Z kilku miesięcy do kilku dni udaje się skrócić czas potrzebny na opracowywanie nowych leków peptydowych dzięki zaangażowaniu algorytmów w proces typowania cząsteczek. W pracach nad potencjalnymi terapiami, zwłaszcza na etapie przedklinicznym, szczególnie dobrze sprawdzają się cyfrowe bliźniaki, czyli modele struktur żywych organizmów wiernie odtworzone w wirtualnym świecie. W ocenie ekspertów sektor biotechnologiczny wciąż nie jest zaawansowany we wdrażaniu nowych technologii i automatyzacji, ale dynamicznie nadrabia zapóźnienia.
– Technologii, których używamy w przemyśle biotechnologicznym, jest cała masa, od bardzo zaawansowanych, takich jak sztuczna inteligencja czy cyfrowy bliźniak, czyli digital twin, aż po bardzo proste i znane rzeczy związane z automatyzacją procesów, przetwarzaniem danych, zbieraniem danych i ich analityką. Technologie bardziej zaawansowane stwarzają gigantyczne nowe możliwości przyspieszenia procesu R&D i szukania nowych leków – mówi Łukasz Paciorkowski, dyrektor ds. strategii w A4BEE, wrocławskiej firmy dostarczającej rozwiązania do zarządzania procesami produkcyjnymi i laboratoryjnymi. – Natomiast sam sektor biotechnologiczny jest dosyć zapóźniony w automatyzacji, a więc technologie związane z obsługą procesu są właśnie teraz wdrażane w większości firm, z którymi pracujemy.
Najnowsze technologie pozwalają znacznie przyspieszyć proces opracowywania nowych terapii i ich przedkliniczną ocenę. Technologie medyczne wykorzystujące sztuczną inteligencję pomagają m.in. w preselekcji cząsteczek wchodzących w badania kliniczne, w wyszukiwaniu pacjentów odpowiednich do badań klinicznych, ale też już w trakcie samych badań – przez ocenę wyników badań w czasie rzeczywistym czy automatyzowanie udostępniania danych. Przykładowo polski start-up PioLigOn opracował algorytm komputerowy do projektowania kandydatów na leki peptydowe, który może skrócić fazę odkrywania leku z kilku miesięcy do zaledwie kilku dni, poprzez jednoczasową eksplorację od 500 do nawet 10 tryliardów aminokwasów.
– Sektor biotechnologiczny jest bardzo rozstrzelony w kwestii używania różnego rodzaju technologii. Są firmy, które są bardzo zacofane, używają manualnych procesów, dużo papieru, ale są też firmy, które przodują w implementacji najnowszych technologii, takich jak sztuczna inteligencja czy cyfrowy bliźniak. Są też firmy, które są zupełnie pomiędzy tymi dwiema skrajnościami, tak więc znajdziemy różnego rodzaju firmy na różnym poziomie dojrzałości cyfrowej – mówi Łukasz Paciorkowski.
Cyfrowe bliźniaki to rozwiązanie pozwalające sprawdzać działanie technologii medycznych na modelu wytworzonym w świecie wirtualnym.
– Cyfrowy bliźniak to jest kopia fizycznego systemu, procesu lub organizmu przeniesiona do cyfrowego świata. Umożliwia to tworzenie symulacji w cyfrowym bliźniaku zamiast tworzenia eksperymentów w fizycznym świecie. Na przykład w biotechnologii jest to używane w taki sposób, aby robić symulację tego, jak bioreaktor czy komórka będzie się rozwijać w danym układzie procesowym – wskazuje ekspert.
Podejście to rozwijają m.in. Insilico Biotechnology AG i Meyer Chroma Technology (MCT) w platformie do opracowywania procesów produkcji na początkowym etapie. Insilico Digital Twins umożliwiło firmom biofarmaceutycznym skuteczną symulację procesów hodowli komórkowej. Insilico dostarcza też narzędzia pozwalające prognozować prawdopodobieństwo powodzenia sukcesu pojedynczych badań klinicznych.
– Największą możliwość rozwoju w biotechnologii dają technologie, które są w stanie przenieść proces fizyczny i białkowy do części cyfrowej. To pozwala na znaczące ograniczenie kosztów związanych z tworzeniem nowych eksperymentów i ich powtarzaniem w różnych wariantach w środowisku fizycznym, przyspiesza znacząco cały proces R&D i wytwarzania nowych leków oraz sprawdzenia i symulowania różnych procesów w celu ich optymalizacji – wskazuje dyrektor w A4BEE.
Oferowana przez firmę platforma Gateway służy właśnie gromadzeniu, przechowywaniu i organizowaniu wszystkich potrzebnych w procesie prac nad nowymi lekami danych, co skraca czas całego procesu, zwiększa jego elastyczność i skalowanie.
– W A4BEE skupiamy się głównie na rozwiązaniach z obszaru modularności. To jest koncepcja, która pozwala na bardzo szybkie dostosowywanie linii produkcyjnych czy laboratoryjnych do nowych wymagań procesu czy produktu, który jest tworzony przez firmy biotechnologiczne. Naszym głównym celem jest położenie fizycznych systemów, które można składać jak klocki Lego z technologiami digitalowymi i bardzo łatwym sposobem wykorzystywania danych w procesie – wyjaśnia Łukasz Paciorkowski.
Według Grand View Research światowy rynek biotechnologii był w 2023 roku wyceniany na 1,55 bln dol. Do końca dekady będzie to niemal 3,9 bln dol.
Badania Kliniczne – jak innowacje poprawiają komfort pacjentów
Zdjęcie: Łukasz Paciorkowski dyrektor ds. strategii A4BEE
Źródło: Newseria
