אנתרופיק נכנסת לפארמה: 'הבעיה האמיתית היא בניסויים הקליניים'

Anthropic, שזעזעה לאחרונה מניות תוכנה בתחומים כמו משפט ומכירות, מכוונת כעת לתעשיית הפארמה – עם יוזמה פנימית לגילוי תרופות באמצעות מודלי AI. אבל רגע לפני שאתם ממהרים להספיד את חברות התרופות, כדאי לשמוע מה אומרים המומחים: המכשול האמיתי נמצא הרבה יותר מאוחר, וחברות כמו Immunai הישראלית כבר מתכוננות.

מה Anthropic בעצם עושה?

באירוע בסן פרנסיסקו בשבוע שעבר, הודיע מנהל תחום מדעי החיים ב-Anthropic, אריק קאודרר־אבראמס, על תוכנית פנימית שתשתמש בכלי AI לגילוי תרופות חדשות. החברה תתמקד, לדבריו, במחלות "מוזנחות" שחברות פארמה מסורתיות לא משקיעות בהן בגלל תשואה מסחרית נמוכה. "אנחנו מאמינים שכדי לבנות את הכלים המתאימים להאצת התעשייה, אנחנו צריכים לחיות לצדה", אמר קאודרר־אבראמס. "אין תחליף לניסיון משלך, להיכנס לשוחות עם כולם, כשמנסים לפתח תרופות".

Anthropic מצטרפת בכך לשורה של ענקיות טק – OpenAI, גוגל, אמזון – שכבר מפתחות כלים למדעי החיים. גוגל דיפמיינד, למשל, הקימה לפני כחמש שנים את Isomorphic Labs כדי למנף את טכנולוגיית אלפא־פולד לגילוי תרופות. גם חברות הפארמה עצמן מפתחות או רוכשות יכולות AI.

אז מה בעצם קרה כאן?

התשובה הקצרה: Anthropic רוצה לשבש את שלב הגילוי המוקדם של תרופות. התשובה הארוכה: מומחים בתעשייה טוענים שהמהלך הזה מפספס את החלק הקשה באמת.

"גילוי תרופות זו בעיה יותר 'קלה' בשרשרת המזון של הבאת תרופה לשוק", אומר ד"ר נועם סולומון, מייסד ומנכ"ל Immunai הישראלית. "הבעיה הקשה יותר היא איך גורמים לתרופות להצליח בניסויים הקליניים. את הבעיה הזו הם לא פותרים, אין להם את הדאטה הרלבנטי שיכול לפתור אותה".

סולומון מפרט: פיתוח תרופות מתחיל במחקר פרה־קליני – מציאת מטרה ביולוגית, ולידציה במעבדה, בעכברים ובקופים. רק אחר כך מקבלים אישור FDA לניסויים קליניים. "מהרגע הזה, בממוצע, לוקח בערך עשור עד לאישור התרופה", הוא מסביר. "העלות מגיעה לכ־2.7 מיליארד דולר, ומעל 90% מהניסויים הקליניים נכשלים. ההודעה של Anthropic מתייחסת לגילוי הביולוגיה החדשה או המולקולות החדשות. היא לא מתייחסת לתהליך שנמשך עשור, עולה מיליארדים, ורוב הסיכויים שייכשל. וזה החלק היקר, הכואב, שחברות התרופות מנסות לפתור".

דאטה: המטבע החדש בפארמה

לפי סולומון, היכולת להתמודד עם אתגרי הניסויים הקליניים תלויה בגישה לנתונים ממטופלים – בדיקות דם, ביופסיות, תיקים רפואיים, מאגרים ארוכי טווח. "הדאטה שמאפשר גילוי תרופות – חלבונים, מולקולות, כימיה – הוא דאטה סטטי שאתה משיג פעם אחת", הוא אומר. "אבל הדאטה הרלבנטי לבעיה של איך לעזור לתרופה חדשה בניסויים קליניים הוא ממוקד מטופלים. הוא נמצא בבדיקות הביולוגיות, במאגרי נתונים ארוכי טווח".

כאן נכנס לתמונה היתרון של Immunai, חברה ישראלית שבנתה בשלוש השנים האחרונות מאגר נתונים ייחודי. "אספנו 50 אלף דגימות, אנחנו חותמים עם בתי חולים ונגיע עוד 4-5 שנים למיליון דגימות", חושף סולומון. "זה דאטה שאין ולא יהיה ל-Anthropic ול-OpenAI, אלא אם חברות התרופות יקנו אותו מאיתנו".

סולומון גם מזהיר שהמהלך של Anthropic עלול להקשות על שיתופי פעולה עתידיים. "אין סיכוי שחברות תרופות יעבדו עם מישהו שאומר להן, 'יש לנו את הכלים הכי חזקים בגילוי שיתחרו בתרופות שלכן'", הוא טוען. "אנחנו לא מתחרים בחברות התרופות, אנחנו השותפים שלהן. אנחנו נקבל מהן דאטה, אנחנו נבנה את המאגר הזה, שהוא מאגר באמת יחיד מסוגו בעולם, שיאפשר לשפר את פיתוח התרופות".

מה זה אומר על השוק?

במישור הרחב, הכניסה של Anthropic לפארמה עשויה להאיץ עוד יותר את קצב הגילויים המוקדמים. אבל סולומון מעריך שזה דווקא יחריף את הבעיה. "יהיו עוד הרבה יותר תרופות חדשות בשלבים הפרה־קליניים, וזה יהפוך את הבעיה של אילו תרופות שווה להשקיע בהן בפיתוח לקשה יותר", הוא מסכם.

בינתיים, ב-Immunai הישראלית, כבר אוספים דאטה שאמור לעזור לתרופות האלה לשרוד את המסע הארוך לשוק.