Một ứng viên thuốc điều trị ung thư mới đang thu hút sự chú ý khi được phát triển chủ yếu bằng sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo, mô phỏng trên máy tính và năng lực tính toán của siêu máy tính. Loại thuốc này được kỳ vọng có thể tác động trực tiếp vào cơ chế thúc đẩy tế bào ung thư phát triển, đồng thời hạn chế một tác dụng phụ từng là trở ngại lớn trong quá trình phát triển các thuốc cùng hướng.
Ứng viên thuốc mang tên BBO-10203, được phát triển thông qua sự hợp tác của Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Livermore (LLNL), BridgeBio Oncology Therapeutics (BBOT) và Phòng thí nghiệm quốc gia Frederick (FNLCR).
Điểm đáng chú ý là BBO-10203 không được phát triển theo cách truyền thống, trong đó các nhà nghiên cứu chủ yếu phải lần lượt tổng hợp và thử nghiệm từng hợp chất. Thay vào đó, AI và hệ thống tính toán hiệu năng cao được sử dụng ngay từ những bước đầu để tìm kiếm các phân tử có khả năng phù hợp với mục tiêu điều trị.
Nhắm vào điểm giao giữa RAS và PI3Kα
BBO-10203 hướng tới một cơ chế liên quan đến hai protein là RAS và PI3Kα. Đây đều là những thành phần quan trọng trong hệ thống truyền tín hiệu bên trong tế bào và có liên quan đến quá trình tăng trưởng của tế bào ung thư.
Những bất thường hoặc đột biến liên quan đến các protein này được phát hiện ở nhiều loại ung thư phổ biến, trong đó có ung thư vú, ung thư phổi và ung thư đại trực tràng.
Có thể hình dung RAS và PI3Kα như những mắt xích trong mạng lưới truyền tín hiệu giúp tế bào nhận và thực hiện các chỉ dẫn tăng trưởng. Khi cơ chế này bị rối loạn bởi đột biến, tín hiệu thúc đẩy tế bào phát triển có thể hoạt động quá mức, góp phần khiến khối u tiếp tục lớn lên.
Vì vậy, một trong những mục tiêu khó của nghiên cứu thuốc là tìm cách can thiệp vào sự tương tác giữa RAS và PI3Kα mà không gây ảnh hưởng đáng kể đến những hoạt động sinh lý cần thiết của tế bào bình thường.
BBO-10203 được phát triển nhằm giải quyết bài toán này theo hướng tác động có chọn lọc hơn.
Một ưu điểm đáng chú ý: hạn chế tăng đường huyết
Một vấn đề thường gặp ở một số thuốc tác động vào con đường PI3K là tăng đường huyết. Tác dụng không mong muốn này có thể ảnh hưởng đến khả năng sử dụng thuốc lâu dài và từng trở thành một trong những nguyên nhân khiến một số hướng phát triển thuốc gặp khó khăn.
Trong các kết quả ban đầu, BBO-10203 cho thấy một đặc điểm đáng chú ý: thuốc không gây tăng đường huyết như vấn đề từng được quan sát ở một số liệu pháp tác động vào cùng hệ thống sinh học.
Điều này đặc biệt quan trọng bởi mục tiêu của thuốc điều trị ung thư không chỉ là làm chậm hoặc kiểm soát khối u. Một phương pháp điều trị hiệu quả còn phải cân bằng giữa khả năng tác động lên tế bào ung thư và mức độ ảnh hưởng tới các chức năng bình thường của cơ thể.
Nếu đặc tính này tiếp tục được xác nhận trong quá trình nghiên cứu trên người, BBO-10203 có thể trở thành một hướng tiếp cận đáng chú ý đối với nhóm thuốc tác động vào PI3Kα.
AI và siêu máy tính tham gia từ giai đoạn tìm thuốc
Điểm khác biệt lớn trong quá trình phát triển BBO-10203 nằm ở việc nghiên cứu không chỉ dựa vào các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm.
Các nhà khoa học sử dụng nền tảng LCADD của LLNL, kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo, mô phỏng vật lý và dữ liệu sinh học. Hệ thống này cho phép nhóm nghiên cứu khảo sát và mô hình hóa một lượng rất lớn các phân tử, từ đó sàng lọc những ứng viên có triển vọng trước khi chuyển sang các bước kiểm nghiệm tiếp theo.
