AIs kombination af mønstergenkendelse, enorm regnekraft og dyb customization giver stor mulig effekt på bioteknologi og lægemidler. Der er enorme potentialer, men risiciene er måske endnu større.
Dette blog indlæg er nummer syv i rækken om AIs disruption på innovation
Dette blog indlæg er nummer syv i rækken om den disruptive effekt af en teknologi, der bygger på en ny form for intelligens, der er selvlærende, universally enabling og som giver mulighed for dyb customization:
- Hvor påvirker AI i dag?
- Hvad er det nye og disruptive ved AI?
- AIs effekt på robotics og eksperimentel automatisering
- AIs effekt på klima- og meteoforskning
- AIs effekt på samfundsvidenskab og humaniora
- AIs effekt på undervisning og mental sundhed
- AIs effekt på bioteknologi og lægemidler
- AIs effekt på materialeforskning og kvantekemi
- AIs effekt på teoretisk fysik og matematik
- Hvad bør investeringsstrategier i AI tage højde for?
Bioteknologi og lægemidler udvikles normalt over lang tid
Naturlig biologisk evolution er resultatet af små isolerede DNA mutationer, der viste sig at give fordele i den konkrete situation. Derfor er biologisk evolution yderst langsommelig, tilfældig, uperfekt og forbundet med stort spild.
Modsat har mennesket til alle tider søgt at optimere og forlænge sit liv.
- Det globale marked for sygdomsbehandling er derfor på +4,3 billioner USD og med en årlig vækst på +4%.
- Tilsvarende er det globale marked for lægemidler på +1,7 billioner USD og med en årlig vækst på +6%.
Men lægemiddelforskning er normalt særdeles kapitalintensiv og tidskrævende. Desuden er mange lægemidler mere symptomdæmpende end egentlig kurative.
AI vil i første omgang øge udviklingshastigheden markant
AI teknologien kan først og fremmest effektivisere og forkorte udviklingsforløbene herunder ved at optimere dokumentation til myndigheder.
Men især kan AI åbne døren for individuelt tilpassede og kurative behandlinger med langt færre bivirkninger. Mange lidelser anses i dag for individuelle som følge af personlige genetiske sammensætninger eller, især, af individuelle ydre faktorer (miljøbelastninger, ernæring, livsstil osv.).
Derfor er markedspotentialet for customization meget stort. Jo mere smalspektret behandling, jo større effekt og jo færre bivirkninger. Netop hér excellerer AI teknologien.
Udviklingen af “traditionelle lægemidler” vil stige bl.a. som følge af “in silico” forløb, …
“Traditionelle” (bredspektrede) lægemidler forventes at se moderate innovationsspring. AI har bl.a. vist store evner til at scanne og analysere kemiske biblioteker på millioner af forbindelser. Det forudsiger bl.a. molekylers affinitet, toksicitet og farmakokinetik, før der investeres i laboratorieforsøg. Tilsvarende kan det bruges til at designe helt nye molekylestrukturer, der kan skræddersyes til præcise biologiske mål. Big Pharma har generelt godt fat i denne del af markedet.
I 2024 lancerede selskabet Insilico Medicine bl.a. et AI designet lægemiddel, der bremser væksten i idiopatisk lungefibrose. Lægemidlets udviklingstid var på blot 18 måneder mod et normalt forløb på 4-6 år. Exscientia er et andet selskab i sektoren, der forsøger sig med lignende fremgangsmåde for udviklinger.
AI muliggør dog især “in silico” udvikling, hvor patientforløb og behandlingseffekter simuleres virtuelt, før der opstartes dyre kliniske forsøg.
… men især kan epigenetik øge udviklingshastigheden, …
Epigenetik blev konceptuelt forstået i 1970erne og kommercielt anvendt fra 1990erne. Epigenetik handler om hvilke kemiske ændringer, der påvirker geners aktivitet, dvs. uden at ændre selve DNA-koden. Det handler således om, hvordan genet læses, “tændes eller slukkes”, snarere end om selve genets sekvenser af A, T, C eller G. Mens epigenetik er softwaren, er genetik hardwaren.
Visse epigenetiske mønstre ændrer sig med alderen. Derfor forskes der bl.a. i muligheden for livsforlængende epigenetiske medicineringer.
Der opstår også ofte epigenetiske ændringer ved mange cancer typer, selvom der ikke er egentlige DNA mutationer. Nogle onkologiske behandlinger forsøger derfor at “nulstille” epigenetikken.
… som følge af mønstergenkendelse på tværs af meget store datasæt
AI bygger på stor regnekraft, mønstergenkendelse ved samkøring af mange data samt bygger på selvlæring. Det gør det særligt velegnet til at identificere afgørende biomarkører.
- Området forventer store gennembrud her i de kommende år, efterhånden som bl.a. viden fra +214 mio. 3D proteinstrukturer og -foldninger sammenholdes. Det bør bl.a. kunne forudsige større patogener og dermed også antiserum eller vacciner.
Området er overvejende domineret af Big Pharma, men kan byde på væsentlige VC muligheder på TRL 1-4 plan.
