เอไอช่วยหมอค้นหาวิธีรักษาโรคหายยากได้อย่างไร ?

ในสารคดีชุดตอนที่ 4 จากทั้งหมด 6 ตอน เกี่ยวกับวิธีการที่ปัญญาประดิษฐ์หรือเอไอ (AI) กำลังปฏิวัติวงการแพทย์ด้วยการเปลี่ยนแปลงวิธีวิจัยด้านการบำบัดรักษาโรค ผู้สื่อข่าวบีบีซีได้พูดคุยกับดร.อเล็กซ์ ซาโวรอนคอฟ ผ่านทางวิดีโอคอล โดยในมือของเขาถือยาเม็ดเล็กสีเขียวรูปทรงสี่เหลี่ยมข้าวหลามตัดเอาไว้ด้วย

บริษัทเทคโนโลยีชีวภาพของดร.อเล็กซ์ เป็นผู้พัฒนายาตัวนี้ขึ้น โดยเขาบอกว่ามันสามารถรักษาโรคปอดหายากที่อาการลุกลามได้รวดเร็ว ชื่อว่าโรคพังผืดในปอดแบบไม่ทราบสาเหตุ (idiopathic pulmonary fibrosis - IPF) ซึ่งปัจจุบันยังไม่มีวิธีรักษาโดยตรง แต่ยาตัวใหม่นี้กลับมีประสิทธิศักย์ (efficacy) สูง ในการทดลองระดับคลินิกขนาดเล็ก สร้างความหวังให้วงการแพทย์ว่า ยารุ่นใหม่ที่คิดค้นและพัฒนาขึ้นมาด้วยความช่วยเหลือของเอไออย่างเช่นยาชนิดนี้ จะสร้างความก้าวหน้าในการบำบัดรักษาโรคต่าง ๆ ได้อย่างมหาศาล

ดร. ซาโวรอนคอฟ ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้งบริษัทสตาร์ตอัป Insilico Medicine ของสหรัฐฯ บอกว่า "แม้เราจะยังไม่อาจอวดอ้างได้ว่า นี่คือยาตัวแรกที่เอไอเป็นผู้ค้นพบและออกแบบ จนผ่านขั้นตอนการอนุมัติให้ใช้รักษาโรค แต่ตอนนี้เราอาจเป็นบริษัทที่ก้าวหน้าไปไกลที่สุดในเส้นทางนี้"

ปัจจุบันวงการยาและเวชภัณฑ์ของโลก ได้เข้าสู่การแข่งขันใช้เอไอคิดค้นยาและหาวิธีบำบัดรักษาโรคชนิดใหม่แล้ว โดยหลายบริษัทใช้พลังของปัญญาประดิษฐ์ เข้ามาแบ่งเบาภาระอันหนักอึ้งที่เคยเป็นของนักเคมีการแพทย์มาก่อน ไม่ว่าจะเป็นบริษัทสตาร์ตอัปขนาดเล็กที่ผุดขึ้นเป็นดอกเห็ดในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา หรือยักษ์ใหญ่ในวงการที่ทุ่มทุนทำวิจัยเองมานานก็ตาม

เมื่อช่วงปลายปี 2021 อัลฟาเบต (Alphabet) บริษัทแม่ของกูเกิล ได้เปิดตัวบริษัทยาที่ใช้เอไอเป็นกำลังสำคัญในการวิจัย ซึ่งก็คือบริษัท Isomorphic Labs ที่มีสำนักงานใหญ่ในสหราชอาณาจักร โดยดร.เดมิส ฮัสซาบิส ซีอีโอของบริษัทดังกล่าว คือหนึ่งในผู้ที่คว้ารางวัลโนเบลสาขาเคมีประจำปี 2024 ไปครอง ด้วยผลงานการสร้างแบบจำลองเอไอที่คาดว่าจะมีประโยชน์ต่อการออกแบบยาอย่างมหาศาล