Cách tiếp cận này giúp các nhà khoa học giảm đáng kể số lượng hợp chất phải thử nghiệm trực tiếp. Thay vì tiến hành một quá trình tìm kiếm kéo dài với số lượng ứng viên rất lớn, máy tính có thể hỗ trợ xác định trước những phân tử có đặc điểm phù hợp với mục tiêu cần tác động.
Theo thông tin được công bố, quá trình nghiên cứu nhờ đó có thể được rút ngắn từ khoảng thời gian hàng chục năm xuống còn vài năm.
Điều quan trọng không nằm ở việc AI tự mình tạo ra một loại thuốc rồi đưa thẳng vào điều trị, mà ở khả năng sử dụng AI như một công cụ giúp các nhà khoa học tìm kiếm, dự đoán và tối ưu hóa các ứng viên thuốc nhanh hơn và có tính chọn lọc cao hơn.
Kết quả thử nghiệm ban đầu cho thấy triển vọng
Trong các nghiên cứu trên động vật, BBO-10203 cho thấy khả năng làm chậm sự phát triển của nhiều loại khối u.
Ứng viên thuốc cũng cho thấy tiềm năng khi được sử dụng cùng các phương pháp điều trị hiện có, cho thấy khả năng BBO-10203 có thể được nghiên cứu như một thành phần trong các phác đồ kết hợp thay vì chỉ được sử dụng đơn độc.
Tuy nhiên, những kết quả này vẫn chưa đủ để khẳng định hiệu quả điều trị trên bệnh nhân.
Hiện BBO-10203 đã được đưa vào thử nghiệm lâm sàng giai đoạn đầu ở những bệnh nhân mắc ung thư tiến triển. Giai đoạn này tập trung quan trọng vào việc đánh giá mức độ an toàn, khả năng dung nạp và những tín hiệu ban đầu về hiệu quả của thuốc.
Do đó, việc gọi BBO-10203 là một “thuốc trị ung thư do AI tạo ra” cần được hiểu chính xác hơn: AI và siêu máy tính đóng vai trò quan trọng trong quá trình thiết kế và lựa chọn ứng viên, nhưng thuốc vẫn phải trải qua đầy đủ các bước nghiên cứu tiền lâm sàng và thử nghiệm trên người trước khi có thể xác định được giá trị điều trị thực sự.
AI có thể thay đổi cách phát triển thuốc ung thư
Sự xuất hiện của BBO-10203 cho thấy một hướng đi mới trong ngành dược: thay vì chỉ dựa vào quá trình thử – sai với số lượng lớn hợp chất, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng AI để phân tích dữ liệu, dự đoán tương tác phân tử và tìm kiếm những ứng viên phù hợp với một mục tiêu sinh học cụ thể.
Đặc biệt, đối với ung thư, nơi các tế bào bệnh có thể sở hữu nhiều biến đổi phức tạp, khả năng tìm được một phân tử vừa tác động mạnh lên cơ chế của khối u vừa hạn chế ảnh hưởng đến tế bào bình thường có ý nghĩa rất lớn.
BBO-10203 là một ví dụ cho hướng tiếp cận đó. Thay vì tác động rộng lên nhiều quá trình trong cơ thể, thuốc được phát triển với mục tiêu can thiệp có chọn lọc vào một tương tác phân tử liên quan đến sự phát triển của tế bào ung thư.
Nếu các thử nghiệm trên người trong thời gian tới tiếp tục cho kết quả tích cực về hiệu quả và độ an toàn, BBO-10203 có thể mở ra triển vọng cho nhóm thuốc ung thư được thiết kế chính xác hơn, ít độc tính hơn và phù hợp với những loại ung thư vốn khó kiểm soát bằng các phương pháp nhắm trúng đích hiện nay.
Dù vậy, đây vẫn là một ứng viên đang trong quá trình nghiên cứu. Việc thuốc được thiết kế bằng AI không đồng nghĩa với việc thuốc đã chứng minh được hiệu quả điều trị trên người. Kết quả của các thử nghiệm lâm sàng tiếp theo mới là cơ sở quyết định liệu BBO-10203 có thể trở thành một phương pháp điều trị thực tế hay không.