Anual, Bayer își deschide porțile sediului central din Berlin pentru jurnaliștii de sănătate din întreaga lume. A fost un bun prilej de a afla o mulțime de noutăți despre medicamentele aflate în proces de dezvoltare, utilizarea noilor tehnologii și planurile din viitorul apropiat ale companiei. Cu acest prilej i-am intervievat pe Sai Jasti, Senior Vice President, Head of Data Science and AI for Research and Development (R&D), și pe dr. Mahmoud Ibrahim, Mission Lead, Data Science and AI la Bayer Pharmaceuticals. 

Care fost factorul declanșator care a determinat Bayer să dezvolte inteligența artificială (AI) și să o folosească în aproape toate departamentele?

Sai Jasti: Cred că totul a pornit de acum aproximativ patru ani. Atunci am văzut potențialul viitor al inteligenței artificiale și al științei datelor. Bayer desfășura deja numeroase activități bazate pe învățare automată clasică, AI și analiză de date, dar ne-am dorit să investim mult mai serios în aceste capacități. Am realizat că nu este suficient să avem soluții punctuale – era nevoie de o perspectivă integrată, de la un capăt la altul al procesului. Astfel a fost creat grupul nostru, cu responsabilitatea de a implementa capabilități de știința datelor și AI pe întregul lanț valoric al cercetării și dezvoltării. De aceea vedeți acoperite cercetarea timpurie, descoperirea de medicamente, dezvoltarea clinică și partea de reglementare.
Motivația a fost nevoia de mai multă concentrare, mai mult impact și o viziune completă asupra acestor tehnologii.

AI a transformat întregul lanț de cercetare

Ce s-a schimbat cel mai mult în modul în care este dezvoltat un medicament?

Sai Jasti: Aș spune că s-a schimbat totul. De la felul în care descoperim medicamente până la modul în care le dezvoltăm și la modul în care desfășurăm studiile clinice. Avem numeroase exemple în dezvoltarea clinică, dar și în privința identificării de noi mecanisme biologice. Pe scurt, întregul lanț de cercetare și dezvoltare se transformă. 

Aveți probabil una dintre cele mai mari biblioteci de molecule din lume. Reutilizați uneori molecule care nu au funcționat în trecut și le reevaluați acum?

Mahmoud Ibrahim: Da. Pot oferi un exemplu concret. Am utilizat cardiomiocite – celulele musculare ale inimii – pe care le-am testat in vitro. Am expus aceste celule la mii de molecule din biblioteca noastră și am observat răspunsul fiecărei celule.
Am realizat imagini ale celulelor, am măsurat concentrațiile de ARN și apoi am utilizat inteligența artificială pentru a interpreta toate aceste date și pentru a identifica molecule care ar putea fi, de exemplu, candidate pentru tratarea insuficienței cardiace.
Folosim constant această bibliotecă de molecule pentru a descoperi terapii noi și puncte de pornire pentru noi programe de cercetare. 

Ne puteți oferi câteva cifre privind eficiența costurilor generate de utilizarea AI în descoperirea medicamentelor? 

Sai Jasti: Când vorbim despre productivitatea cercetării și dezvoltării, luăm în calcul atât eficiența, cât și eficacitatea.Vrem să avem mai multe oportunități de explorat, să lucrăm mai rapid, să creștem probabilitatea succesului tehnic încă din fazele timpurii și să eliminăm mai devreme proiectele care au probabilități mari de eșec.
AI contribuie prin creșterea gradului de încredere în deciziile noastre, iar componenta de cost este doar una dintre dimensiuni. Obiectivul nostru este să ajungem la o creștere a productivității de cel puțin 40% până în 2030. Nu publicăm cifrele exacte privind economiile de cost, deoarece impactul real vine din productivitatea globală. În plus, orice economii realizate sunt reinvestite în cercetare, pentru a dezvolta mai multă știință, mai multe tratamente și pentru a răspunde mai bine nevoilor.

Costurile dezvoltării de medicamente vor scădea, dar asta nu înseamnă că medicamentele se vor ieftini

Presupunând că vor scădea costurile cu dezvoltarea medicamentelor noi, vom vedea produse mai ieftine în farmacii?

Sai Jasti: Aceasta este mai degrabă o întrebare pentru echipele comerciale. Din perspectiva R&D, obiectivul nostru este să impulsionăm inovația și să oferim mai multe medicamente pacienților. Impactul asupra prețului de piață este o chestiune gestionată de colegii din zona comercială.

Dacă vor exista din ce în ce mai multe medicamente, credeți că FDA și EMA vor putea ține pasul cu verificarea și aprobarea lor? 

