Cú đánh cấp hạt nhân trong giảm chiều dữ liệu! AI + DeSci chỉ mất 600 đô la để sản xuất thuốc trong 24 giờ, hệ thống nghiên cứu phát triển hàng triệu đô của các công ty dược truyền thống sụp đổ! Cơ hội nhân 100 lần tiếp theo cho nhà đầu tư nhỏ lẻ ở đây?

Anh em, ngồi xuống đi, tao kể cho nghe chuyện này.—— Cuối tuần trước, CEO của nền tảng tài trợ DeSci Bio Protocol đã thừa nhận trực tiếp rằng, đội ngũ AI của họ chỉ dùng một ngày, khoảng 24 giờ, để thiết kế ra một loại thuốc tiềm năng hoàn toàn mới nhắm vào ADHD (rối loạn tăng động giảm chú ý).

Nhân viên AI tên PeptAI trong nhóm, đưa các hợp chất tiềm năng vào quy trình mô phỏng thử nghiệm, rồi rất trung thực chỉ ra những vấn đề có thể xảy ra trong thế giới thực. Chi phí thử nghiệm trong phòng thí nghiệm thực tế lần đầu được ước tính khoảng 500 đến 600 đô la. Để hoàn tất xác nhận đầy đủ, tất cả các bước, tổng chi phí khoảng 1000 đến 1500 đô la.

Bạn đoán các công ty dược truyền thống để đạt được cùng một quyết định sẽ tiêu tốn bao nhiêu? Hàng triệu đô la. Thời gian? Nhiều năm. Chú ý, không phải vài chục nghìn, mà là hàng triệu. Không phải vài tháng, mà là nhiều năm.

Cái này gọi là “sụp đổ phức tạp”——trước đây, quyết định nghiên cứu bệnh nào đáng giá, vấn đề nào đáng được đặt ra, quyền lực nằm chắc trong tay vốn, hoàn toàn không liên quan gì đến khoa học. Nghiên cứu chỉ được tài trợ nếu phù hợp với ưu tiên thương mại hoặc bắt kịp “xu hướng” nóng bỏng. Rất nhiều lĩnh vực có giá trị, như bệnh hiếm, cơ chế phi chính thống, hoàn toàn bị bỏ qua.

DeSci (khoa học phi tập trung) những năm gần đây luôn cố gắng lấp đầy khoảng trống tài chính này, nhưng toàn bộ tham vọng bị chi phí phát hiện thuốc đè nặng. Bạn nghĩ xem, một DAO dù cộng đồng có huy động vốn mạnh mẽ đến đâu, đối mặt với chi phí nghiên cứu hàng chục triệu đô la, cũng chỉ biết đứng nhìn.

Nhưng giờ đã khác. AI đã lật bài toán tính toán, đẩy chi phí nghiên cứu xuống mức thấp nhất có thể. Khi chi phí giảm xuống vài trăm đô la, DAO có thể tài trợ toàn bộ quá trình phát hiện thuốc tiềm năng, cho đến khi có dữ liệu phòng thí nghiệm thực sự. Những lĩnh vực nghiên cứu mà các công ty dược trước đây không thèm để ý—như cơ chế sinh học đằng sau hệ thống thèm ăn của ADHD—các nhà khoa học đã nghiên cứu nhiều năm, nhưng chưa từng có công ty dược nào muốn bỏ tiền phát triển—bây giờ PeptAI đã chọn nó, và chỉ mất một cuối tuần.

Bio Protocol đóng vai trò then chốt ở đây. Nó là nền tảng quản trị bằng token, cộng đồng bỏ phiếu phân bổ vốn cho các DAO nghiên cứu chuyên môn. Trong vài tháng qua, nó cũng đã đẩy mạnh trong lĩnh vực khoa học trí tuệ nhân tạo. Thành công của PeptAI trên OX2R-004 chỉ là ví dụ mới nhất, không phải duy nhất. Tháng 1 năm nay, nhóm đã ra mắt BIOS, một AI khoa học chuyên phối hợp các trí tuệ nhân tạo chuyên môn để tìm kiếm tài liệu và phân tích tính toán.

