Meskipun krisis produktivitas dalam industri Biofarmasi masih ada, kami melihat adanya peningkatan yang menjanjikan berkat inovasi dalam teknologi, penggunaan model penyakit yang relevan dengan manusia, dikombinasikan dengan teknologi ‘omics’ dan teknik pencitraan canggih. Perkembangan ini memberikan wawasan ilmiah yang lebih mendalam tentang mekanisme penyakit, meningkatkan pemilihan target, dan menyempurnakan metode validasi
Tantangan Produktivitas Biopharma
Pada awal 2000-an, industri farmasi menghadapi krisis produktivitas dengan meningkatnya kegagalan dalam uji klinis dan biaya pengembangan obat. Upaya seperti merger dan reorganisasi tidak mempengaruhi tingkat produksi obat baru. Namun, pada 2020-an, terjadi perubahan signifikan dengan penurunan tingkat kegagalan dan peningkatan jumlah obat baru yang disetujui. Faktor-faktor seperti kemajuan dalam genomik, kecerdasan buatan (AI), pencetakan 3D, dan otomatisasi, serta terapi baru seperti CAR T-cell dan CRISPR, berkontribusi pada percepatan pengembangan obat. Teknologi pencitraan dan analisis multimodal memainkan peran penting dalam mengevaluasi model biologis kompleks, mempercepat pengembangan obat, dan mengurangi biaya.
Peran Multimodal Image Analysis dalam Penemuan Obat
Kemajuan dalam teknik multimodal image, terutama metode high-throughput screening (HTS), sedang merevolusi lanskap penemuan obat. Salah satu inovasi yang mencolok adalah cell painting, sebuah uji berbasis gambar dengan konten tinggi yang menggunakan pewarna fluoresen untuk menciptakan profil morfologi sel yang kaya. Teknik ini memungkinkan peneliti untuk menganalisis keadaan sel pada tingkat morfologi dan molekuler, memberikan wawasan mendalam tentang biologi penyakit.
Aplikasi Prediktif dari Cell Painting
Gambar 1: Uji Pengecatan Sel. Sel diperlakukan dengan senyawa, diwarnai, lalu dicitrakan menggunakan sistem ImageXpress Micro Confocal. Contoh gambar setiap saluran yang diperoleh dari sumur kontrol ditunjukkan. Panel terakhir menunjukkan gambar komposit yang terdiri dari pewarnaan aktin, retikulum endoplasma (ER), dan inti (9).
Cell painting dikombinasikan dengan data transkriptomik untuk memprediksi dampak gangguan terhadap fungsi sel. Studi dari Broad Institute of MIT dan Harvard menunjukkan bahwa integrasi profil morfologi dengan transkriptomik memberikan wawasan mendalam tentang status sel. Pendekatan ini membantu memahami bagaimana gangguan terapeutik mempengaruhi ekspresi gen seluler.
Teknik cell painting digunakan untuk mempelajari pustaka senyawa juga keberagamannya, dan mengidentifikasi petunjuk potensial dengan lebih efisien. Dalam penelitian kanker, metode ini penting untuk memahami mekanisme resistansi obat. Dengan memprofilkan bagaimana sel merespons secara morfologis terhadap obat tertentu, peneliti dapat mengidentifikasi mekanisme yang mungkin menyebabkan resistansi pada sel kanker, memungkinkan mereka untuk memperbaiki strategi pengembangan obat sejak awal.
Aplikasi penting lainnya dari Multimodal Image Analysis adalah:
- Mengidentifikasi Tanda-tanda Penyakit dan Fungsi Genetik dengan teknik cell morphology variant impact prediction (cmVIP)
- Profil Toksisitas dan Kimia untuk pendektan “gagal-lebih-cepat” guna menghemat sumber daya
- Skirining CRISPR-Enhanced Phenotypic
- Platform proteomik otomatis seperti autoSISPROT memungkinkan identifikasi cepat target obat dan off-targets.
Penggunaan AI dalam pemilihan prioritas obat yang digunakan. - Complex Cell Model : Menghubungkan Perbedaan antara Penelitian Klinis dan PraKlinis
Meskipun teknologi pencitraan dan high-throughput screening (HTS) sangat penting, penggunaan model sel canggih juga memiliki peran yang sama transformasional dalam penemuan obat. Organoid, model sel 3D yang menyerupai jaringan manusia, telah menjadi salah satu inovasi paling menjanjikan. Teknologi ini memungkinkan para peneliti untuk mempelajari mekanisme penyakit secara lebih mendalam dan menguji terapi dengan presisi yang lebih tinggi.
Gambar 2: Gambar mikroskopi mengungkapkan perbedaan signifikan dalam ukuran dan struktur antara organoid otak yang berasal dari pasien dengan Sindrom Pitt-Hopkins (kanan) dan dari kontrol (kiri) [Kredit: UC San Diego Health Sciences (19,21)].
AI dan Automasi: Akselerator Inovasi
Peran kecerdasan buatan dan sistem otomatisasi tidak dapat diabaikan. AI kini digunakan untuk memprioritaskan kandidat obat, memprediksi toksisitas, dan mengidentifikasi jalur biologis yang relevan. Platform seperti CellXpress.ai, yang memanfaatkan algoritme berbasis AI, telah mengurangi waktu dan tenaga yang dibutuhkan untuk kultur sel, memungkinkan para ilmuwan fokus pada interpretasi data.
Laporan terbaru juga menunjukkan bahwa AI dapat membantu merancang senyawa baru dengan profil keamanan yang lebih baik, meminimalkan risiko kegagalan dalam uji klinis.
Dampak pada Industri Biofarmasi
Sebagai pihak ketiga yang mengamati perkembangan ini, kami melihat bahwa kombinasi antara Multimodal Image Analysis, model sel kompleks, dan otomatisasi telah membawa transformasi signifikan. Industri yang sebelumnya stagnan kini menunjukkan tanda-tanda pemulihan yang kuat, dengan tingkat persetujuan obat baru yang terus meningkat.
Inovasi ini bukan hanya meningkatkan efisiensi proses penemuan obat tetapi juga memberikan peluang besar untuk pengembangan terapi yang lebih efektif dan aman. Dengan terus berkembangnya teknologi seperti genomika dan pencitraan 3D, masa depan penemuan obat terlihat lebih cerah, memberikan harapan baru bagi pasien di seluruh dunia.
Baca juga: Kultur Sel Pada Produksi Industri Makanan Laut
Advisains dapat memfasilitasi diskusi lebih lanjut mengenai product Molecular Devices. Sampaikan Kebutuhan Riset Anda Tim advisor spesialis kami sangat antusias mendukung keberhasilan riset dan aplikasi rutin Anda. Maka, jangan ragu untuk chat sekarang (+62 817 9154 607/info@advisains.id).
Referensi: moleculardevices.com/newsroom/
