Aplikasi Kecerdasan Buatan (AI) dalam penemuan obat dan pengiriman obat mencakup berbagai teknik yang telah digunakan oleh perusahaan farmasi selama beberapa dekade, termasuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan metode komputasi canggih lainnya. Inovasi ini membuka peluang yang belum pernah ada sebelumnya untuk mempercepat penemuan dan pengiriman obat, mengoptimalkan rejimen pengobatan, dan meningkatkan hasil pasien. AI secara cepat mengubah industri farmasi, merevolusi segala hal mulai dari pengembangan dan penemuan obat hingga pengobatan yang dipersonalisasi, termasuk identifikasi dan validasi target, pemilihan eksipien, serta prediksi jalur sintesis.
AI mengoptimalkan formulasi obat dengan menerapkan model prediktif yang memastikan bahwa bahan aktif disampaikan ke lokasi target dalam tubuh dengan efisiensi maksimum. AI dapat memprediksi profil pelepasan obat dari formulasi tertentu, yang memungkinkan desain formulasi pelepasan terkontrol yang memberikan efek terapeutik yang stabil seiring waktu. Selain itu, AI juga digunakan dalam desain sistem pengiriman obat, termasuk nanopartikel dan liposom, yang dapat mengantarkan obat langsung ke sel atau jaringan tertentu, sehingga meningkatkan ketersediaan hayati.
Peran teknologi AI dalam industri farmasi mencakup beberapa aspek penting, antara lain: (Hill et al., 2024)
- Penemuan dan Pengembangan Obat
Aplikasi AI dalam penemuan obat telah mengalami kemajuan yang signifikan. AI memungkinkan analisis data besar yang mencakup genomik, proteomik, dan informasi klinis, yang membantu dalam identifikasi kandidat obat baru dan optimasi desain obat. Dengan menggunakan model AI, perusahaan farmasi dapat memprediksi interaksi obat-target dengan lebih akurat, yang mengurangi risiko kegagalan selama uji klinis. Selain itu, AI juga berperan dalam mempercepat proses rekrutmen pasien dan analisis data dalam uji klinis, yang berpotensi menurunkan tingkat dropout dan meningkatkan hasil penelitian
- Personalisasi Pengobatan
AI juga berkontribusi besar dalam pengembangan pengobatan yang dipersonalisasi. Dengan menganalisis data genomik dan profil pasien, AI dapat membantu dalam pemilihan dan dosis obat yang lebih tepat, sehingga meningkatkan efektivitas pengobatan dan meminimalkan efek samping. Pendekatan ini, yang dikenal sebagai farmakogenomik, memungkinkan prediksi respons pasien terhadap obat tertentu berdasarkan variasi genetik mereka
- Optimisasi Proses Klinis
AI dapat meningkatkan rekrutmen pasien dan analisis data dalam uji klinis, yang berpotensi menurunkan tingkat dropout dan meningkatkan hasil penelitian.
- Pengawasan dan Pemeliharaan
AI digunakan dalam pemantauan proses manufaktur berkelanjutan dan pemeliharaan prediktif, yang meningkatkan efisiensi produksi.
- Tantangan dan Pertimbangan Regulasi
Meskipun AI menawarkan banyak peluang, tantangan seperti kualitas data, interpretabilitas model, dan pertimbangan regulasi perlu diatasi untuk memastikan keamanan dan efektivitas.
Secara keseluruhan, aplikasi AI dalam penemuan obat dan pengobatan yang dipersonalisasi menunjukkan potensi yang besar untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pengembangan terapi baru. Namun, tantangan yang ada harus diatasi melalui kolaborasi antara peneliti, klinisi, dan badan regulasi untuk memanfaatkan potensi penuh AI secara bertanggung jawab dan efektif.
Kesimpulan
AI berperan penting dalam penemuan dan pengiriman obat dengan mempercepat pengembangan, meningkatkan efektivitas pengobatan yang dipersonalisasi, dan meminimalkan efek samping. Meski penuh potensi, penerapannya menghadapi tantangan dalam kualitas data dan regulasi, yang membutuhkan kolaborasi lintas sektor untuk memanfaatkan AI secara aman dan efektif
REFERENSI
- Hill, A., True, J. M., & Jones, C. H. (2024). Transforming drug development with synthetic biology and AI. Trends in Biotechnology, 42(9), 1072–1075. https://doi.org/10.1016/j.tibtech.2024.01.008
- Serrano, D. R., Luciano, F. C., Anaya, B. J., Ongoren, B., Kara, A., Molina, G., Ramirez, B. I., Sergio, A. S., Simon, J. A., Tomietto, G., Rapti, C., Ruiz, H. K., Rawat, S., Kumar, D., & Lalatsa, A. (2024). Artificial Intelligence (AI) Applications in Drug Discovery and Drug Delivery: Revolutionizing Personalized Medicine. Pharmaceutics, 16(10), 1328. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/pharmaceutics16101328
- Sumber Gambar : https://www.mdpi.com/1999-4923/16/10/1328
Penulis dan Afilasi
Lisna Wati – FM22D – Fakultas Farmasi Universitas Buana Perjuanagan Karawang
