แผนใช้ AI ค้นพบยาใหม่ของ Roche: อะไรยืนยันแล้ว และอะไรยังไม่ชัด

Roche และ Genentech เปิดศูนย์วิจัยแห่งใหม่ในบอสตัน โดยรวมผู้เชี่ยวชาญด้านการค้นพบยา การพัฒนาทางคลินิก วิทยาการข้อมูล และ AI ไว้ในพื้นที่เดียวกัน อย่างไรก็ตาม การมี AI เป็นส่วนหนึ่งของศูนย์วิจัยยังไม่ใช่หลักฐานว่าแล็บสามารถทำการทดลองได้เองโดยไม่มีมนุษย์กำกับ และข้อมูลที่มีอยู่ก็ยังไม่ยืนยันตัวเลขบางรายการที่ถูกเชื่อมโยงกับกลยุทธ์ AI ของ Roche24

ศูนย์วิจัยในบอสตันบอกอะไรเรา

ศูนย์ Roche Genentech Innovation Center Boston ตั้งอยู่ที่ Harvard’s Enterprise Research Campus ในย่าน Allston ของบอสตัน โดย Roche ระบุว่าศูนย์ขนาด 95,000 ตารางฟุตนี้รองรับบุคลากรได้ 500 คน และรวมงานชีววิทยาด้านการค้นพบและการแปลผลทางชีวการแพทย์ การพัฒนาทางคลินิก และวิทยาการข้อมูล ซึ่งรวมถึง AI ไว้ด้วยกัน4

Roche และ Genentech ระบุว่าศูนย์นี้จะเป็นฐานทำงานด้านโรคหัวใจและหลอดเลือด โรคไต และโรคเมแทบอลิซึม พร้อมดึงผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาการข้อมูลและ AI มาร่วมสนับสนุนการค้นพบและพัฒนายา2 นอกจากนี้ Roche ยังอธิบายว่านักวิทยาศาสตร์ของบริษัทใช้ข้อมูลและ AI ในงานวิจัยหลายด้าน เช่น จักษุวิทยา ประสาทวิทยา ภูมิคุ้มกันวิทยา และมะเร็งวิทยา13

ข้อมูลเหล่านี้สะท้อนว่า AI เป็นส่วนหนึ่งของงานวิจัยที่กว้างขึ้น แต่ไม่ได้แสดงว่า AI เป็นผู้สั่งการหรือดำเนินการทดลองในห้องแล็บได้ด้วยตัวเอง

ศูนย์ที่ใช้ AI ไม่ได้แปลว่าเป็นแล็บอัตโนมัติ

ศูนย์วิจัยอาจนำเครื่องมือ AI มาใช้และทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ทีมแล็บ และทีมคลินิกได้ โดยไม่จำเป็นต้องทำการทดลองแบบอัตโนมัติ การจะยืนยันว่าแล็บทำงานได้เอง ต้องมีรายละเอียดว่า AI เลือกหรือควบคุมขั้นตอนไหนบ้าง ยังมีมนุษย์ตรวจทานตรงจุดใด และตรวจสอบผลการทดลองอย่างไร แต่คำอธิบายของ Roche เกี่ยวกับศูนย์บอสตันไม่ได้ให้รายละเอียดเหล่านี้24

ความแตกต่างนี้สำคัญต่อการทำความเข้าใจแนวคิด “AI independence” หรือการเพิ่มความสามารถในการทำงานวิจัยด้วย AI ของ Roche แหล่งข้อมูลที่อ้างถึงสนับสนุนว่า AI มีบทบาทในงานวิจัยของบริษัท แต่ยังไม่ยืนยันว่ามีการทดลองโดยปราศจากการกำกับดูแลโดยตรงจากมนุษย์ หรือบอกว่าความสามารถดังกล่าวพัฒนาไปถึงขั้นไหนแล้ว

ตัวเลขและเป้าหมายที่ยังยืนยันไม่ได้จากข้อมูลชุดนี้

แหล่งข้อมูลที่ใช้ในบทความนี้ไม่ได้ยืนยันรายละเอียดเกี่ยวกับเป้าหมายของ Target Nexus สัดส่วนการตัดสินใจเกี่ยวกับโครงการยาในสายการพัฒนาที่มีหลักฐานว่าใช้ AI อัตราความสำเร็จของการทดลองระยะที่ 3 (Phase III) เงินประหยัดด้านวิจัยและพัฒนา (R&D) จำนวน 2,000 ล้านฟรังก์สวิส หรือเป้าหมายการนำยาใหม่ออกสู่ตลาดสูงสุด 20 รายการภายในปี 2030 ดังนั้นจึงไม่ควรถือว่าตัวเลขเหล่านี้ได้รับการยืนยันจากประกาศเรื่องศูนย์บอสตัน หรือคำอธิบายทั่วไปของ Roche เกี่ยวกับการใช้ AI ที่อ้างถึงในที่นี้

โดยเฉพาะตัวเลขอัตราความสำเร็จของการทดลอง จำเป็นต้องระบุให้ชัดว่าคำนวณจากนิยามใด ช่วงเวลาไหน และข้อมูลการทดลองชุดใด จึงจะใช้ประเมินได้ว่าผลลัพธ์เปลี่ยนแปลงหรือไม่ ส่วนเป้าหมายการนำยาออกสู่ตลาดเป็นเพียงความมุ่งหมาย ไม่ใช่การรับประกันว่าจะได้รับอนุมัติหรือวางจำหน่ายได้ครบตามจำนวน

หาก AI ทำการทดลองได้เอง อุตสาหกรรมอาจเปลี่ยนอย่างไร

หากในอนาคตระบบ AI ช่วยเลือกการทดลอง ประสานการดำเนินงาน และแปลผลลัพธ์เป็นวงจรต่อเนื่องได้ ก็อาจเปลี่ยนวิธีจัดงานวิจัยในช่วงค้นพบยาเริ่มต้นได้ แต่ความเป็นไปได้นี้ยังต่างจากหลักฐานว่าปัจจุบันแนวทางดังกล่าวเพิ่มผลิตภาพหรือทำให้ผลลัพธ์ด้านสุขภาพของผู้ป่วยดีขึ้นแล้ว

เมื่อระบบทำงานอัตโนมัติมากขึ้น การตรวจสอบความถูกต้อง มาตรการความปลอดภัยในห้องแล็บ และความรับผิดชอบของมนุษย์ก็ยิ่งสำคัญ แหล่งข้อมูลที่อ้างถึงแสดงให้เห็นสภาพแวดล้อมการวิจัยที่ใช้ AI แต่ไม่ได้ยืนยันว่า Roche ยกเลิกการกำกับดูแลการทดลองค้นพบยาโดยมนุษย์