ดร.คริส เมเยอร์ ผู้เชี่ยวชาญจากเครือบริษัทที่ปรึกษา Boston Consulting Group (BCG) ระบุว่าการใช้เอไอเข้ามาช่วยในการคิดค้นยาและวิธีรักษาโรค สามารถจะสร้างความแตกต่างอันใหญ่หลวงให้กับบรรดาผู้ป่วยได้ เพราะจากเดิมที่ต้องใช้เวลาคิดค้นและทดสอบยานานราว 10-15 ปี กว่าที่จะสามารถนำออกวางตลาด และต้องใช้เงินทุนกว่า 2,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ สำหรับยาแต่ละตัว ซ้ำยังมีความเสี่ยงที่การทดสอบยาในระดับคลินิกจะล้มเหลวได้ถึง 90% ทว่าการใช้เอไอจะช่วยตัดลดเวลาและค่าใช้จ่ายที่ต้องเสียไปลงได้อย่างมาก ทั้งยังเพิ่มโอกาสที่การวิจัยยาจะประสบความสำเร็จให้สูงขึ้นตามไปด้วย

ศาสตราจารย์ชาร์ล็อตต์ ดีน จากภาควิชาวิทยาการสารสนเทศเชิงโครงสร้าง (structural informatics) แห่งมหาวิทยาลัยอ็อกซ์ฟอร์ด ผู้ผลิตเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ในการวิจัยยาให้ผู้คนได้ใช้งานฟรี มองว่ายุคใหม่ของวงการยาและเวชภัณฑ์ที่มีเอไอเป็นศูนย์กลางในกระบวนการคิดค้นตัวยา ได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว

อย่างไรก็ตาม เหล่าผู้เชี่ยวชาญมองว่ากระแสเอไอในวงการยาจะไม่ทำให้นักวิจัยทางเภสัชศาสตร์ต้องตกงาน แต่บริษัทยาจะสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายลงได้มาก ด้วยการลดความเสี่ยงที่กระบวนการวิจัยซึ่งใช้ต้นทุนสูงจะประสบความล้มเหลว

ผลวิเคราะห์ล่าสุดที่บริษัทที่ปรึกษา BCG เพิ่งตีพิมพ์เผยแพร่ ชี้ว่ามีโมเลกุลยาที่เอไอค้นพบอย่างน้อย 75 ชนิด ที่ผ่านเข้าสู่การทดลองระดับคลินิกแล้ว "การที่ยาพวกนี้สามารถผ่านการทดสอบ จนเข้าสู่การทดลองระดับคลินิกได้มากมายเป็นประจำ ถือว่าเป็นนิมิตหมายแห่งความสำเร็จที่สำคัญยิ่ง" ดร.เมเยอร์กล่าว

แต่ถึงกระนั้น ศ.ดีนได้กล่าวเตือนไว้ด้วยว่า ปัจจุบันเรายังไม่อาจให้นิยามได้ชัดเจน ว่ายาที่ถูกค้นพบด้วยเอไอคืออะไรกันแน่ เพราะเท่าที่เห็นในทุกวันนี้ การวิจัยยาทุกตัวยังคงต้องใช้แรงงานและสติปัญญาของมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องด้วย

ดร. เมเยอร์ อธิบายเสริมในประเด็นนี้ว่า มีสองขั้นตอนในการวิจัยยาที่เอไอให้ความช่วยเหลือเป็นหลัก ขั้นแรกคือการระบุหรือบ่งชี้ตัวโมเลกุลที่เป็นเป้าหมายในการบำบัดรักษาโรค เช่นยีนหรือโปรตีนในร่างกายที่ผิดปกติไปเพราะความเจ็บป่วย ซึ่งเอไอต้องค้นหาโมเลกุลที่เป็นยามาแก้ไขความผิดปกติดังกล่าว

เดิมทีขั้นตอนนี้ใช้นักวิทยาศาสตร์เป็นผู้ทดสอบโมเลกุลเป้าหมายที่ต้องสงสัย ว่ามันเป็นตัวการที่ก่อโรคขึ้นจริงหรือไม่ โดยทำการทดลองในห้องปฏิบัติการไปเรื่อย ๆ ตามพื้นฐานความรู้ความเข้าใจโรคเท่าที่มีอยู่ ซึ่งต้องใช้เวลายาวนานและความพยายามทุ่มเทในระดับสูง แต่เอไอนั้นสามารถจะเรียนรู้เทคนิคการเจาะลึกฐานข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อศึกษาหาความเชื่อมโยงเกี่ยวข้องระหว่างข้อมูลทางชีววิทยาโมเลกุลและโรคต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว

อีกขั้นตอนหนึ่งที่เอไอเข้ามามีส่วนร่วมในการวิจัยได้ คือการออกแบบยาเพื่อแก้ไขโมเลกุลผิดปกติในร่างกาย ซึ่งจะบำบัดรักษาโรคได้อย่างตรงจุด โดยขั้นตอนนี้มักใช้ปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้างหรือเจเนอเรทีฟเอไอ (Generative AI) ซึ่งเป็นโปรแกรมแบบเดียวกับ ChatGPT เข้ามาช่วยจินตนาการรูปแบบและโครงสร้างของโมเลกุล ที่สามารถเกาะติดกับเป้าหมายหรือทำงานในลักษณะอื่น ๆ เพื่อรักษาโรคได้

การใช้เอไอในขั้นตอนนี้ จะเข้ามาทดแทนการทำงานแบบเก่าของนักเคมีที่ทั้งเหนื่อยยากและมีต้นทุนสูง เพราะยาแต่ละตัวต้องอาศัยการสังเคราะห์โมเลกุลขึ้นมาหลายร้อยแบบ เพื่อทดสอบว่าโมเลกุลใดมีประสิทธิภาพสูงสุด

บริษัท Insilico Medicine ซึ่งก่อตั้งขึ้นเมื่อปี 2014 ด้วยเงินลงทุนกว่า 452 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ใช้เอไอเข้ามาช่วยงานในทั้งสองขั้นตอน ทั้งยังใช้เอไอพยากรณ์โอกาสที่จะทำการทดลองระดับคลินิกได้สำเร็จอีกด้วย ปัจจุบันทางบริษัทมีโมเลกุลยาที่เอไอช่วยคิดค้นขึ้นถึง 6 ตัว ที่อยู่ระหว่างการทดลองระดับคลินิก รวมถึงยารักษาโรคปอด IPF ซึ่งเริ่มมีการวางแผนทดสอบขั้นต่อไปแล้ว

นอกจากนี้ทางบริษัทยังมีโมเลกุลยาอีก 4 ตัว ที่ผ่านการอนุมัติให้ทำการทดลองระดับคลินิกได้แล้ว ทั้งยังมีโมเลกุลยาอีกเกือบ 30 ตัว ที่มีแววว่าจะผ่านฉลุยเข้าสู่การทดสอบขั้นตอนสำคัญได้ในไม่ช้า "ทั้งหมดถูกค้นพบด้วยโปรแกรมเจเนอเรทีฟเอไอมาตั้งแต่ต้น สมองกลของเราใช้จินตนาการไปเรื่อย ๆ จนกว่าจะพบตัวยาสมบูรณ์แบบที่ตอบโจทย์การรักษาของเราได้ทั้งหมด" ดร.ซาโวรอนคอฟกล่าว

สำหรับที่มาของยารักษาโรคปอด IPF ตัวใหม่นั้น ทางบริษัทใช้โปรแกรมเจเนอเรทีฟเอไอของตนเอง โดยมอบหมายให้สมองกลนี้ค้นหาโมเลกุลที่สามารถยับยั้งโปรตีน TNIK ซึ่งเป็นโมเลกุลใหม่ที่ยังไม่เคยตกเป็นเป้าหมายในการรักษาโรค IPF มาก่อน เนื่องจากโปรแกรมเอไออีกชุดหนึ่งของทางบริษัทได้ให้คำแนะนำว่า มีความเป็นไปได้สูงที่โปรตีน TNIK จะเป็นสาเหตุของโรคดังกล่าว

หลังจากได้ผลวิเคราะห์ของเอไอแล้ว ทีมวิจัยของบริษัทจึงทำการสังเคราะห์โมเลกุลหลายตัวที่มีความเป็นไปได้ในการรักษาโรค จากนั้นจึงลงมือทดสอบด้วยกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ตามปกติ ซึ่งขั้นตอนทั้งหมดสำเร็จเสร็จสิ้นลงอย่างรวดเร็ว เมื่อเทียบกับมาตรฐานของวงการยาและเวชภัณฑ์ทั่วไป โดยไม่มีภาระงานหนักและค่าใช้จ่ายสูงมาเป็นอุปสรรค