Epigenetiske mekanismer kan dog også være værktøjer i dét, som mange venter de helt store potentialer fra i de kommende år, syntetisk biologi.
Syntetisk biologi kan dog stå over for de største gennembrud, …
Syntetisk bioteknologi dækker over forsøget på at designe eller redesigne biologiske systemer. Området handler således om at skabe biologiske organismer, systemer eller dele ved brug af bl.a. syntetisk DNA (CRISPR). Hér er AIs kendetegn optimale for spring i innovationskraften, og hér er Big Pharma meget interesserede. De er dog endnu ikke tungt etablerede.
- Området er i dag et blomstrende netværk af nye startups. De store universiteter er i samarbejde med Big Pharma oftest dynamoer for udviklingen, f.eks. i USA, UK, Frankrig, EU, Canada, Brasilien, Afrika osv.
… der kan påvirke klima, miljø, sundhed, hazards og landbrugsprodukter
I dag forventes især følgende muligheder:
- Klimamæssigt forventes gennembrud fra bl.a. design af CO2-optagende mikroorganismer (kunstig fotosyntese).
- Miljømæssigt fra design af organismer til f.eks. biologisk nedbrydning af plastik og giftstoffer samt mere kuriøst ved at genskabe eller nyskabe økosystemer (f.eks. Mammutprojektet).
- Medicinsk og sundhedsmæssigt gennem f.eks. genterapi, mikroorganismer som lægemidler (til insulin, antibiotika, vacciner m.v.), personligt tilpasset medicin på syntetisk DNA eller cellulære biosensorer. Området åbner for egentligt kurative terapier mod arvelige sygdomme (Alzheimers og Tay-Sachs f.eks.). Desuden forventes det at kunne bidrage til aldringsudskydelse og pandemi forebyggelse (f.eks. design af genetisk immunitet).
- Praktisk kan det også åbne for udvikling af tøj eller cremer, der kan opdage patogener og toksiner. Det kan f.eks. bruges til at påvise bestemte forureninger eller i epidemisk ramte områder.
- Landbrugsprodukter, f.eks. syntetisk kød og mejeriprodukter, planter med tørkeresistens, biofabrikation af gødning samt reduktion af antibiotikaforbrug.
De teoretiske perspektiver rækker endnu længere, …
På langt sigt har George Church fra Wyss Institute (Harvard) desuden følgende centrale idéer:
- Redesign af livet fra bunden med større præcision ved at syntetisere nye genomer og endda skabe helt nye former for liv (sågar mirror life). Recoding af hele genomer i bakterier kan f.eks. give resistens over for virusangreb og er således et væsentligt skridt i retning af biosikkerhed. Endelig åbner området for perspektiver som programmérbare organismer, der kan farmes til at fremstille materialer, brændstof, lægemidler osv.
- De-extinction, dvs. genskabe uddøde arter som f.eks. mammutten. Det kan måske genskabe økosystemer og teste syntetisk biologi i stor skala.
Desuden kan området åbne for datalagring i DNA lignende sekvenser. Det vil bl.a. give langt højere datatæthed og holdbarhed (sikkerhed) end digitale medier.
… og tidshorisonten for disse kan være relativt kort
Området er generelt kommet langt i udviklingen og selskaber som bl.a. IDTDNA tilbyder f.eks. at printe et hel-syntetisk DNA via en web formular. Modtageren tilsætter blot vand for at aktivere det.
Området kan desuden åbne for nye forretningsmodeller for behandling. Mellemstore laboratorier har på sigt mulighed for at overtage bl.a. onkologiske behandlingsforløb fra sygehuse, fra identifikation over stamcelleterapi og til overvågning. Tilsvarende vil DNA afkodning gøre det muligt at simulere et menneskes reaktion på et lægemiddel og således muliggøre præcis medicinering.
Geopolitisk og ESG mæssigt kan området således føre til øget strategisk autonomi for mange lande (øget lokal fødevareproduktion og spildevandsrensning f.eks.). Men det kan modsat også føre til øget ulighed (teknologikløft), kontrol over fødevarer m.v.
Men den samfundsmæssige risiko er enorm, og umulig at styre i praksis
Perspektiverne ved syntetisk biologi er enorme og derfor også risikofyldte. George Church har f.eks. advokeret for krav om indbygning af genetiske “kill switches” samt for biologisk “containment”. Det sidste betyder, at syntetiske organismer kun må kunne overleve under specifikke forhold. Det er dog Pandoras æske. Til sammenligning kræver udvikling af en atombombe f.eks. en masse menneskers samarbejde og kraftanstrengelse gennem mange år. Men risikoen ved syntetisk biologi er især, at stadig færre mennesker kan udvikle pandemiske biovåben på stadig kortere tid for stadig mindre omkostninger.
- I dag er det bl.a. muligt at modificere simple bakterier eller vira for under 100 dollars. Men modificerede bakterier kan formere sig og mutere til noget, vi ikke kan overskue.
- På kort sigt er risikoen for basal CRISPR på mennesker dog meget lille. Det er for dyrt og involverer nogle kritiske teknologier.
NVIDIA, Google og Microsoft satser stort på dette område. Også Amazon og sågar Salesforce forsøger at etablere sig på dele af markedet.