Ngày 3/6/2025, Nature Medicine công bố kết quả thử nghiệm pha IIa ngẫu nhiên của rentosertib trên 71 người mắc xơ phổi vô căn. Nghiên cứu diễn ra trong 12 tuần tại 21 cơ sở ở Trung Quốc. Rentosertib, trước đây mang mã ISM001-055, ức chế TNIK (Traf2- and NCK-interacting kinase), một kinase liên quan đến quá trình xơ hóa. Nhóm tác giả mô tả đây là thử nghiệm pha IIa đầu tiên của một thuốc có mục tiêu được phát hiện bằng AI và phân tử được AI tạo ra. Công nghệ được dùng là AI tạo sinh (generative AI).

Tiêu chí chính đo an toàn, FVC là tiêu chí phụ

Người tham gia được chia ngẫu nhiên vào bốn nhánh: 30 mg mỗi ngày, 30 mg hai lần mỗi ngày, 60 mg mỗi ngày hoặc giả dược. Mỗi nhánh rentosertib có 18 người, còn nhánh giả dược có 17 người. Tiêu chí chính là tỷ lệ có ít nhất một biến cố bất lợi phát sinh trong điều trị. Thay đổi dung tích sống gắng sức (forced vital capacity, FVC) thuộc nhóm tiêu chí phụ về hiệu quả.

Sau 12 tuần, FVC trung bình ở nhánh 60 mg mỗi ngày tăng 98,4 ml, với khoảng tin cậy 95% từ 10,9 đến 185,9 ml. Nhóm giả dược giảm trung bình 20,3 ml, với khoảng tin cậy từ âm 116,1 đến 75,6 ml. Nhánh liều cao nhất vì thế ghi nhận tín hiệu chức năng phổi rõ nhất trong nghiên cứu. FVC vẫn là tiêu chí phụ, còn dữ liệu chưa thay thế một thử nghiệm xác nhận hiệu quả với quy mô lớn và thời gian dài.

Tỷ lệ có biến cố bất lợi phát sinh trong điều trị là 72,2%, 83,3% và 83,3% ở ba nhánh rentosertib, so với 70,6% ở nhóm giả dược. Biến cố được đánh giá là liên quan điều trị tăng từ 50% ở nhánh 30 mg mỗi ngày lên 77,8% ở nhánh 60 mg mỗi ngày. Nhóm giả dược ở mức 29,4%. Biến cố nghiêm trọng liên quan điều trị xuất hiện ở 5,6% đến 11,1% người dùng rentosertib và không xuất hiện ở nhóm giả dược. Trong 16 người dừng điều trị sớm, 12 trường hợp do biến cố bất lợi và 7 trường hợp liên quan tổn thương hoặc bất thường chức năng gan.

AI tham gia từ chọn mục tiêu đến tạo cấu trúc phân tử

Nghiên cứu đăng trên Nature Biotechnology năm 2024 cho biết nền tảng PandaOmics đã ưu tiên TNIK từ dữ liệu đa tầng sinh học (multi-omics) và tài liệu khoa học. Sau đó, Chemistry42 tạo và tối ưu các cấu trúc có khả năng ức chế TNIK. Các nhà nghiên cứu tiếp tục tổng hợp, sàng lọc và kiểm tra những phân tử này trong phòng thí nghiệm cùng mô hình động vật. INS018_055 được chọn làm ứng viên tiền lâm sàng rồi đổi tên thành rentosertib.

Nhóm nghiên cứu cho biết quá trình từ phát hiện mục tiêu đến chọn ứng viên tiền lâm sàng kéo dài khoảng 18 tháng. Mốc 18 tháng chỉ bao phủ phần đầu của quy trình, chưa gồm toàn bộ thử nghiệm trên người, sản xuất và thẩm định của cơ quan quản lý. Vì vậy, con số này không đủ để kết luận AI đã rút ngắn toàn bộ chu kỳ phát triển thuốc từ hơn 10 năm xuống vài năm. Trường hợp rentosertib cho thấy một ứng viên do AI hỗ trợ đã đi đến dữ liệu ngẫu nhiên trên người bệnh, nhưng chưa đo được tỷ lệ thành công của cả ngành.

