yang sebelumnya tidak terjangkau.

Tantangan dan Jalan ke Depan

Panduan ini tidak menghindar dari rintangan-kualitas data, reproduktifitas, ketidakpastian peraturan, dan kebutuhan akan prinsip-prinsip data yang adil. Kolaborasi industri dan standar baru membantu mengatasi hambatan-hambatan ini, memastikan bahwa AI memberikan dampak yang nyata di dunia nyata.

Masa Depan: AI sebagai Pendukung, Bukan Pengganti

Peran AI dalam penemuan obat tidak lagi bersifat hipotesis. Ini adalah kekuatan yang nyata dan semakin cepat. Gelombang terobosan berikutnya tidak akan datang dari AI yang menggantikan para ilmuwan, tetapi dari AI yang memungkinkan mereka untuk mengajukan pertanyaan yang lebih berani, menguji hipotesis yang lebih ambisius, dan pada akhirnya menghadirkan obat yang lebih baik kepada pasien dengan lebih cepat dan lebih efisien.

 

Baca Edisi Musim Gugur