Thêm AI vào ngành K-Bio
'Phòng thí nghiệm AI' nơi các nhà nghiên cứu robot làm việc 24/7

[비즈한국] Làn sóng AI (Trí tuệ nhân tạo) đang bao trùm khắp các ngành công nghiệp. Trong đời sống thường ngày cũng như trong hầu hết mọi khía cạnh quản trị doanh nghiệp, việc ứng dụng AI không còn là lựa chọn mà đã trở thành yếu tố tất yếu. Ngành dược phẩm và công nghệ sinh học (Bio) cũng không ngoại lệ. Khi chính phủ tuyên bố sẽ nuôi dưỡng ngành công nghiệp 'ABCD (AI, Bio, Culture, Defence)' thành trục tăng trưởng quốc gia thế hệ mới, sự hội tụ giữa AI và công nghệ sinh học không còn là chuyện tương lai xa vời. Hãy cùng tìm hiểu xem AI mang lại những thay đổi gì cho ngành dược phẩm từ khâu nghiên cứu phát triển (R&D), thử nghiệm lâm sàng cho đến sản xuất, cũng như những thách thức cần giải quyết để hỗ trợ điều này về mặt thể chế.

Hiệp hội Kỹ sư Ô tô Quốc tế (SAE International) phân loại trình độ công nghệ lái xe tự động cho phương tiện giao thông đường bộ thành 6 cấp độ từ 0 đến 5. Cấp độ cao nhất là cấp độ 5, tức là 'Tự động hóa hoàn toàn (Full Driving Automation)', trạng thái mà hệ thống lái tự động (ADS) thực hiện các nhiệm vụ lái xe cần thiết mà không cần sự can thiệp của con người. Đây là cấp độ hoạt động không giới hạn trong hầu hết các điều kiện đường sá và môi trường mà người lái có thể thực hiện, và vì vẫn chưa thể khả thi trên đường thực tế nên nó được gọi là 'công nghệ trong mơ'.

Tuy nhiên, trong ngành dược phẩm và công nghệ sinh học vốn được coi là bảo thủ nhất, công nghệ tự hành đang được ứng dụng vào nghiên cứu phát triển (R&D) thuốc mới, làm thay đổi bộ mặt của các phòng thí nghiệm. Viện Nghiên cứu Phát triển Thuốc AI thuộc Hiệp hội Dược phẩm và Công nghệ sinh học Hàn Quốc gần đây đã xây dựng 'Phòng thí nghiệm tự hành phát triển thuốc mới AI' tại tòa nhà Mirae mới được mở rộng và sẵn sàng đi vào vận hành chính thức.

Phòng thí nghiệm tự hành phát triển thuốc mới AI đảm nhận vai trò tổng hợp và tối ưu hóa các chất trong các điều kiện khác nhau ở giai đoạn tổng hợp chất ứng viên hoặc phát triển quy trình. Chẳng hạn, nếu kết hợp các chất và điều kiện tổng hợp, sẽ có vô số trường hợp xảy ra. Các thiết bị tự động sẽ thực hiện thí nghiệm với vô số tổ hợp trong phạm vi điều kiện được xác định trước, và dựa trên kết quả đó, thuật toán sẽ đề xuất điều kiện tiếp theo, từ đó đẩy nhanh việc tìm kiếm tối ưu hóa điều kiện tổng hợp.

Cốt lõi của phòng thí nghiệm này là việc hiện thực hóa hệ thống tự hành thí nghiệm vòng lặp kín (Closed-loop), kết hợp giữa tự động hóa robot và ra quyết định dựa trên thuật toán. Thay vì để các nhà nghiên cứu cầm pipet (dụng cụ chuyển chất lỏng) thực hiện các công việc xử lý mẫu đơn điệu lặp đi lặp lại như trước đây, robot tại phòng thí nghiệm này sẽ thay thế con người đảm nhận công việc đó.

