Janji teoritis kecerdasan buatan dalam kedokteran sedang menuju ujian kritis di dunia nyata. Isomorphic Labs, sebuah spin-off bioteknologi dari Google DeepMind, telah mengumumkan bahwa mereka sedang mempersiapkan untuk memindahkan kandidat obat rancangan AI ke dalam uji klinis pada manusia.
Transisi ini menandai momen penting dalam bioteknologi: peralihan dari penggunaan AI untuk sekadar memahami biologi menjadi menggunakannya untuk merekayasa solusi medis tertentu.
Mesin di Balik Penemuan: AlphaFold dan Selanjutnya
Untuk memahami pentingnya uji coba ini, kita harus melihat teknologi yang mendorongnya. Selama beberapa dekade, penemuan obat merupakan proses trial and error, yang sering kali terhambat oleh “masalah pelipatan protein”. Protein—pekerja organisme hidup—terbuat dari rantai asam amino yang terlipat menjadi bentuk 3D yang kompleks. Fungsi protein ditentukan oleh bentuknya, namun memprediksi bentuk tersebut secara historis merupakan tantangan ilmiah yang besar.
Lanskap berubah dengan munculnya AlphaFold :
– AlphaFold 2: Merevolusi bidang ini dengan menggunakan pembelajaran mendalam untuk memprediksi struktur protein dengan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya.
– AlphaFold 3: Memperluas kemampuan ini dengan memodelkan bagaimana protein berinteraksi dengan molekul penting lainnya seperti DNA dan RNA.
– IsoDDE: Mesin milik Isomorphic Labs, yang dilaporkan menggandakan akurasi AlphaFold 3, sehingga memungkinkan desain molekuler yang lebih presisi.
“Anda perlu melihat bagaimana sebuah molekul kecil akan berikatan dengan suatu obat, seberapa kuatnya, dan juga apa lagi yang mungkin mengikatnya,” jelas Demis Hassabis, CEO Google DeepMind.
Mengapa Molekul Rancangan AI Penting
Tujuan penggunaan AI dalam konteks ini bukan hanya kecepatan; itu presisi. Pengembangan obat tradisional sering kali mengalami “efek di luar target”, yaitu obat berinteraksi dengan bagian tubuh yang tidak ingin disentuh, sehingga menimbulkan efek samping.
Menurut Presiden Isomorphic Labs Max Jaderberg, pendekatan perusahaan ini menawarkan dua keuntungan berbeda:
1. Potensi Lebih Tinggi: Karena molekul direkayasa dengan pemahaman mendalam tentang strukturnya, molekul ini bisa menjadi lebih efektif.
2. Dosis Lebih Rendah: Potensi yang lebih besar berarti pasien mungkin memerlukan dosis yang lebih kecil, yang secara signifikan mengurangi risiko efek samping.
Jalan ke Depan: Kemitraan dan Saluran Pipa
Meskipun misi perusahaan untuk “menyelesaikan semua penyakit” sangatlah ambisius, Isomorphic Labs mendukung visinya dengan modal yang signifikan dan aliansi strategis.
- Kolaborasi Strategis: Perusahaan telah bermitra dengan raksasa farmasi Eli Lilly dan Novartis untuk mengintegrasikan AI ke dalam penemuan obat.
- Pipa Internal: Isomorphic mengembangkan obatnya sendiri, dengan fokus khusus pada onkologi (kanker) dan imunologi.
- Dukungan Finansial: Setelah mengumpulkan $600 juta dalam putaran pendanaan awal, perusahaan saat ini sedang membangun tim pengembangan klinis yang diperlukan untuk mengelola pengujian pada manusia.
Meskipun jadwal uji coba ini telah bergeser sedikit lebih lambat dari proyeksi awal tahun 2025 yang disarankan oleh para pemimpin, perpindahan ke klinik ini mewakili validasi akhir dari biologi yang digerakkan oleh AI.
Kesimpulan
Uji coba pada manusia yang akan datang akan menentukan apakah AI dapat bergerak lebih dari sekadar memprediksi struktur biologis hingga berhasil menciptakan obat-obatan yang aman dan tepat sasaran. Jika berhasil, hal ini secara mendasar dapat mengubah cara kita menangani penyakit kompleks seperti kanker dan gangguan autoimun.