ดร.ซาโวรอนคอฟบอกว่า ทีมงานของเขาใช้เวลา 18 เดือน สังเคราะห์และทดสอบโมเลกุลยา 79 ชนิด ก่อนที่จะได้ยารักษาโรค IPF ออกมา ทั้งที่ตามปกติการวิจัยทั้งหมดจะต้องใช้เวลาราว 4 ปี รวมทั้งต้องสังเคราะห์และทดสอบโมเลกุลยาอย่างน้อย 500 ชนิด ส่วนโมเลกุลยาตัวอื่น ๆ ที่ทางบริษัทกำลังวิจัยอยู่ ยิ่งใช้เวลาและแรงงานในการคิดค้นพัฒนาน้อยกว่านี้อีกด้วยซ้ำ

แม้จะมีข้อดีมากมายมหาศาล แต่ผู้เชี่ยวชาญยังคงเตือนว่า การใช้งานเอไอเพื่อคิดค้นวิจัยยายังคงมีอุปสรรคและความท้าทายใหญ่หลวงอยู่ นั่นก็คือการขาดแคลนข้อมูลที่จะนำมาให้เอไอศึกษาเรียนรู้ ซึ่งข้อบกพร่องในประเด็นนี้อาจทำให้เอไอมีประสิทธิภาพในการทำงานลดลง หรือมีอคติในการวิเคราะห์ได้

ด้านบริษัทยา Recursion Pharmaceuticals ออกมาระบุว่า พวกเขามีวิธีการชดเชยข้อเสียจากการขาดแคลนข้อมูลที่จะป้อนให้กับเอไอได้ โดยทำการทดลองแบบอัตโนมัติ เพื่อสร้างข้อมูลปริมาณมหาศาลเกี่ยวกับโมเลกุลทุกตัวที่เป็นองค์ประกอบของร่างกายมนุษย์ จากนั้นจึงฝึกเอไอให้ศึกษาทำความเข้าใจชุดข้อมูลนี้ เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างโมเลกุลต่าง ๆ กับโรคหลากชนิดต่อไป

ในปีนี้ทางบริษัท Recursion Pharmaceuticals อ้างว่าได้ติดตั้งซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังและ "ประมวลผลได้รวดเร็วที่สุด" ในบรรดาคอมพิวเตอร์ของบริษัทยาทั้งหลาย ทั้งยังประสบความสำเร็จในการคิดค้นยารักษามะเร็งต่อมน้ำเหลืองตัวใหม่ และยารักษามะเร็งแบบก้อนเนื้อ (solid tumour) อีกด้วย ซึ่งปัจจุบันยาดังกล่าวยังอยู่ในการทดลองระดับคลินิกขั้นต้น

ยาสองชนิดข้างต้นที่ใช้เอไอคิดค้นขึ้น ได้มาหลังจากที่โปรแกรมปัญญาประดิษฐ์พบวิธีใหม่ในการมุ่งเป้ารักษายีนตัวหนึ่ง ซึ่งน่าจะมีบทบาทสำคัญในการก่อโรคมะเร็งทั้งสองแบบ ซึ่งยังไม่เคยมีใครในวงการแพทย์ ค้นพบวิธีมุ่งเป้ารักษากับยีนตัวดังกล่าวมาก่อน

อย่างไรก็ตาม คริส กิบสัน ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Recursion Pharmaceuticals กล่าวว่าสิ่งสำคัญที่สุดในตอนนี้ของวงการวิจัยยาด้วยเอไอ คือการที่ยาสามารถผ่านการทดลองระดับคลินิกและถูกนำไปใช้งานจริง จนเพิ่มโอกาสในการรักษาโรคให้หายขาดได้สำเร็จ โดยมีประสิทธิภาพเหนือยาหรือวิธีการรักษาดั้งเดิม ซึ่งเป็นสิ่งที่ยังไม่เคยมีบริษัทใดสามารถแสดงให้โลกเห็นได้มาก่อน "เมื่อถึงวันนั้น ทั้งโลกจะตระหนักได้ชัดเจนว่านี่คือหนทางที่ถูกต้อง" กิบสันกล่าวทิ้งท้าย