Không chỉ đơn thuần thay thế các thao tác vật lý, hệ thống còn phân tích kết quả thí nghiệm để thiết kế lại các điều kiện thí nghiệm tiếp theo nhằm đạt được hiệu suất tổng hợp mục tiêu, đồng thời lặp đi lặp lại quá trình này để nâng cao khả năng tìm kiếm. Nếu một điều kiện cụ thể không cho ra kết quả mong muốn, nó sẽ phản ánh kết quả đó để đề xuất các điều kiện khác. Trong trường hợp thiết bị dừng hoặc xảy ra tình huống bất thường, hệ thống sẽ phản ứng theo các quy trình đã thiết lập sẵn như quy tắc an toàn và logic kiểm soát, trong khi các thuật toán đảm nhận vai trò tối ưu hóa việc tìm kiếm điều kiện thí nghiệm trong phạm vi đó.

Pyo Joon-hee, Viện trưởng Viện Nghiên cứu Phát triển Thuốc AI, nhận định: “Giống như việc chúng ta có được một nhà nghiên cứu được đào tạo bài bản có thể làm việc liên tục 24 giờ mà không mệt mỏi. Các mô hình AI như thuật toán tối ưu hóa không chỉ thay thế các công việc vật lý mà còn giúp tối ưu hóa quá trình tìm kiếm lặp lại, từ đó vai trò của các nhà nghiên cứu sử dụng hệ thống này sẽ trở nên quan trọng hơn”.

Phòng thí nghiệm tự hành phát triển thuốc mới AI của Hiệp hội Dược phẩm và Công nghệ sinh học Hàn Quốc cũng đang thu hút sự kỳ vọng như một nền tảng thử nghiệm (test-bed) cho các doanh nghiệp dược phẩm muốn tự xây dựng phòng thí nghiệm tự hành. Chỉ tính riêng trong năm nay, phòng thí nghiệm đã đào tạo lý thuyết về việc sử dụng thiết bị và phần mềm cho 260 nhân sự trong ngành dược phẩm và công nghệ sinh học. Hiệp hội đang tạo ra một hệ sinh thái 'đổi mới mở (open innovation)' để các doanh nghiệp có thể trực tiếp trải nghiệm hệ thống tự hành và tìm kiếm các dự án nghiên cứu chung. Viện trưởng Pyo cho biết: “Các doanh nghiệp đang rất quan tâm đến việc giới thiệu hệ thống thí nghiệm tự hành. Nếu như năm nay tập trung vào xây dựng cơ sở hạ tầng và đào tạo lý thuyết, thì năm tới chúng tôi dự định sẽ tiến hành đào tạo thực hành”.

Họ cũng đã chuẩn bị các biện pháp đối phó với vấn đề bảo mật dữ liệu, vốn được coi là rào cản lớn nhất khi hợp tác với các doanh nghiệp. Do dữ liệu phát triển thuốc mới là tài sản cốt lõi của các công ty dược phẩm và công nghệ sinh học, nên phòng thí nghiệm được xây dựng trong môi trường ngoại tuyến tách biệt với mạng bên ngoài để ngăn chặn rò rỉ. Tuy nhiên, Viện trưởng Pyo giải thích rằng họ đang thiết lập một hệ thống quản trị bảo mật không chỉ bao gồm thiết kế hệ thống mà còn cả hệ thống vận hành cho phòng thí nghiệm. Điều này là do trong môi trường ngoại tuyến, mức độ bảo mật chỉ có thể được duy trì ổn định khi được kết hợp với các biện pháp kiểm soát vận hành như quản lý việc nhập/xuất thiết bị lưu trữ di động, quản lý quyền truy cập, hệ thống giám sát nhật ký và bảo mật vật lý.

Viện trưởng Pyo bày tỏ sự kỳ vọng: “Mục tiêu của chúng tôi là áp dụng các công nghệ có nhu cầu cao trong tương lai vào việc phát triển thuốc AI để tạo ra một hệ thống mà các nhà nghiên cứu dược phẩm trong nước có thể cùng sử dụng. Điều này cũng sẽ đóng góp vào việc thúc đẩy hệ sinh thái phát triển thuốc mới bằng AI”.