Di “era emas” penemuan antibiotik selama tahun 1950 -an dan 60 -an, perusahaan farmasi, lembaga penelitian, dan ilmuwan bergabung dengan senyawa berburu global untuk hidup. Mereka menjelajahi sampel dari tanah dari Amazon ke Himalaya, bertukar strain mikroba di antara institusi, dan penemuan bersama – seperti streptomisin, pengobatan efektif pertama untuk tuberkulosis – dalam beberapa minggu, langkah yang belum pernah terjadi sebelumnya. Itu adalah masa ketika sains dengan cepat maju melalui keterbukaan dan kolaborasi yang luar biasa.

Dalam beberapa dekade berikutnya, resistensi terhadap antibiotik telah menjadi krisis lengkap-bukan karena kurangnya pengetahuan atau upaya ilmiah, tetapi karena tantangan struktural yang lebih dalam. Namun, semangat kolaboratif waktu itu menawarkan model yang kuat tentang bagaimana kita bisa menjawab.

Menurut Organisasi Kesehatan Dunia, resistensi antimikroba adalah Salah satu dari 10 ancaman global utama untuk kesehatan masyarakat yang dihadapi umat manusiaNamun, hanya segelintir antibiotik baru yang telah disetujui dalam beberapa tahun terakhir. Dengan keunggulan keuangan yang terbatas, tim yang berorientasi misi kecil sekarang membawa obor untuk penemuan antibiotik dengan sebagian kecil sumber daya dan meningkatkan permintaan untuk data berkualitas tinggi. Saat ini, hanya tiga perusahaan farmasi besar yang terus mempertahankan program penemuan antibiotik, karena sebagian besar meninggalkan lapangan.

Kebanyakan antibiotik baru berpenghasilan Kurang dari $ 50 juta per tahunmeskipun merawat jutaan. Sementara itu, bidang kedokteran lainnya dapat menghasilkan miliaran per tahun, berkali -kali, sambil melayani pasien yang lebih rendah dari pasien. Perbedaan ini menyoroti bagaimana insentif pasar tidak selalu selaras dengan kebutuhan kesehatan masyarakat yang mendesak.

Sudah, resistensi terhadap antibiotik bertanggung jawab Lebih dari 1,27 juta kematian setiap tahun – Berkontribusi terhadap hampir 5 juta kematian secara total – dan tanpa intervensi, berisiko menjadi salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia pada tahun 2050.

AI memiliki janji nyata untuk membalikkan tren ini. Dengan menghasilkan senyawa baru dengan cepat dalam siklus umpan balik cepat dengan validasi eksperimental, AI dapat mengurangi waktu dan biaya – mengurangi percobaan yang gagal dan memungkinkan lebih sedikit tetapi lebih baik, “tembakan tujuan.” Tetapi bahkan algoritma yang paling canggih pun tidak dapat memberikan hasil tanpa sesuatu yang mendasar: data.

Terlepas dari potensi AI, sebagian besar bioteknologi kecil menghadapi hambatan yang tangguh: kelangkaan data yang terjangkau dan berkualitas tinggi. Model AI pelatihan yang efektif membutuhkan puluhan ribu titik data, masing -masing berharga sekitar $ 50 untuk menghasilkan. Mereka adalah $ 5 juta hanya untuk memulai. Untuk startup yang bekerja di bidang margin rendah seperti antibiotik, ini biasanya di luar jangkauan.

Di Phare Bio, kami mengalami kemacetan ini secara langsung.

Pada hari -hari awal kami, kami memiliki model AI prediktif untuk mengidentifikasi sifat antibiotik di antara jutaan yang ada untuk miliaran senyawa. Selama periode inilah mitra akademik kami di Collins Lab melakukan MIT menemukan kelas antibiotik pertama dari sembilan menggunakan AI.

Namun demikian, kemampuan kami untuk menghasilkan arahan yang menjanjikan melampaui data yang tersedia untuk mendukung penemuan yang signifikan. Banyak set data yang kami konfirmasi telah diekstraksi dengan kuat oleh peneliti lain, membatasi kebaruan penemuan dan potensi kekayaan intelektual baru.

