ผู้เขียน: Muhammad Yusuf,การวิจัย @Delphi_Digital
แปลโดย: Deep潮 TechFlow
คำแนะนำจาก Shenchao: ตัวแทน AI ชื่อ peptAI ออกแบบยาทดลองสำหรับ ADHD ภายใน 24 ชั่วโมง โทเค็น BIO Protocol พุ่งขึ้น 105% และทวิตเตอร์คริปโตทันทีถูกคำว่า "DeSci" ครอบงำ แต่เมื่อพิจารณาข้อมูลอย่างสงบ: อัตราความสำเร็จของยาที่ AI ค้นพบในระยะคลินิก Phase I นั้นสูงถึง 80-90% จริง แต่ Phase I เฉพาะทดสอบว่า "จะทำให้ผู้ป่วยเสียชีวิตหรือไม่" ส่วน Phase III ซึ่งเป็นขั้นตอนตัดสินว่ายาจะรักษาโรคได้จริงหรือไม่ ในจำนวนเส้นทางยา AI ทั้งหมด 173 เส้นทางทั่วโลก ยังไม่มีเส้นทางใดผ่านการทดลองครบถ้วน การคาดการณ์ที่มองโลกในแง่ดีที่สุดคือจะเห็นยาตัวแรกที่ FDA อนุมัติในปี 2028 ในขณะที่วงจรความสนใจของตลาดคริปโตไม่สามารถยืนหยัดได้นานกว่า 6 เดือน — ผลลัพธ์สุดท้ายของเกมนี้คือ DeSci จะต้องค้นพบกลไกการระดมทุนที่เหมาะกับวงจรคลินิก 4 ปี หรือไม่ก็เป็นเพียงฟองสบู่เรื่องเล่าอีกครั้งที่ระเบิดแตก
การค้นพบยาด้วยปัญญาประดิษฐ์
ตัวแทน AI ชื่อ peptAI ออกแบบยาเปปไทด์ทดลองใหม่สำหรับ ADHD ตั้งแต่ศูนย์ภายใน 24 ชั่วโมง ผ่านกระบวนการยืนยันทั้งแปดขั้นตอน และส่งออกโมเลกุลที่สามารถส่งไปทดสอบในห้องปฏิบัติการได้ทันที ค่าใช้จ่ายในการทำงานในห้องปฏิบัติการเพียงไม่กี่พันดอลลาร์ โทเค็นของ BIO Protocol พุ่งขึ้น 105% และภายในไม่กี่ชั่วโมง โปรไฟล์ของครึ่งหนึ่งของผู้ใช้บน Twitter ด้านการเงินดิจิทัลก็เพิ่มคำว่า "DeSci" เข้าไป คล้ายกับที่พวกเขาเพิ่มคำว่า "AI" เมื่อหกเดือนก่อน
โมเดลพับโปรตีนแบบโอเพ่นซอร์สตอนนี้สามารถบรรลุระดับเดียวกับ AlphaFold3 โดยไม่มีค่าใบอนุญาต ฐานข้อมูลชีวภาพที่เปิดเผยครอบคลุมสารประกอบ 2.5 ล้านชนิด และต้นทุนการยืนยันในห้องปฏิบัติการจริงต่ำกว่า 2,000 ดอลลาร์สหรัฐ AI กำลังลดต้นทุนและเวลาในการค้นพบยา
ฉันใช้เวลาหนึ่งสัปดาห์เพื่อพยายามเข้าใจว่าครั้งนี้มีอะไรที่แตกต่างอย่างแท้จริง
การผ่านการทดลองทางคลินิกเฟส I ไม่ใช่เรื่องที่น่าประทับใจ
ตัวเลขที่ถูกกล่าวอ้างคือยาที่ค้นพบโดย AI มีอัตราความสำเร็จในระยะคลินิกเฟส I อยู่ที่ 80-90% ในขณะที่ยาแบบดั้งเดิมอยู่ที่ประมาณ 47% แต่สิ่งที่ไม่มีใครเติมเต็มคือ เฟส I แค่ทดสอบว่ายาจะฆ่าคุณหรือไม่ ไม่ได้ทดสอบว่าจะรักษาคุณให้หายได้หรือไม่ การผ่านเฟส I หมายความว่าสารประกอบของคุณปลอดภัยพอที่จะดำเนินการวิจัยต่อไป แต่ยังต้องผ่านขั้นตอนทั้งหมดที่เหลือจนกว่าจะได้รับการอนุมัติจาก FDA
