Inovasi Berbasis AI Mengubah Layanan Kesehatan dan Penemuan Obat

Pada bulan September 2025, para profesional di bidang pengembangan klinis dan operasional klinis akan berkumpul di Princeton, Amerika Serikat, untuk menghadiri konferensi tahunan yang membahas tantangan terkini dalam uji klinis obat penyakit langka. Konferensi ini bertujuan menyediakan platform bagi ahli farmasi dan bioteknologi untuk berdiskusi mengenai solusi terkait operasi uji klinis serta eksplorasi inovasi dan kolaborasi berpusat pada pasien. Salah satu sesi utama membuka acara dengan studi kasus tentang penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam mempercepat pengembangan obat penyakit langka. CEO Fortuity Pharma, Bruce Bloom, membagikan pengalaman dan proses penting seperti pembuatan paket pra-IND dan kerjasama dengan FDA yang memberikan wawasan berharga mengenai penerapan teknologi AI dalam konteks regulasi ketat dan tantangan praktis. Konferensi paralel tentang inovasi manajemen data klinis (CDMI) menyoroti bagaimana digitalisasi uji klinis turut membawa tantangan keamanan siber. Keynote speaker Jeff Malavasi memperkenalkan kerangka kerja untuk menerapkan solusi keamanan berbasis AI, termasuk arsitektur zero-trust dan protokol respons otomatis, untuk melindungi data klinis sensitif selama transformasi digital berlangsung. Diskusi mendalam mengenai strategi rekrutmen pasien dan kemitraan dengan organisasi advokasi menjadi fokus penting dalam konferensi CTRD. Praktisi dari berbagai perusahaan seperti Insmed dan Alexion memaparkan metode efektif untuk meningkatkan keterlibatan pasien, mengatasi hambatan partisipasi, dan mengintegrasikan suara pasien dalam desain protokol uji klinis sehingga menciptakan pendekatan yang lebih manusiawi dan inklusif. Hari kedua konferensi menitikberatkan pada isu desentralisasi uji klinis, keberagaman inklusif, serta manajemen data yang aman dan terintegrasi. Melalui dialog interaktif dan studi kasus, peserta dibekali wawasan praktis untuk mempercepat pengembangan obat dan mengoptimalkan kolaborasi antar sponsor, CRO, serta situs penelitian dengan mengedepankan prinsip efisiensi, keamanan, dan keberlanjutan.

Schreiner MediPharm bekerja sama dengan Bluesight mengembangkan label RFID pintar yang dirancang untuk meningkatkan keselamatan dan efisiensi dalam pengelolaan obat di sektor kesehatan. Label ini dapat memberikan pelacakan obat secara akurat dan mengurangi kesalahan pemberian obat yang dapat membahayakan pasien. Label RFID ini kompatibel dengan sistem KitCheck yang telah diadopsi oleh 900 rumah sakit di Amerika Utara dan telah melacak lebih dari 325 juta unit obat suntik. Sistem tersebut mampu membaca informasi penting seperti nomor batch, tanggal kedaluwarsa, dan tanda-tanda pembukaan pertama pada kemasan obat. Label ini memiliki desain tahan lama yang kuat untuk tahan terhadap kerusakan mekanis dan dapat ditempel pada wadah obat dengan radius kecil seperti vial dan syringe. Fitur tambahan seperti segel anti-tamper dan label dokumentasi yang dapat dilepas juga turut meningkatkan keamanan dan kemudahan penggunaan. Selain itu, Schreiner MediPharm juga mengembangkan Smart Syringe Box untuk mendukung pelacakan digital dan pemantauan suhu pada uji klinis. Hal ini menggabungkan aspek teknologi, keamanan, dan efisiensi, yang diharapkan menjadi standar baru dalam riset klinis. Menurut Sebastian Münscher, manajer produk senior solusi RFID/NFC Schreiner MediPharm, pelabelan RFID yang standar dan andal dapat memperbaiki alur kerja rumah sakit, mengurangi kesalahan pemberian obat, serta akhirnya meningkatkan keselamatan pasien secara signifikan.

Pasien dengan penyakit serius seperti kanker dan gangguan autoimun biasanya harus menerima obat protein melalui infus intravena yang memakan waktu berjam-jam. Hal ini karena obat harus diberikan dalam dosis tinggi namun tetap stabil hanya pada konsentrasi rendah. Cara ini jelas tidak praktis dan merepotkan bagi pasien. Tim peneliti dari Stanford berhasil mengembangkan sebuah teknologi yang memungkinkan obat protein dikonsentrasikan pada tingkat sangat tinggi tanpa kehilangan kestabilan. Mereka menggunakan polimer khusus bernama MoNi untuk melapisi protein agar tidak menggumpal atau menjadi terlalu kental sehingga bisa tetap disuntikkan. Mereka menciptakan partikel kecil berbentuk bubuk menggunakan proses spray drying, dengan protein dilapisi seperti coklat berlapis gula. Ketika dibaurkan kembali ke cairan, lapisan polimer ini memelihara kestabilan protein dan memungkinkan konsentrasi obat melebihi 500 mg/mL, dua kali lipat dari biasanya. Partikel sabun padat ini memungkinkan injeksi yang mudah melalui jarum halus, dan formula ini tahan terhadap pengaruh suhu tinggi dan proses pembekuan-pencairan yang biasanya membuat obat rusak. Mereka sudah mengujinya pada beberapa jenis protein termasuk antibodi COVID-19 dengan hasil yang menjanjikan. Dengan teknologi ini, pasien suatu hari dapat menyuntikkan obat protein di rumah dengan autoinjector secara cepat tanpa harus ke rumah sakit untuk infus panjang. Ini membuka peluang besar bagi perawatan lebih praktis dan nyaman untuk penyakit kronis yang memerlukan terapi berkala.

Penemuan obat merupakan proses yang panjang dan mahal karena membutuhkan pengujian banyak molekul satu per satu, baik melalui laboratorium maupun simulasi komputer yang memakan waktu berminggu-minggu. Proses ini menjadi penghambat utama dalam riset kesehatan dan pengobatan. MIT dan Recursion mengembangkan Boltz-2, sebuah model AI biomolekuler generasi terbaru yang mampu menggabungkan prediksi struktur kompleks dan estimasi afinitas molekul dalam satu paket. Ini memungkinkan penelitian screening molekul besar dalam hitungan jam, bukan minggu. Model ini menawarkan akurasi mendekati simulasi free-energy perturbation fisika, yang merupakan standar tinggi untuk prediksi pengikatan molekul, namun dengan kecepatan hingga 1.000 kali lebih cepat. Hal ini memungkinkan analisa jutaan pasangan ligand-protein secara paralel di superkomputer BioHive-2. Optimalisasi yang dilakukan NVIDIA dan penggunaan GPU canggih mempercepat proses pelatihan dan inferensi Boltz-2 hingga tiga kali lebih efisien dan mengurangi konsumsi memori. Model ini juga tersedia dalam layanan produk untuk perusahaan farmasi dengan dukungan enterprise. Boltz-2 dirilis secara open-source di bawah lisensi MIT, sehingga dapat digunakan, ditingkatkan, dan disesuaikan baik untuk riset akademik maupun komersial. Ini merupakan terobosan besar yang berpotensi mengubah cara penemuan obat dilakukan di masa depan.