Penemuan obat mencakup proses kompleks merancang, mengidentifikasi, dan mengembangkan obat baru yang bertujuan untuk meningkatkan kesehatan manusia dan memerangi penyakit. Perjalanan menyeluruh ini, yang sangat penting untuk memasukkan obat yang efektif ke dalam praktik medis, mencakup berbagai langkah, mulai dari identifikasi target dan penemuan senyawa utama hingga pengoptimalan, pengujian praklinis yang ketat, dan uji klinis yang cermat. 1.–4: Proses pengembangan satu molekul dari ide hingga persetujuan FDA biasanya membutuhkan waktu dan sumber daya yang besar, dan membutuhkan waktu rata-rata dua belas tahun dan biaya sebesar US$2,6 miliar.
Kecerdasan buatan, juga dikenal sebagai AI, adalah disiplin ilmu baru yang menggunakan komputer untuk penelitian dan pengembangan teori, metode, teknik, dan sistem aplikasi yang dimaksudkan untuk simulasi, penyuluhan, dan perluasan kecerdasan manusia. AI membantu para peneliti mengoptimalkan desain obat, mengembangkan formulasi, dan menyusun strategi uji. Pengembangan obat dapat dipercepat dan memakan waktu, tetapi AI dapat menguranginya.
Artificial Intellegent (AI): hal-hal yang perlu diketahui
Digitalisasi data dalam industri farmasi telah meningkat pesat dalam beberapa tahun terakhir. Digitalisasi, bagaimanapun, datang dengan tantangan dalam memperoleh, meneliti, dan menerapkan pengetahuan ini untuk memecahkan masalah klinis yang kompleks. Karena kemampuan untuk menangani volume data yang signifikan dengan tingkat otomatisasi yang ditingkatkan, hal ini mendorong penggunaan AI. AI adalah sistem berbasis teknologi yang memiliki kemampuan untuk meniru kecerdasan manusia dan tidak mengancam untuk menggantikan kehadiran fisik manusia sepenuhnya. AI menggunakan sistem dan perangkat lunak untuk membuat keputusan independen dengan menafsirkan dan belajar dari data input. Seperti yang dijelaskan dalam ulasan ini, bidang farmasi terus menggunakannya. Menurut McKinsey Global Institute, kemajuan otomatisasi yang dipandu AI mungkin akan sepenuhnya mengubah budaya kerja masyarakat.
Apa Keunggulan AI dalam Memformulasi Obat ?
Salah satu keunggulan AI dalam formulasi farmasi adalah kemampuan untuk menganalisis volume data yang besar dan menemukan pola dan hubungan yang tidak akan terlihat oleh peneliti manusia. Untuk menganalisis data, berbagai alat dan teknologi digunakan, termasuk ANN, algoritma genetik, logika fuzzy, dan logika neurofuzzy. ANN adalah yang paling umum dan paling banyak digunakan. AI memungkinkan pembuatan target farmakologis baru dan obat yang lebih efektif. Selain itu, AI dapat digunakan untuk meningkatkan formulasi obat dengan memperkirakan kelarutan, stabilitas, dan bioavailabilitas kandidat obat, meningkatkan kemungkinan keberhasilan uji klinis dan mengurangi waktu dan biaya proses dengan mengidentifikasi populasi pasien yang paling mungkin mendapat manfaat dari perawatan. AI juga dapat memantau pasien selama uji klinis, mendeteksi efek samping secara langsung, dan menentukan apakah obat tersebut akan berhasil atau tidak.
Tantangan dan Keterbatasan Menggunakan AI dalam Penemuan Obat
Meskipun AI dapat membantu dalam penemuan obat, ada beberapa masalah dan kekurangan yang harus diperhatikan. Ketersediaan data yang sesuai merupakan masalah utama. Pelatihan pendekatan berbasis AI biasanya membutuhkan banyak data. Dalam banyak kasus, jumlah data yang dapat diakses mungkin terbatas, atau data mungkin berkualitas rendah atau tidak konsisten, yang dapat berdampak pada akurasi dan keandalan hasil. Pertimbangan etis juga menimbulkan masalah karena pendekatan berbasis AI dapat menimbulkan kekhawatiran tentang keadilan dan bias. Misalnya, jika data yang digunakan untuk melatih algoritma pembelajaran mesin bias atau tidak representatif, prediksi yang dihasilkan mungkin tidak akurat atau tidak adil. Salah satu hal penting yang harus dipertimbangkan adalah memastikan penggunaan AI secara adil dan etis untuk pengembangan obat baru. Ada banyak cara dan metode yang dapat digunakan.
Kesimpulan
Dalam bidang farmasi AI mulai dipergunakan sebagai alat bantu dalam penemuan dan pengembangan obat. Hal ini membantu peneliti dalam memformulasikan suatu obat dalam menganalisis sejumlah besar data dan menemukan pola serta koneksi yang tidak akan terlihat oleh peneliti manusia. Terlepas dari keunggulanya, ada hambatan yang harus dipikirkan para peneliti agar tidak terjadi kesalahan dalam memformulasikan obat. Seperti salah satunya ialah ketersediaan data yang sesuai. Pendekatan berbasis AI biasanya membutuhkan informasi dalam jumlah besar untuk tujuan pelatihan.
References
- https://sg.docworkspace.com/d/sIIvp36KwAfPchrkG
- https://sg.docworkspace.com/d/sIHLp36KwAbrdhrkG
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7577280/
- https://chemistry-europe.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cbic.202300816
- https://www.mdpi.com/1424-8247/16/6/891
Penulis dan Afiliasi
Ghifari Hanif– FM22D – Fakultas Farmasi, Universitas Buana Perjuangan Karawang