รายงานข้อมูลระยะที่ II พบสารประกอบที่ค้นพบด้วย AI น้อยกว่า 40 ชนิด และไม่มีสารใดที่เสร็จสิ้นระยะที่ III Rentosertib ของ Insilico Medicine เป็นสารประกอบที่ค้นพบด้วย AI ที่ก้าวหน้าที่สุดในปัจจุบัน ซึ่งเผยแพร่ผลบวกของการทดลองระยะที่ IIa ในการรักษาโรคปอดแข็งตัวแบบไม่ทราบสาเหตุในวารสาร Nature Medicine กลางปี 2025 และเริ่มรับผู้เข้าร่วมการทดลองระยะที่ III ในจีนในไตรมาสที่สี่ของปี 2025 หากทุกอย่างเป็นไปตามแผน (เสร็จสิ้นการรับผู้เข้าร่วมในปี 2027 เปิดเผยข้อมูลในปี 2028 และ FDA พิจารณาในปี 2029) คุณจะเห็นระยะเวลาอย่างน้อยสามปี — นี่ยังเป็นสารประกอบที่ดีที่สุดในสายผลิตภัณฑ์ยา 173 ชนิด โดยสารหลายชนิดถูกระงับในปี 2025 เนื่องจากไม่บรรลุเป้าหมายในการรักษาโรคผิวหนังอักเสบจากภูมิแพ้ จิตเภท และมะเร็ง นักวิเคราะห์อิสระประเมินว่าความน่าจะเป็นที่ยาที่ออกแบบด้วย AI ตัวแรกจะได้รับการอนุมัติจาก FDA ภายในปี 2027 อยู่ที่ 60% ขณะนี้ยังไม่มียาใดที่ออกแบบด้วย AI ผ่านกระบวนการนี้เลย
Can Twitter hold up real DeSci?
จดจำเส้นเวลาเหล่านี้ไว้ในใจ แล้วดูกราฟเทียนของ BIO Protocol ราคาโทเค็นร่วงจาก 0.89 ดอลลาร์ลงมาเหลือ 0.018 ดอลลาร์ แล้วพุ่งขึ้น 105% หลังข่าว peptAI ปริมาณการซื้อขาย 7.2 พันล้านดอลลาร์หมุนเวียนในมูลค่าตลาด 680 ล้านดอลลาร์ ตรรกะการระดมทุนใน DeSci ทั้งหมดอิงจากสมมติฐานว่าผู้ถือโทเค็นจะรอคอยโครงการทางคลินิกเป็นเวลา 7 ถึง 10 ปี แต่ crypto Twitter จะเปลี่ยนไปสู่เรื่องราวถัดไปก่อนที่จะเปิดเผยข้อมูลระยะที่ I
Pump Science ได้เปิดเผยกุญแจส่วนตัวของตนเองบน GitHub ซึ่งนำไปสู่การสร้างโทเค็นหลอกลวงจำนวนมาก รวมถึงโทเค็นที่ชื่อจริงว่า Cocaine การบังคับใช้ IP-NFT ยังไม่เคยถูกทดสอบในศาล
Open Source Science VS DeSci
หากเราไม่หลงเข้าสู่การหลอกตัวเองแบบสะท้อนและ投机เรื้อรัง DeSci ยังมีความหวังเล็กน้อยในวิทยาศาสตร์แบบเปิดแหล่งที่มา