Một cột mốc lâm sàng chưa phải bằng chứng cuối cùng

Kết quả pha IIa thu hẹp khoảng cách giữa dự đoán trên máy tính và dữ liệu lâm sàng. Tín hiệu mới nằm ở chỗ mục tiêu, cấu trúc phân tử và FVC đã xuất hiện trong cùng một chuỗi bằng chứng. Tuy nhiên, AI chỉ tham gia một số khâu của quá trình phát triển thuốc. Sinh học bệnh, độc tính, thiết kế thử nghiệm, tuyển người bệnh, sản xuất và thẩm định vẫn quyết định ứng viên có đi tiếp hay không.

Một chương trình thành công ở pha IIa chưa chứng minh AI làm tăng tỷ lệ thành công của mọi ứng viên thuốc. Dữ liệu cũng chưa cho biết rentosertib duy trì tác dụng sau 12 tuần hoặc cải thiện kết quả quan trọng với người bệnh. Bằng chứng xác nhận cần đến từ thử nghiệm dài hơn, có nhiều người tham gia hơn và bao phủ nhiều nhóm dân số. Tại ngày 1/10/2025, chưa có kết quả pha III để xác nhận hiệu quả và an toàn dài hạn.

Cỡ mẫu, địa điểm và lợi ích liên quan giới hạn cách diễn giải

Nhóm tác giả nêu ba giới hạn chính: số người trong từng nhánh nhỏ, toàn bộ người tham gia sống tại Trung Quốc và thời gian theo dõi ngắn. Tỷ lệ dừng thử nghiệm là 22,5%, tương ứng 16 trong 71 người. Có 22 người thiếu số đo FVC ở tuần 12; phân tích dùng phép bù dữ liệu nhiều lần (multiple imputation). Những yếu tố này làm tăng độ bất định khi ước tính an toàn và hiệu quả lâu dài. Dữ liệu chưa cho phép suy rộng trực tiếp sang người bệnh tại Đài Loan, Việt Nam hoặc các khu vực khác.

Bài báo công bố Insilico Medicine là nhà tài trợ và 11 tác giả là nhân viên công ty. Những tác giả làm việc cho nhà tài trợ tham gia thiết kế, thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu. Bài báo cũng cho biết Fortrea Clinical Pharmacology Services phụ trách quản lý thử nghiệm cùng xử lý, tổng hợp và phân tích dữ liệu. Công bố này không tự bác bỏ kết quả, nhưng cho thấy nhu cầu về nghiên cứu xác nhận độc lập.

Thước đo cho doanh nghiệp tại Đài Loan và Việt Nam

Với doanh nghiệp công nghệ sinh học tại Đài Loan, hồ sơ rentosertib cung cấp một thước đo về chuỗi bằng chứng cần có sau khâu sàng lọc bằng AI. Kết quả trên máy tính cần được nối với xác nhận trong phòng thí nghiệm, dữ liệu độc tính và thử nghiệm có đối chứng trên người. Doanh nghiệp cũng cần tách thời gian chọn ứng viên tiền lâm sàng khỏi toàn bộ chu kỳ phát triển thuốc. Phép tách này giúp tránh biến một mốc kỹ thuật sớm thành tuyên bố về khả năng được cấp phép.

Cách đọc tương tự áp dụng cho các dự án phát triển thuốc bằng AI ở Việt Nam. Một nền tảng tạo được mục tiêu hoặc phân tử mới chưa đồng nghĩa ứng viên sẽ vượt qua thử nghiệm lâm sàng. Tính đến thời điểm bài viết được thực hiện, chúng tôi chưa tìm thấy văn bản chính thức của cơ quan chức năng Việt Nam đưa ra số liệu so sánh cho trường hợp này. Khoảng trống dữ liệu không chứng minh Việt Nam thiếu dự án tương tự; nó chỉ giới hạn kết luận từ nguồn công khai.