Foto: pharmaceutical-technology.com
Teknologi.id - Industri farmasi tengah berada di titik balik sejarah yang akan menentukan arah masa depan kesehatan. Jika selama ini pengembangan obat dikenal sebagai proses yang lambat, mahal, dan penuh risiko, adanya AI mulai mengubah sudut pandang tersebut secara ekstrem. AstraZeneca kini memimpin revolusi ini dengan strategi baru: alih-alih hanya berfokus menemukan molekul baru, mereka justru mengincar "AI Biomarker (penanda biologis)" dan efisiensi uji klinis untuk mepersingkat waktu akses obat ke tangan pasien.
Langkah ini diperkuat dengan akuisisinya terhadap Modella AI, sebuah startup bio-medis di Boston, pada awal 2026. Akuisisi ini menandai pergeseran besar di mana industri farmasi kini mulai memanfaatkan AI sebagai aset perusahaan, bukan sekadar menjalin kemitraan teknis jangka pendek.
Baca juga: Lawan Kanker dengan AI! Peneliti Korsel Buat Model Vaksin Kustom
Mengoptimalkan "Titik Berantakan" dalam Uji Klinis
CEO Teva, perusahaan farmasi, Richard Francis, mengatakan proses pembuatan obat sering kali terjebak dalam apa yang disebut sebagai "titik berantakan", yaitu sebuah fase administratif, regulasi, dan manufaktur yang monoton namun krusial. Di sinilah AI digunakan sebagai augmenting intelligence. AstraZeneca memanfaatkan AI untuk melacak ribuan halaman catatan klinis dan keselamatan untuk memastikan konsistensi dokumen di berbagai bidang.
Hasilnya sangat signifikan; dengan "intelligent protocol tool" yang dikembangkan bersama penulis medis dapat memangkas waktu penyusunan dokumen hingga 85% untuk beberapa kasus. Kerja sama AstraZeneca dengan Qure.ai di Thailand juga menjadi bukti nyata dampak AI pada kesehatan publik. Melalui alat x-ray dada, AI berhasil menunjukkan nilai prediksi positif sebesar 54,1%, jauh melampaui keberhasilan industri yang biasanya terbatas pada 20%. Sampai saat ini, lebih dari 660.000 orang telah di-scan di Thailand. Hasilnya, AI mendeteksi dugaan pulmonary lesions pada 8% kasus yang ada, sehingga kankernya dapat ditangani jauh sebelum gejala muncul.
Baca juga: Sintesis Verticillin A Berhasil! Peneliti MIT Temukan Kunci Basmi Kanker Otak
Akuisisi Modella AI: Awal AI Biomarker
Foto: AstraZeneca
Dalam pengumumannya di J.P. Morgan Healthcare Conference 2026, AstraZeneca secara resmi mengintegrasikan teknologi Modella AI ke dalam inti perusahaan mereka. Strategi ini diterapkan karena dalam dunia onkologi (kanker), tantangan terbesarnya bukanlah sekadar menemukan obat, melainkan menemukan pasien yang tepat untuk obat tersebut. obat genius sering kali gagal dalam uji klinis akhir karena diuji pada kelompok pasien yang salah.
Modella AI unggul dalam menganalisis data patologi dan genomik untuk menemukan pola biomarker yang kasat mata. Dengan teknologi ini, AstraZeneca dapat melakukan pengelompokan pasien dengan lebih akurat. Jika dulu seorang ahli patologi membutuhkan waktu berjam-jam untuk menganalisis satu gambar tumor secara manual, sistem AI ini dapat melakukannya dalam hitungan menit. AI tersebut mampu mengukur setiap sel dan menyesuaikannya dengan penanda genomik untuk memprediksi bagaimana sang pasien akan merespons pada terapi tertentu. Keunggulan ini memberikan "sinyal" keberhasilan uji coba lebih awal, sehingga perusahaan bisa menghentikan riset yang gagal atau mempercepat riset yang menjanjikan.
Persaingan Global: Pfizer, Roche, dan Novartis
Foto: Fabian Sommer/DPA/Alamy/New Scientist
AstraZeneca tidak sendirian dalam perlombaan ini, namun pendekatannya dinilai lebih integratif terhadap sistem kesehatan yang ada. Sebagai perbandingan, Pfizer telah mempersingkat waktu identifikasi molekul menjadi hanya 30 hari melalui ML Research Hub mereka, yang sebelumnya digunakan untuk mengembangkan Paxlovid dalam waktu cepat. Sementara itu, Novartis menggunakan computational twins untuk mensimulasikan uji klinis, yang berhasil mempersingkat pemilihan lokasi uji dari enam minggu menjadi hanya dua jam.
Di sisi lain, Roche membangun database genomik klinis terbesar di industri dengan lebih dari 800.000 profil untuk efisiensi manajemen keselamatan sebesar 50% pada 2026. Namun, keunggulan AstraZeneca terletak pada eksekusi skala besar. Mereka bahkan menginisiasi kelompok kontrol virtual menggunakan data dan catatan kesehatan untuk mensimulasikan placebo arms. Inovasi ini berpotensi mengurangi jumlah pasien yang menerima pengobatan non-aktif dan mewakili perubahan mendasar dalam desain uji klinis itu sendiri.
Menuju Target 2030 dan Dampak Ekonomi Global
Secara industri, pengembangan obat tradisional biasanya membutuhkan waktu 10 hingga 15 tahun dengan tingkat kegagalan mencapai 90%. Namun, obat yang dikembangkan dengan bantuan AI kini menunjukkan tingkat keberhasilan Fase I sebesar 80-90%, angka yang hampir dua kali lipat dari tolak ukur kesehatan. World Economic Forum memprediksi bahwa AI dapat menghasilkan nilai ekonomi tahunan bagi industri farmasi sebesar $350 hingga $410 miliar (sekitar Rp5,8 sampai Rp6,8 kuadriliun) pada tahun 2030.
Bagi AstraZeneca, target jangka panjangnya sangat ambisius: menghadirkan 20 obat baru dan mencapai pendapatan $80 miliar (sekitar Rp1,34 kuadriliun) pada 2030. Dengan mengintegrasikan AI ke dalam setiap fase, dari pembuatan protokol, rekrutmen pasien, hingga penyerahan dokumen regulasi ke FDA, AstraZeneca tidak hanya mengejar kecepatan produksi. Mereka sedang membangun ekosistem kedokteran yang lebih cerdas, efisien, dan terukur bagi pasien. Kemenangan dalam perlombaan ini tidak lagi ditentukan oleh siapa yang memiliki algoritma paling canggih, melainkan siapa yang mampu menerapkan teknologi tersebut untuk memperbaiki hasil klinis pada pasien secara nyata.
Baca Berita dan Artikel yang lain di Google News.
(yna/sa)
