Sumber Gambar: Pharmaceutical Industry and Big Data Analytics | Top Applications
Pendahuluan
Proses desain obat merupakan tantangan besar dalam industri farmasi, sering kali membutuhkan waktu lama dan biaya tinggi. Namun, dengan kemajuan teknologi, khususnya kecerdasan buatan (AI) dan analisis big data, proses ini kini dapat dipercepat. AI telah mulai memainkan peran penting dalam pengembangan obat, membantu perusahaan farmasi dan peneliti untuk mempercepat penemuan dan meningkatkan kualitas obat serta pengalaman pasien. Artikel ini akan membahas bagaimana AI dan big data berkontribusi dalam mempercepat proses desain obat melalui penerapan farmakoinformatika.
Apa Itu Farmakoinformatika?
Fharmakoinformatika adalah bidang ilmu yang menggunakan teknologi untuk menghubungkan berbagai aspek dalam penghantaran obat, mulai dari ilmu dasar hingga penerapannya dalam konteks klinis, baik untuk pengobatan individu maupun populasi. Hal tersebut di sampaikan oleh Prof. apt. Nasrul Wathoni, PhD, Guru Besar Fakultas Farmasi Universitas Padjadjaran, pada diskusi “Satu Jam Berbincang Ilmu” bertajuk “Beyond Pharmacy: Pharmacoinformatics” yang diadakan secara virtual oleh Dewan Profesor Unpad pada Sabtu (11/6/2022), bahwa teknologi informasi telah membawa disrupsi pada bidang kefarmasian. Menurutnya, bidang ini terus berkembang dari yang semula hanya meliputi praktik atau pelayanan farmasi, menjadi juga mencakup edukasi, penelitian, serta aplikasi klinis.
Peran AI dalam Farmakoinformatika
AI berperan penting dalam mengolah data yang kompleks ini, mendeteksi pola yang sulit ditemukan manusia, dan mempercepat penemuan obat baru. Beberapa aplikasi AI dalam farmakoinformatika meliputi:
- Analisis Big Data: AI memproses data dari uji klinis, genomik, proteomik, dan metabolomik untuk menemukan hubungan antara struktur obat dan hasil klinis.
- Penemuan Obat Berbasis Struktur: AI memprediksi struktur molekul baru yang berpotensi menjadi obat menggunakan teknik machine learning dan deep learning.
- Simulasi Interaksi Molekuler: AI mensimulasikan interaksi molekul obat dengan target biologis untuk memprediksi efektivitas dan efek sampingnya.
- Optimasi Uji Klinis: AI memudahkan perencanaan uji klinis dengan menentukan populasi pasien yang tepat dan dosis optimal, mengurangi risiko kegagalan.
Analisis Big Data dalam Desain Obat
Big data sangat penting dalam mendukung AI untuk membuat prediksi yang lebih akurat. Data ini mencakup informasi biologis, kimia, klinis, hingga lingkungan, yang terlalu kompleks untuk dianalisis secara manual. Salah satu contohnya adalah precision medicine, di mana AI memanfaatkan data genomik pasien untuk merancang terapi yang lebih efektif dan minim efek samping.
Studi Kasus: AI dalam Penemuan Obat untuk COVID-19
Pandemi COVID-19 menjadi contoh nyata bagaimana AI mempercepat penemuan obat. Selama pandemi, banyak laboratorium menggunakan AI untuk menyaring ribuan senyawa farmasi dan memprediksi mana yang efektif melawan virus SARS-CoV-2. AI juga membantu menganalisis interaksi antara protein virus dan sel manusia, sehingga target obat baru dapat diidentifikasi lebih cepat.
Tantangan dan Masa Depan
Meskipun AI telah menunjukkan potensinya dalam penemuan obat, sebagian besar obat yang dikembangkan dengan AI masih dalam tahap awal atau pra-klinis dan memerlukan waktu bertahun-tahun untuk disetujui. Tantangan utama yang dihadapi adalah kualitas data, keamanan obat jangka panjang, edukasi ilmiah, dan masalah hak kekayaan intelektual. Meski masih baru, integrasi AI dalam penelitian obat terbukti mampu mempercepat proses dan menurunkan biaya, berpotensi mengubah cara perawatan bagi pasien dan industri farmasi.
Penulis: Ahmad Fauzi
Referensi:
AI di Industri Farmasi – Unite.AI
Ekins, S., Puhl, A. C., Zorn, K. M., Lane, T. R., Russo, D. P., Klein, J. J., … & Clark, A. M. (2019). Exploiting machine learning for end-to-end drug discovery and development. Nature materials, 18(5), 435-441.
Farmakoinformatika Dalam Ranah Riset – Change management (Manajemen perubahan)
Peran AI dalam Penemuan dan Pengembangan Obat
Pharmacoinformatics Jadi Masa Depan Pendidikan Farmasi, Lulusannya Wajib Tahu
Zhavoronkov, A. (2020). Artificial intelligence for drug discovery, biomarker development, and generation of novel chemistry. Nature Reviews Drug Discovery, 19(5), 301-302. doi:10.1038/d41573-020-00041-5.