ในเดือนตุลาคม 2025 กลุ่ม OpenFold ได้เปิดตัว OpenFold3 ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 สามารถฝึกได้เต็มรูปแบบ ใช้เพื่อการค้าได้ และสร้างขึ้นจากโครงสร้างที่ระบุจากการทดลองมากกว่า 300,000 รายการ (ต่างจาก AlphaFold3 ซึ่ง Google ล็อกไว้ภายใต้ข้อจำกัดเฉพาะทางวิชาการ) Boltz-2 ที่ MIT และ Recursion ร่วมกันเปิดตัวสามารถทำนายโครงสร้างโปรตีนและค่าความผูกพันได้เร็วขึ้น 1,000 เท่าเมื่อเทียบกับวิธีทางฟิสิกส์ Baker Laboratory เปิดตัว RFdiffusion3 ในเดือนธันวาคม ChEMBL มีสารชีวภาพที่มีกิจกรรม 2.5 ล้านสารพร้อมแผนภูมิ ADMET ครบถ้วน ใครก็ตามที่มีแล็ปท็อปสามารถใช้งานได้ฟรี โครงสร้างพื้นฐานที่บริษัทยาเคยใช้จ่ายหลายล้านดอลลาร์เพื่อสร้างขึ้นเองตอนนี้อยู่บน GitHub ภายใต้ใบอนุญาตที่ผ่อนปรน และขณะนี้มีบริษัทยาห้าแห่งกำลังดำเนินการฝึกแบบฟีเดอเรชันกับคลังยา-โปรตีนเฉพาะของตนผ่านโครงการ OpenFold3 ของรัฐบาลกลาง ไม่มีใครพูดถึงเรื่องเหล่านี้บน Twitter แบบคริปโต เพราะไม่มีโทเค็นให้ซื้อขาย และฉันสงสัยอย่างยิ่งว่าผู้มีส่วนร่วมหลักในคลังโค้ดเหล่านี้จะรู้สึกตื่นเต้นกับโทเค็นหรือไม่
วิกฤตการเงินด้านการวิจัย
ในปี 2025 มีการยกเลิกหรือระงับเงินอุดหนุน NIH และ NSF มากกว่า 7,800 รายการ และมีเงินทุนมากกว่า 5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐถูกแช่แข็ง งบประมาณของ NIH (สถาบันสุขภาพแห่งชาติอเมริกา ผู้ให้ทุนสาธารณะด้านการวิจัยทางชีวการแพทย์รายใหญ่ที่สุดในโลก ด้วยงบประมาณประมาณ 47 พันล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี) ยังคงเท่าเดิมเนื่องจากสภาคองเกรสยังคงจัดสรรเงิน แต่รัฐบาลยังคงระงับโครงการในสายการผลิต เงินอุดหนุนแบบแข่งขันใหม่ลดลงจาก 11,659 รายการในปีงบประมาณ 2024 เหลือเพียง 6,095 รายการในปีงบประมาณ 2025 ลดลง 48% อัตราความสำเร็จในการขอรับทุนของนักวิจัยลดลงจาก 21% เป็น 13% Fred Hutch สูญเสีย 5.08 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และฮาร์วาร์ดสูญเสีย 9.45 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