Sai Jasti: Până acum observăm un ritm similar celui din trecut. Pentru viitor, colegii din afacerile de reglementare ar putea răspunde mai bine. Totuși, există semnale pozitive. FDA a emis ghiduri pentru reducerea studiilor pe animale, promovează utilizarea metodelor bayesiene și încurajează transmiterea datelor aproape în timp real pentru evaluare. Toate aceste semnale indică o deschidere și un sentiment al urgenței în adoptarea noilor tehnologii. 

Sai Jasti este șeful departamentului Data Science and AI for Research and Development la Bayer Pharmaceuticals și vicepreședinte senior al companiei

Există un domeniu terapeutic care beneficiază cel mai mult de AI? Oncologia sau, poate, cardiologia?

Sai Jasti: Din perspectiva mea, AI influențează toate ariile terapeutice. Totul depinde de disponibilitatea datelor și de problema analizată. Folosim AI în toate cele patru arii terapeutice de interes pentru Bayer, iar obiectivul de creștere a productivității cu 40% se aplică tuturor.

În 3-5 ani am putea vedea medicamente proiectate complet de AI, fără intervenție umană

Anul trecut vă întrebam dacă există o moleculă descoperită complet cu ajutorul AI. Mi-ați spus că în 3-4 ani am putea ajunge acolo. Ce noutăți există acum?

Sai Jasti: În continuare vorbim despre molecule asistate de AI, nu create exclusiv de AI. Utilizarea AI în proiectarea moleculelor a crescut semnificativ: dacă înainte contribuția era de aproximativ 10%, acum poate ajunge la 50-60% și este în continuă creștere. Nu există încă o moleculă creată în sensul pur de AI. Stadiul ideal ar fi să poți spune: „Aceasta este boala. AI, proiectează-mi o moleculă care să o trateze!”. Nu am ajuns încă acolo. Estimarea mea rămâne de 3-5 ani până la proiectarea completă, fără intervenție umană. 

Credeți că medicii și oamenii de știință vor trebui să se adapteze mai mult la AI și să capete noi competențe?

Mahmoud Ibrahim: Aș spune că lucrurile funcționează și invers. Noi încercăm să construim instrumente AI care să îi ajute pe cercetători și medici. Este un proces de co-creare. Chimiștii, biologii, medicii și specialiștii AI lucrează împreună pentru a construi aceste instrumente. Adaptarea vine apoi în mod natural. 

Mahmoud Ibrahim este Mission Lead, Data Science and AI la Bayer Pharmaceuticals

În farma lucrează din ce în ce mai mulți specialiști policalificați

Credeți că, în viitor, Bayer s-ar putea să angajeze mai mulți specialiști IT decât biologi și medici? Va deveni mai degrabă o companie de software?

Sai Jasti: Nu, nu vom deveni o companie de software. Ceea ce se întâmplă este o convergență între domeniul biologic și tehnologie. În echipa mea sunt mulți profesioniști „bilingvi”: biologi și chimiști care au învățat machine learning sau clinicieni care au dobândit competențe în știința datelor. Nu este vorba despre mai mulți ingineri sau mai mulți medici, ci despre extinderea competențelor fiecărui specialist. 

Mahmoud Ibrahim: Eu, de exemplu, sunt farmacist de profesie. Am lucrat într-un laborator de biotehnologie în Egipt, apoi am făcut un master în informatică și un doctorat în machine learning și genomică.

Există o competiție între SUA, Europa și Asia în domeniul farmaceutic și al AI. Cum vedeți poziția Europei?

Sai Jasti: Din perspectiva AI, principalele centre globale sunt: SUA, Europa și China. Nu cred că Europa este mult în urma Statelor Unite. În ciuda tensiunilor geopolitice și a diferențelor de reglementare, noi ne concentrăm pe știință și pe valorificarea ecosistemului global.

Mahmoud Ibrahim: Eu vorbesc și din experiență personală. Am ales Germania pentru că este un loc excelent pentru cercetare. Europa dispune de infrastructură solidă și de libertate academică. Sigur că întotdeauna există loc pentru îmbunătățiri, dar nu consider că Europa este în urmă.   

AI se utilizază nu doar în dezvoltarea de noi produse farmaceutice, ci și în alte domenii conexe. De exemplu, Bayer are șase aplicații cu AI cu ajutorul cărora angajații generează rapoarte complexe într-un singur pas, ceea ce scurtează timpul de procesare a documentelor cu cel puțin 50%. 

Și echipele de reprezentați medicali folosesc AI. De exemplu, Bayer China are o aplicație cu „medic AI”, cu care echipele de vânzări se antrenează pentru a fi pregătite să discute cu orice fel de tipologie de medic ar avea de-a face. 

Utilizarea AI în proiectarea moleculelor a crescut semnificativ: contribuția poate ajunge la 50-60% și este în continuă creștere. (Sai Jasti, Senior Vice President, Head of Data Science and AI for Research and Development)