Courtesy of NatureMagazine

AI DrugReflector Mempercepat Penemuan Obat dengan Data Gen Ekspresi Sel

Mengembangkan metode berbasis AI menggunakan data ekspresi gen untuk mempercepat dan mempermudah penemuan obat dengan cara yang lebih efisien dan pintar dibandingkan metode tradisional.

23 Okt 2025, 07.00 WIB

31 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Model AI dapat mempercepat proses penemuan obat dengan menggunakan data ekspresi gen.
DrugReflector menunjukkan efektivitas yang tinggi dalam menemukan senyawa yang relevan untuk pengobatan.
Kolaborasi antara peneliti dan perusahaan bioteknologi sangat penting dalam pengembangan teknologi baru dalam bidang kesehatan.

Cambridge, Amerika Serikat - Penemuan obat selama ini memakan waktu lama dan biaya besar karena harus memeriksa ribuan senyawa kimia satu per satu di laboratorium. Selain itu, metode tradisional hanya melihat efek dasar pada sel dan belum memanfaatkan data genomik yang kini tersedia begitu luas.

Para peneliti dari MIT dan perusahaan bioteknologi Cellarity bersama-sama mengembangkan model AI bernama DrugReflector yang dilatih menggunakan data tentang bagaimana hampir 9.600 senyawa kimia memengaruhi aktivitas gen dari lebih 50 jenis sel manusia. Ini memungkinkan AI untuk memprediksi efek senyawa lebih kompleks dan mendalam.

DrugReflector berhasil mengidentifikasi senyawa yang dapat mempengaruhi produksi trombosit dan sel darah merah, yang penting untuk pengobatan penyakit darah. Ketika diuji pada 107 senyawa terpilih, AI ini 17 kali lebih efektif dibandingkan metode pengujian acak biasa.

Keunggulan model ini meningkat saat para peneliti memasukkan data hasil tes nyata ke dalam AI sehingga kemampuannya dalam memprediksi senyawa yang sesuai menjadi dua kali lipat lebih baik dari versi awal. Ini menunjukkan potensi belajar berkelanjutan dari model tersebut.

Dengan teknologi seperti DrugReflector, penemuan obat bisa dilakukan lebih cepat, lebih murah, dan lebih tepat sasaran. Ini menjadi terobosan penting yang dapat membawa revolusi dalam industri farmasi dan mempercepat akses pasien ke terapi baru.

Referensi:
[1] https://nature.com/articles/d41586-025-03441-6

Analisis Ahli

Hongkui Deng

"Metode AI ini merupakan cetak biru yang kuat untuk masa depan penemuan obat, karena mampu belajar dan beradaptasi dari eksperimen sebelumnya, sehingga meningkatkan efisiensi secara signifikan."

Analisis Kami

"Pendekatan ini sangat revolusioner karena mengintegrasikan data genomik ke dalam proses screening obat yang sebelumnya sangat mahal dan lama. Jika terus dikembangkan, teknologi ini bisa mengubah fundamental industri farmasi dan membuka peluang untuk terapi personalisasi yang lebih efektif."

Prediksi Kami

Ke depan, penggunaan model AI seperti DrugReflector akan menjadi standar dalam penemuan obat dan mempercepat pengembangan terapi baru, mengurangi biaya dan waktu yang dibutuhkan dalam penelitian farmasi.

Pertanyaan Terkait

Apa tujuan utama dari model AI yang dibahas dalam artikel ini?

Tujuan utama dari model AI ini adalah untuk mempercepat penemuan obat dengan mengintegrasikan data ekspresi gen.

Siapa yang terlibat dalam pengembangan model DrugReflector?

Alex Shalek dan timnya bekerja sama dengan perusahaan Cellarity dalam pengembangan model DrugReflector.

Apa keuntungan menggunakan DrugReflector dibandingkan metode penyaringan obat tradisional?

DrugReflector terbukti hingga 17 kali lebih efektif dalam menemukan senyawa relevan dibandingkan metode penyaringan obat tradisional.

Mengapa penggunaan data ekspresi gen penting dalam penemuan obat?

Penggunaan data ekspresi gen penting karena dapat mengevaluasi bagaimana senyawa mempengaruhi jaringan aktivitas gen secara keseluruhan.

Apa hasil dari pengujian senyawa yang dilakukan oleh tim peneliti?

Tim peneliti menemukan bahwa DrugReflector dapat meningkatkan tingkat keberhasilan hingga dua kali lipat setelah menggabungkan data dari putaran pengujian pertama.