AI Pangkas Penemuan Obat Jadi Setahun, China Melesat

Kecerdasan buatansemakin menunjukkan perannya sebagai teknologi yang mampu mempercepat inovasi di berbagai sektor, termasuk industri farmasi. Jika selama ini proses menemukan kandidat obat baru dikenal memakan waktu bertahun-tahun, kini teknologi AI diklaim mampu memangkas tahapan tersebut menjadi hanya sekitar satu tahun.

Perkembangan ini ditunjukkan oleh perusahaan bioteknologi Insilico Medicine, yang menggabungkan kecerdasan buatan dengan riset laboratorium di China untuk mempercepat proses penemuan kandidat obat. CEO Insilico Medicine, Alex Zhavoronkov, mengatakan pendekatan tersebut telah menghasilkan efisiensi waktu yang signifikan dibandingkan metode pengembangan obat secara konvensional.

Menurut Zhavoronkov, program tercepat yang dijalankan Insilico berhasil mencapai tahap candidate nomination atau penetapan kandidat obat hanya dalam waktu sembilan bulan. Sementara itu, sebagian besar program perusahaan membutuhkan rata-rata sekitar 13 bulan untuk mencapai tahapan yang sama.

Sebagai perbandingan, proses konvensional untuk menghasilkan kandidat obat umumnya membutuhkan waktu sekitar empat setengah tahun. Artinya, penerapan AI berpotensi memangkas lebih dari tiga tahun pada fase awal penelitian obat.

Meski demikian, Zhavoronkov menegaskan bahwa percepatan tersebut hanya berlaku pada tahap penemuan awal (early discovery) hingga pemilihan kandidat obat. Setelah itu, obat masih harus melalui berbagai tahapan panjang, mulai dari uji praklinis, uji klinis pada manusia, validasi proses produksi, hingga memperoleh persetujuan regulator sebelum dapat dipasarkan secara komersial.

AI Membantu Menemukan Molekul Obat Lebih Cepat

Dalam proses pengembangan obat, Insilico memanfaatkan AI generatif untuk mengidentifikasi target biologis yang berpotensi menjadi sasaran terapi. Setelah target ditemukan, sistem AI merancang berbagai struktur molekul yang diperkirakan mampu berinteraksi dengan target tersebut.

Model AI kemudian melakukan penyaringan terhadap ribuan kemungkinan senyawa dan memilih kandidat yang paling menjanjikan untuk diuji lebih lanjut di laboratorium.

Pendekatan ini memungkinkan para peneliti mengurangi jumlah molekul yang harus disintesis dan diuji secara manual. Menurut Insilico, sebagian besar programnya mampu mencapai tahap penetapan kandidat praklinis dalam waktu 12 hingga 18 bulan setelah peneliti mensintesis serta menguji sekitar 60 hingga 200 molekul.

Seluruh proses tersebut tidak sepenuhnya diserahkan kepada AI. Hasil rancangan sistem kecerdasan buatan tetap ditinjau oleh para ilmuwan sebelum menjalani validasi melalui eksperimen laboratorium.

Langkah tersebut diperlukan untuk memastikan bahwa molekul yang dipilih benar-benar memiliki aktivitas biologis sesuai harapan serta memenuhi karakteristik sebagai kandidat obat.

Insilico menyebut pendekatan berbasis AI membuat proses seleksi kandidat obat menjadi jauh lebih efisien karena jumlah molekul yang harus diuji menjadi lebih sedikit. Namun demikian, perusahaan belum mempublikasikan perbandingan langsung antara program berbasis AI dengan program konvensional yang memiliki kondisi penelitian identik.

Sejak 2021, perusahaan mengklaim telah menghasilkan 31 kandidat obat praklinis, dengan 13 program telah memperoleh izin Investigational New Drug (IND) yang memungkinkan penelitian berlanjut menuju pengujian pada manusia.

Kolaborasi Global, Validasi Tetap Mengandalkan Laboratorium di China

Meski dikenal sebagai perusahaan AI, Insilico tidak hanya mengandalkan komputasi. Perusahaan membangun ekosistem penelitian yang menggabungkan pengembangan algoritma dengan eksperimen biologis dalam skala besar.

Riset AI dilakukan di pusat penelitian perusahaan di Montreal, Kanada, serta Abu Dhabi, Uni Emirat Arab. Sementara itu, sebagian besar validasi eksperimen dan peningkatan skala penelitian dilakukan di fasilitas laboratorium di Shanghai, China.

