AWAM Discover – Dalam perkembangan terbaru di industri bioteknologi, perusahaan-perusahaan di Seattle memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk mengembangkan terapi medis baru. Namun, dalam sebuah konferensi yang diadakan para pemimpin industri dan investor, para ilmuwan menekankan pentingnya untuk tetap realistis mengenai potensi AI.

Konferensi ini diselenggarakan oleh asosiasi perdagangan Life Science Washington dan perusahaan investasi Madrona di pusat kota Seattle. Acara ini bertujuan untuk mendalami penggunaan AI di bidang bioteknologi dan farmasi, mempertemukan berbagai pemangku kepentingan untuk berdiskusi mengenai tren dan tantangan yang dihadapi industri.

Potensi dan Hati-Hati terhadap Ekspektasi

Jamie Lazarovits, CEO dan salah satu pendiri Archon Biosciences, mengungkapkan bahwa ada hype berlebihan tentang kemampuan beberapa model AI yang ada. Dia menekankan bahwa para peneliti perlu “sangat hati-hati” saat menarik kesimpulan dari data yang dihasilkan oleh model-model tersebut. Sementara itu, Erik Procko, ilmuwan utama di Cyrus Biotechnology, menambahkan bahwa banyak hal yang dulunya dianggap fiksi ilmiah kini telah menjadi kenyataan. Dia menyatakan bahwa meskipun ada hype, potensi yang ada masih sangat besar, dan kemajuan yang dicapai saat ini sangat mengesankan.

Peran AI dalam Pengembangan Obat

Panel diskusi tersebut menghadirkan empat perusahaan startup bioteknologi dari Seattle yang masing-masing menghadapi tantangan berbeda dalam pengembangan obat menggunakan AI. Perusahaan-perusahaan tersebut antara lain:

1. Archon: Muncul dari status “stealth” lebih dari satu tahun lalu dengan pendanaan sebesar 20 juta dolar, Archon mengembangkan struktur protein inovatif yang dikenal sebagai Antibody Cages (AbCs), yang dirancang untuk membantu antibodi terikat pada sel target dan menghindari sel lain.

2. Cyrus: Fokus pada desain obat yang berupaya mengidentifikasi dan menghilangkan area yang dapat memicu respon sistem kekebalan tubuh, perusahaan berusia sepuluh tahun ini telah mengumpulkan 36,6 juta dolar.

3. Outpace Bio: Didirikan pada tahun 2021 dengan pendanaan sebesar 200 juta dolar, perusahaan ini menyusun ulang protein untuk meningkatkan terapi sel T dalam menghadapi tumor padat, yang menjadi penyebab 90% kanker.

4. Talus Bioscience: Diluncurkan pada tahun 2020 dengan hampir 20 juta dolar pendanaan, perusahaan ini fokus pada faktor transkripsi, yaitu protein yang dapat mengaktifkan gen penyebab kanker tertentu.

Prinsip Penggunaan AI dalam Riset Biotek

Para panelis juga mengemukakan beberapa prinsip penting terkait bagaimana AI seharusnya digunakan dalam riset bioteknologi. Salah satunya adalah pentingnya menyadari bahwa AI seharusnya meningkatkan kemampuan peneliti, bukan menggantikannya. Marc Lajoie, CEO Outpace, membandingkan alat AI dengan exoskeleton robot yang digunakan dalam film fiksi ilmiah untuk membantu manusia dalam melakukan pekerjaan yang berat.

Lebih jauh, Lazarovits mengingatkan bahwa meskipun AI dapat memberikan informasi yang menarik, informasi tersebut tidak berarti sebelum diuji dalam eksperimen nyata. Sebuah tantangan besar adalah menghadapi kenyataan yang ada di laboratorium basah, di mana hasil eksperimen harus divalidasi.

Tantangan Utama dalam Proses Pengembangan

Meskipun AI menawarkan promosi yang menjanjikan dalam penelitian, proses percobaan klinis tetap menjadi bagian yang paling mahal dan melelahkan dalam pengembangan obat. Lajoie menyatakan bahwa AI berpotensi mengubah cara studi klinis dilakukan dengan menyusun kandidat obat yang lebih efektif dan multifungsi.

Sementara itu, Procko menekankan bahwa AI belum sepenuhnya menemukan momen terobosan yang jelas dalam pengembangan obat. Ia menanyakan apa yang dapat dilakukan AI sekarang untuk menciptakan obat-obatan baru yang sebelumnya tidak mungkin dibuat.

Kesimpulan Mengenai Perkembangan Berita Ini

Perkembangan ini menarik perhatian karena menyoroti hubungan yang kompleks antara kemampuan komputasi AI dengan buktinya dalam praktik klinis. Seperti yang ditunjukkan dalam diskusi, industri bioteknologi di Seattle tengah berupaya menjembatani kesenjangan antara harapan akan kecerdasan buatan dan penelitian yang harus didukung dengan bukti empiris. Dengan potensi yang sangat besar di depan, kejelasan mengenai batasan dan kemungkinan penggunaan AI di bidang ini akan sangat penting untuk masa depan pengembangan terapi medis.