Замисао лабораторије у којој роботи непрекидно припремају узорке, изводе експерименте и шаљу резултате систему AI више није само сцена из научне фантастике. Швајцарска фармацеутска компанија Roche почела је да развија аутономне лабораторије у којима би велики део истраживачког циклуса могао да се обавља без непосредне људске интервенције.
Таква лабораторија неће бити потпуно лишена научника. Људи ће и даље одређивати истраживачке циљеве, постављати безбедносна ограничења и проверавати резултате. Највећа промена јесте то што AI више неће бити коришћен само за анализу података, већ ће моћи да предлаже и покреће наредни експеримент, пише Ројтерс.
Компанија је на скупу посвећеном инвеститорима саопштила да тежи већој „AI независности“ у истраживању и развоју и да је недавно почела изградњу аутономних лабораторија. Према Ројтерсу, циљ је убрзавање откривања молекула који би могли да постану нови лекови.
ПОВЕЗАНЕ ВЕСТИ
Израз „лабораторија без научника“ зато треба разумети као опис простора у којем машине могу самостално да обаве дуг низ задатака, а не као најаву потпуног нестанка људи. Уместо да научник ручно изводи сваки корак, он би могао да надгледа више паралелних експеримената и да се усредсреди на тумачење резултата и постављање сложенијих питања.
AI бира следећи експеримент
Класично откривање лекова одвија се кроз спор циклус. Научници поставе хипотезу, припреме узорке, изведу експеримент, анализирају резултате и тек онда одлучују шта ће следеће тестирати. Један такав круг може да траје данима или недељама.
У аутономној лабораторији тај процес се претвара у непрекидан затворени систем. AI анализира претходне резултате, процењује који молекул или комбинацију треба следеће испитати, а затим шаље упутства роботским рукама, аутоматским микроскопима и другим инструментима.
Када експеримент буде завршен, резултати се враћају моделу. Систем може да утврди да ли је почетна претпоставка била добра и да сам одабере следећи корак. На тај начин стотине или хиљаде могућности могу да буду проверене знатно брже него у лабораторији која зависи од ручног рада.
ФОТО: FOTOGRIN/ShutterstockRoche овај приступ назива „лабораторијом у петљи“. Биолошки и хемијски експерименти директно су повезани са моделима AI, тако да подаци добијени у физичкој лабораторији одмах постају материјал за нови прорачун.
Потенцијална предност није само брзина. Аутоматизација би могла да смањи разлике које настају када више људи изводи исти поступак, омогући непрекидан рад и створи прецизнију евиденцију сваког корака експеримента.
Више од 3.500 процесора иза нове лабораторије
Аутономна лабораторија не зависи само од робота. За анализу огромног броја молекула, биолошких реакција и снимака потребна је велика рачунарска инфраструктура. Roche је раније проширио свој систем додавањем 2.176 Nvidia Blackwell графичких процесора у центрима у САД и Европи.
У комбинацији са опремом у облаку, компанија сада располаже са више од 3.500 таквих процесора. Roche тврди да је то највећа јавно објављена рачунарска инфраструктура те врсте у фармацеутској индустрији.
AI алати већ имају утицај на одлучивање. Од последњег квартала 2025. до другог квартала 2026. године, око 40 одсто одлука које су се односиле на развој лекова имало је забележен допринос AI или рачунарских метода.
ФОТО: Miha Creative/ShutterstockКомпанија очекује да њен систем Target Nexus до краја 2026. године доприноси доношењу 80 одсто одлука у истраживачком портфолију. То не значи да ће AI самостално доносити све одлуке, већ да ће његове анализе бити присутне у великој већини процеса избора истраживачких праваца.
Roche жели да до 2030. године на тржиште доведе до 20 нових молекуларних терапија. Компанија истовремено планира да око две милијарде швајцарских франака уштеда у истраживању и развоју преусмери у нове програме и мере за повећање продуктивности.
Научници не нестају, али се њихов посао мења
Највећи страх који прати овакве најаве јесте да ће роботи и AI заменити велики број лабораторијских радника. Рутински задаци, као што су преношење течности, припрема плоча са узорцима, снимање и основна анализа, заиста су међу пословима које је најлакше аутоматизовати.
Међутим, систем не може сам да одреди шта је медицински важно, који ризик је прихватљив или да ли статистички занимљив резултат има стварни биолошки значај. Погрешно постављен циљ, неквалитетни подаци или квар инструмента могли би да доведу до великог броја наизглед убедљивих, али погрешних закључака.
Посебно питање је одговорност. Ако аутономни систем изабере експеримент који доведе до нетачног резултата или безбедносног проблема, мораће да буде јасно да ли су одговорни програмери модела, руководиоци лабораторије или компанија која је одобрила његову употребу.
ФОТО: PeopleImages/ShutterstockЗбог тога ће научници вероватно све мање времена проводити у ручном понављању процедура, а све више у надзору, провери, пројектовању експеримената и тумачењу резултата. Аутономна лабораторија могла би да промени природу њиховог посла, али не и да уклони потребу за људским знањем.
За пацијенте би најважнији резултат могло да буде скраћивање времена потребног за проналажење успешног кандидата за лек. Ипак, аутоматизовано откриће не може да прескочи претклиничке провере, клиничка испитивања и регулаторно одобрење. AI може брже да пронађе обећавајући молекул, али и даље не може сам да докаже да је он безбедан и ефикасан код људи.
Roche-ов план зато није прича о лабораторији у којој су научници постали непотребни. То је почетак лабораторије у којој машине преузимају експериментални рад, док људи покушавају да задрже контролу над питањима, критеријумима и последицама открића.