Laboratorium di Shanghai telah mengotomatisasi berbagai proses penelitian, termasuk pengambilan sampel biologis dan penyaringan senyawa obat (compound screening). Otomatisasi tersebut memungkinkan penelitian berlangsung lebih cepat sekaligus meningkatkan efisiensi.

Pembagian tugas juga dibuat cukup jelas. Tim di luar China bertanggung jawab mengembangkan dan mengevaluasi model AI, sedangkan ilmuwan di Shanghai fokus melakukan pengujian biologis, penyaringan senyawa, hingga peningkatan skala penelitian.

Menurut Zhavoronkov, kombinasi teknologi AI dengan ekosistem riset di China menjadi salah satu faktor utama yang mempercepat siklus pengembangan kandidat obat.

Ia menilai infrastruktur penelitian yang berkembang pesat, biaya operasional yang lebih kompetitif, serta regulasi yang semakin efisien membuat perusahaan farmasi mampu memangkas sekitar dua tahun dibandingkan proses pengembangan kandidat obat secara tradisional.

China Bertransformasi Menjadi Pusat Inovasi Farmasi

Dalam beberapa dekade terakhir, China dikenal sebagai salah satu produsen terbesar bahan baku obat generik dunia. Namun kini perannya berubah secara signifikan.

Negara tersebut mulai menjadi salah satu pusat inovasi farmasi global yang tidak hanya memproduksi bahan baku, tetapi juga mengembangkan obat-obatan baru berbasis teknologi mutakhir.

Banyak perusahaan farmasi internasional kini bekerja sama dengan laboratorium di China, organisasi riset kontrak (Contract Research Organization/CRO), pusat uji klinis, hingga perusahaan bioteknologi lokal.

Perkembangan tersebut didukung oleh kemampuan China menyediakan fasilitas penelitian dalam skala besar dengan biaya yang relatif lebih rendah dibandingkan negara-negara Barat.

Seorang eksekutif Pfizer bahkan menyebut proses pengembangan uji klinis di China dapat dilakukan hingga tiga kali lebih cepat dengan biaya sekitar 50 persen lebih murah dibandingkan proyek serupa di Eropa.

Berdasarkan laporan Reuters, kandidat obat umumnya membutuhkan waktu sekitar lima hingga tujuh tahun untuk memasuki pasar China. Sebaliknya, proses serupa di negara-negara Barat biasanya memerlukan sedikitnya delapan hingga sepuluh tahun.

Pemerintah China juga mempercepat proses regulasi. Sejak 2025, tersedia jalur evaluasi cepat selama 30 hari kerja bagi pengajuan uji klinis obat inovatif Kelas I yang memenuhi syarat. Jika diperlukan konsultasi ahli atau terdapat persoalan teknis yang kompleks, proses evaluasi dapat diperpanjang menjadi 60 hari kerja.

"Kini kami bersaing dengan perusahaan farmasi China dalam hal kecepatan pengembangan, dan dengan perusahaan bioteknologi tradisional di Barat dalam hal inovasi," ujar Zhavoronkov.

Didukung Perusahaan Farmasi Global

Kemajuan Insilico juga menarik perhatian sejumlah perusahaan farmasi besar dunia. Perusahaan telah menjalin kerja sama penelitian dan pengembangan dengan berbagai perusahaan internasional, termasuk Eli Lilly dan Takeda dari Jepang.

Selain itu, Insilico bersama perusahaan asal Taiwan, Bora Pharmaceuticals, mengumumkan rencana pembentukan aliansi strategis yang nilainya berpotensi mencapai lebih dari US$2,5 miliar, apabila seluruh perjanjian resmi berhasil diselesaikan dan kerja sama berjalan sesuai rencana.

Menariknya, meskipun sebagian besar fasilitas penelitian berada di China, lebih dari 90 persen pendapatan Insilico justru berasal dari perusahaan farmasi di negara-negara Barat.

Zhavoronkov menjelaskan bahwa lisensi teknologi di pasar Barat masih memberikan keuntungan lebih besar karena sistem asuransi kesehatan nasional China menetapkan tingkat penggantian biaya (reimbursement) yang lebih rendah untuk obat-obatan inovatif.

Ia juga mengungkapkan bahwa perusahaan membatasi penjualan sebagian besar perangkat lunak AI di China karena mempertimbangkan faktor geopolitik. Meski demikian, Insilico tetap berencana memperluas kapasitas penelitian di Shanghai.