Hari ini kami menguraikan kursus kami sendiri menggunakan IA generatif untuk mengusulkan struktur kimia yang sama sekali baru senyawa yang serupa dengan obat untuk memerangi superbasi paling mematikan di dunia. Pendekatan ini telah menyebabkan dua kelas antibiotik tambahan baru, mempercepat ritme, akurasi, dan skala kami. Namun, kami belum memiliki data untuk melacak potensi model kami.

Oleh karena itu, dengan dukungan pemerintah dan filantropis, kami menghasilkan set data kami sendiri, menambahkan data publik dan membangun arus kerja ramping untuk meregangkan setiap dolar. Kami telah menciptakan jalur ekonomi yang layak dan kami berkomitmen pada sumber terbuka dari banyak data yang kami hasilkan untuk membantu orang lain melakukan hal yang sama. Tapi kita bisa bergerak lebih cepat jika kita bisa menggembleng upaya berbagi data yang luas di seluruh lapangan.

Berbagi data tidak berarti melepaskan kontrol. Faktanya, teknologi AI dan cloud telah membuatnya lebih mudah dari sebelumnya untuk berkolaborasi dengan tanggung jawab. Pembelajaran federasi memungkinkan pelatihan model tanpa data yang meninggalkan sumbernya. Perjanjian waktu terbatas dan protokol pelatihan anonim membantu memastikan keamanan tanpa mengekspos data hak milik.

Kami telah melihat betapa amannya berbagi data terkoordinasi dapat mempercepat kemajuan ilmiah. Database protein, misalnya, memungkinkan kemajuan puluhan tahun, memberikan data struktural protein kepada para peneliti di seluruh dunia.

Bayangkan sebuah dunia di mana bioteknologi dapat dengan aman melatih model yang lebih baik menggunakan data masing -masing – tanpa meninggalkan platform individual dengan transparansi total di sekitar bagaimana mereka digunakan. Di mana perusahaan farmasi besar meminjamkan atau lisensi data bioteknologi yang tidak masuk akal, terutama di daerah dengan keuntungan finansial yang terbatas atau kesenjangan ilmiah yang persisten, memberi makan penemuan prospek obat baru di area terapeutik non -met.

Berlawanan dengan kemitraan tradisional yang biasanya terjadi kemudian dalam proses pengembangan obat dan pintu tertutup, model ini didasarkan pada prinsip-prinsip ilmiah terbuka-berbagi data tahap awal, kolaborasi terdesentralisasi dan infrastruktur bersama untuk mempercepat penemuan. Sebagai imbalannya, perusahaan farmasi dapat melisensikan senyawa yang paling menjanjikan dan membawanya melalui pengembangan pra -klinis dan klinis -atau mendukung bioteknologi untuk memajukannya. Startup mendapatkan data dan modal untuk memajukan program. Apoteker terlibat dalam bidang yang pernah diserap dengan aktif pudar. Dan yang paling penting, pasien mendapatkan akses yang lebih cepat ke obat -obatan yang sangat diperlukan dan menyelamatkan nyawa.

Kami melakukan pertempuran abad ke -21 dengan alat abad ke -20. Karena kita semakin menggabungkan mesin dan kecerdasan manusia dengan efek yang kuat, kita berada dalam momen transformatif ketika sains terbuka sekali lagi dapat membuka kunci perubahan maritim dalam bioteknologi.

Kita harus menghidupkan kembali zaman keemasan penemuan obat: kolaboratif, pragmatis, mendesak. Taruhannya sangat tinggi untuk tetap diam.

Data ada di luar sana. Mari kita gunakan untuk menyelamatkan nyawa.

Akhila Kosaraju, MD, adalah presiden dan CEO Phare Bio – Proyek sosial bioteknologi leverage adalah umum untuk menemukan generasi antibiotik baru berikutnya.

Tautan sumber