การขาดแคลนทุนคือเหตุผลที่การโปรโมต DeSci มีโอกาส—หากทำถูกต้อง ในเดือนกรกฎาคม 2025 VitaDAO ได้สนับสนุน Gero ซึ่งลงนามในข้อตกลงการวิจัยและการอนุญาตกับ Chugai Pharmaceutical (บริษัทลูกของ Roche ที่มีมูลค่าตลาดประมาณ 100,000 ล้านดอลลาร์ ไม่ใช่ meme) โดยมีการชำระเงินตามเป้าหมายสูงถึง 250 ล้านดอลลาร์ นี่เป็นครั้งแรกที่โครงการที่ได้รับการสนับสนุนโดย DAO ผลิตสิ่งที่บริษัทยาจริงยินดีจ่ายมูลค่าระดับเก้าหลัก กระบวนการนี้เสร็จสิ้นโดยไม่มีการโต้แย้งด้านการบริหารหรือการหนีไป ยังคงเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดที่เกิดขึ้นในสาขา này
สี่ปีแห่งความถาวร
ปีนี้มียาที่ค้นพบโดย AI จำนวน 15 ถึง 20 ตัวเข้าสู่ระยะที่ 3 ข้อมูลของ Rentosertib จะไม่เปิดเผยจนถึงปี 2028 อย่างเร็วที่สุด ซึ่งหมายความว่าการตัดสินที่แท้จริงว่าสิ่งเหล่านี้จะสามารถแปลงเป็นยาที่มีประสิทธิภาพในร่างกายมนุษย์ได้หรือไม่ยังต้องรออีกหลายปี ไม่ว่าจะมีโทเค็นหรือไม่ ชุดเทคโนโลยีแบบโอเพ่นซอร์สจะยังคงลดต้นทุนต่อไป และช่องว่างด้านทุนจะยังคงผลักดันนักวิจัยให้หันไปหาผู้ที่ยินดีออกเช็ค โมเดลการพับโปรตีนแบบโอเพ่นซอร์สในปัจจุบันสามารถเข้าถึงระดับ AlphaFold3 โดยไม่มีค่าใบอนุญาตใดๆ และต้นทุนการยืนยันในห้องปฏิบัติการเปียกน้อยกว่า 2,000 ดอลลาร์สหรัฐ ในขณะที่ NIH เพิ่งบันทึกอัตราความสำเร็จในการรับทุนต่ำสุดในรอบสองทศวรรษ แม้ว่า AI จะทำตามทุกสิ่งที่ผู้สนับสนุนสัญญาไว้และลดระยะเวลาการพัฒนายาลงครึ่งหนึ่ง คุณยังคงเห็นวงจรเวลา 4 ถึง 5 ปีตั้งแต่การค้นพบจนถึงการอนุมัติ และนี่ยังเป็นสถานการณ์ที่มองโลกในแง่ดีโดยสมมติว่าอัตราความสำเร็จของระยะที่ 3 เพิ่มขึ้นจริงๆ สี่ปีคือช่วงเวลาอันยาวนานในอุตสาหกรรมที่ความเชื่อในพอร์ตการลงทุนเปลี่ยนแปลงตามการประชุมโทรศัพท์รายงานผลรายไตรมาส และผู้ถือโทเค็นมองว่าระยะเวลาถือครอง 6 เดือนเป็นจำคุกตลอดชีวิต
ไม่ว่าจะมีผู้ซื้อโทเค็นหรือไม่ ต้นทุนของการค้นพบและการสร้างนวัตกรรมลดลงทุกไตรมาส ช่องว่างทางการเงินที่เกิดจาก NIH ก็เป็นปัญหาเช่นกัน ระหว่างสาเหตุทั้งสองนี้ อาจมีเวอร์ชันที่เป็นไปได้ โดยโทเค็นใช้ระดมทุนสำหรับการทดลองทางคลินิกเฉพาะเจาะจง กำหนดเป้าหมายที่ชัดเจน และมอบสิทธิ์การกำกับดูแลให้กับผู้เชี่ยวชาญ การทำธุรกรรมระหว่าง Gero/Chugai เป็นหลักฐานชิ้นแรกที่แสดงว่าโครงการที่ได้รับทุนจาก DAO สามารถผลิตสิ่งที่บริษัทยาจริงๆ ยินดีซื้อในราคาหลักพันล้านดอลลาร์ ไม่รวมถึงการพูดเกินจริง ฉันอยากรู้ว่าจะมีใครสร้างโครงสร้างพื้นฐานการระดมทุนที่ป้องกันได้สำหรับ DeSci ที่แท้จริงหรือไม่