Rentosertib Masuk Uji Klinis Fase III

Salah satu pencapaian terbesar Insilico adalah pengembangan Rentosertib, obat oral yang ditujukan untuk mengobati Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF) atau fibrosis paru idiopatik.

Penyakit ini menyebabkan terbentuknya jaringan parut secara progresif pada paru-paru sehingga kemampuan organ tersebut menyerap oksigen terus menurun seiring waktu.

Dalam pengembangannya, AI digunakan untuk menemukan target biologis sekaligus merancang dan mengoptimalkan struktur molekul obat.

Pada Juli 2026, perusahaan resmi mendaftarkan uji klinis Fase III untuk Rentosertib.

Penelitian tersebut akan melibatkan 320 peserta yang tersebar di 47 pusat penelitian di China. Selama 52 minggu, efektivitas Rentosertib akan dibandingkan dengan plasebo.

Indikator utama yang akan diukur adalah Forced Vital Capacity (FVC), yaitu parameter standar yang digunakan untuk mengetahui tingkat penurunan fungsi paru-paru setiap tahun.

Saat data diperbarui di ClinicalTrials.gov pada 7 Juli 2026, studi tersebut masih berstatus belum merekrut peserta. Perekrutan diperkirakan dimulai pada Agustus 2026, sedangkan penyelesaian utama penelitian diproyeksikan berlangsung pada Oktober 2029.

Sebelumnya, Rentosertib telah menyelesaikan uji klinis Fase IIa dengan jumlah pasien yang lebih kecil. Uji Fase III menjadi tahapan penting untuk memastikan keamanan dan efektivitas obat pada populasi yang lebih luas.

Namun, keberhasilan mencapai Fase III belum berarti obat tersebut siap dipasarkan. Rentosertib masih harus menyelesaikan seluruh rangkaian uji klinis serta memperoleh persetujuan regulator sebelum dapat digunakan secara komersial.

AI Belum Terbukti Meningkatkan Tingkat Keberhasilan Obat

Walaupun AI terbukti mampu mempercepat proses pencarian kandidat obat, hingga kini belum ada bukti ilmiah yang memastikan bahwa obat hasil rancangan AI memiliki tingkat keberhasilan lebih tinggi pada tahapan uji klinis lanjutan.

Analisis terhadap perusahaan bioteknologi berbasis AI pada 2024 menunjukkan tingkat keberhasilan uji klinis Fase I berada pada kisaran 80 hingga 90 persen.

Sementara itu, tingkat keberhasilan pada Fase II masih berada di sekitar 40 persen, angka yang relatif sebanding dengan rata-rata industri farmasi selama ini.

Para peneliti menilai jumlah program AI yang telah mencapai Fase II masih terlalu sedikit untuk menyimpulkan apakah kecerdasan buatan benar-benar mampu meningkatkan peluang keberhasilan hingga tahap akhir.

Hingga saat ini, Rentosertib menjadi program pertama Insilico yang berhasil memasuki Fase III. Belum ada satu pun obat eksperimental perusahaan yang memperoleh persetujuan untuk dipasarkan secara komersial.

AI dan Robotika Mengubah Kebutuhan SDM

Selain mempercepat penelitian, penerapan AI juga mulai mengubah struktur kebutuhan tenaga kerja di perusahaan bioteknologi.

Zhavoronkov memperkirakan sekitar 40 persen pekerjaan di sisi pengembangan perangkat lunak berpotensi diotomatisasi oleh AI pada masa depan. Namun ia menegaskan bahwa angka tersebut bukan merupakan rencana pengurangan karyawan, melainkan gambaran mengenai perubahan jenis pekerjaan yang akan terjadi.

Saat ini Insilico memiliki sekitar 400 karyawan.

Alih-alih melakukan pengurangan tenaga kerja, perusahaan memilih menjalankan program reskilling bagi ilmuwan laboratorium maupun insinyur perangkat lunak. Mereka dilatih untuk mengoperasikan sistem evaluasi AI, robot penelitian, serta berbagai peralatan laboratorium otomatis.

Pelatihan tersebut difokuskan pada kemampuan mengevaluasi model AI, memahami benchmark kecerdasan buatan, serta mengelola sistem robotik yang kini semakin banyak digunakan dalam proses penelitian obat.

Transformasi ini menunjukkan bahwa AI tidak sepenuhnya menggantikan peran ilmuwan. Sebaliknya, teknologi tersebut menjadi alat yang membantu peneliti bekerja lebih cepat, lebih efisien, dan lebih terarah dalam menemukan kandidat obat baru yang berpotensi menyelamatkan jutaan nyawa di masa depan.