Điều cốt lõi là, Bio Protocol đồng thời vận hành hai động cơ: huy động vốn cộng đồng và khoa học trí tuệ nhân tạo. Hai hệ thống này phối hợp rất chặt chẽ—nếu AI có thể thiết kế các hợp chất tiềm năng với chi phí đủ thấp để cộng đồng trực tiếp bỏ tiền tài trợ, thì giai đoạn đầu của phát hiện thuốc sẽ không còn phụ thuộc vào các tổ chức kiểm duyệt nữa.

Nhưng đừng vội đặt cược hết. Bio Protocol cũng rất thành thật, AI và huy động vốn cộng đồng vẫn còn gặp ba vấn đề cấu trúc. Họ đã đề cập rõ trong một bài đăng gần đây.

Thứ nhất, khả năng tiếp cận dữ liệu. Những dữ liệu dùng để huấn luyện AI mô phỏng hành vi của thuốc trong cơ thể, đều bị khóa trong két sắt của các công ty dược—được họ tích lũy hàng chục năm, coi là vũ khí cạnh tranh cốt lõi, hoàn toàn không thể lấy ra.

Thứ hai, môi trường phòng thí nghiệm. Thử nghiệm hợp chất cần không gian vật lý, cần nguyên liệu sinh học, cần hợp đồng và phối hợp kéo dài vài tuần. Bất kỳ AI nào cũng không thể loại bỏ bước vật lý này.

Thứ ba, thử nghiệm lâm sàng. Giai đoạn thử thuốc trên người vẫn dựa trên cấu trúc vốn cũ kỹ, DeSci hiện tại chưa có gì tiếp cận được tầng này.

Tuy nhiên, có một sự chuyển đổi văn hóa đang diễn ra đáng chú ý. Văn hóa peptide nổi lên, Sid Sijbrandij, đồng sáng lập GitLab, dùng AI để chống lại bệnh ung thư của chính mình, nhà sáng lập công nghệ Úc Paul Conyngham dùng ChatGPT để điều trị ung thư cho chó cưng Rosie—những câu chuyện này hướng tới một nhóm người ngày càng bị thúc đẩy bởi lợi ích cá nhân, chứ không còn chỉ vì mục đích thương mại.

Xác nhận lâm sàng vẫn quan trọng, bác sĩ vẫn quan trọng. Nhưng điều thay đổi là: những người có động lực đặt ra câu hỏi mới, giờ đây đã có công cụ để đưa câu hỏi đó đến gần hơn với câu trả lời khoa học thực sự, với chi phí cực thấp.

Những trở ngại để đến đích vẫn còn đó. Sau khi phòng thí nghiệm xác nhận, còn phải làm các thử nghiệm an toàn tiền lâm sàng (từ 50.000 đến 2 triệu đô la), rồi nộp đơn IND cho FDA, tiếp theo là ba giai đoạn thử nghiệm lâm sàng, tổng chi phí hàng chục triệu đến hàng tỷ đô la. Nhưng DeSci giờ đây có thể bắt đầu hành trình này với một bộ dữ liệu thực sự—một hợp chất có dữ liệu kết hợp, mọi quyết định đều được ghi lại vĩnh viễn trên chuỗi.

Toàn bộ lĩnh vực nghiên cứu đang bị định hình lại. Những bệnh mà các công ty dược truyền thống bỏ qua vì hiếm, không sinh lợi hoặc phi truyền thống về mặt khoa học, cuối cùng đã có một con đường xác thực rõ ràng, chi phí cực thấp để kiểm chứng.

Dòng chảy tiềm ẩn này đã bắt đầu cảm nhận rõ, và sẽ ngày càng mạnh mẽ hơn.

(Chú thích: Các dự án liên quan đến token của DeSci $BIO gần đây đã lên sàn nhiều sàn, phản ứng tích cực với câu chuyện AI+DeSci.)