أول اكتشاف للأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي: هل يمكن للروبوتات أن تساعد العلماء على اكتشاف أدوية جديدة في مجال الأدوية؟

• كاتب:
• اسم المؤلف

  البصيرة الكمومية
• 22 أغسطس 2022

ملخص البصيرة

تدفع التكاليف المرتفعة ومعدلات الفشل في تطوير الأدوية التقليدية شركات الأدوية إلى الاستثمار في تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز كفاءة البحث وخفض التكاليف. يعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في الصناعة من خلال تحديد أهداف الأدوية الجديدة بسرعة وتمكين العلاجات الشخصية. ويؤدي هذا التحول نحو الذكاء الاصطناعي إلى إعادة تشكيل المشهد الصيدلاني، من تغيير متطلبات الوظيفة للكيميائيين إلى إثارة المناقشات حول حقوق الملكية الفكرية للذكاء الاصطناعي.

سياق اكتشاف الدواء الأول بالذكاء الاصطناعي

يكلف مشروع تطوير الأدوية النموذجي 2.6 مليار دولار أمريكي. الضغط مرتفع بالنسبة للعلماء ، حيث أن 9 من أصل 10 علاجات مرشحة لا تحصل على الموافقات التنظيمية. نتيجة لذلك ، تستثمر شركات الأدوية بقوة في منصات الذكاء الاصطناعي خلال عشرينيات القرن الحالي لزيادة فعالية البحث مع خفض التكاليف. 

تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة في اكتشاف الأدوية ، بما في ذلك التعلم الآلي (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر. يحلل ML البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك المؤلفات العلمية والتجارب السريرية وسجلات المرضى. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتحديد الأنماط التي قد تشير إلى أهداف دوائية جديدة أو تؤدي إلى تطوير علاجات أكثر فعالية. يستخدم NLP ، وهو نموذج تنبؤي قائم على اللغة ، لاستخراج البيانات من الأدبيات العلمية ، والتي يمكن أن تسلط الضوء على طرق جديدة يمكن من خلالها تطوير الأدوية الموجودة. أخيرًا ، تحلل رؤية الكمبيوتر صور الخلايا والأنسجة ، والتي يمكنها تحديد التغيرات المرتبطة بالأمراض.

مثال على شركة أدوية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتطوير عقاقير جديدة هي شركة Pfizer ، التي تستخدم نظام IBM Watson ، وهو نظام ML يمكنه البحث على نطاق واسع عن أدوية الأورام المناعية. وفي الوقت نفسه ، عقدت شركة Sanofi التي تتخذ من فرنسا مقراً لها شراكة مع شركة Exscientia في المملكة المتحدة لإنشاء منصة ذكاء اصطناعي للبحث عن علاجات أمراض التمثيل الغذائي. تستخدم شركة Genentech التابعة لشركة Roche السويسرية نظام الذكاء الاصطناعي من GNS Healthcare في الولايات المتحدة لقيادة البحث عن علاجات السرطان. في الصين ، حصلت شركة Meta Pharmaceuticals الناشئة في مجال التكنولوجيا الحيوية على تمويل أولي بقيمة 15 مليون دولار أمريكي لتطوير علاجات لأمراض المناعة الذاتية باستخدام الذكاء الاصطناعي. تم احتضان الشركة من قبل شركة أخرى لاكتشاف الأدوية بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، Xtalpi.

التأثير التخريبي

ربما كان التطبيق الأكثر عملية لاكتشاف دواء الذكاء الاصطناعي الأول هو تطوير أول دواء علاجي لكوفيد-19، وهو دواء مضاد للفيروسات يسمى ريمديسيفير. تم تحديد الدواء في البداية كعلاج محتمل للفيروس من قبل الباحثين في شركة Gilead Sciences، وهي شركة للتكنولوجيا الحيوية في كاليفورنيا، باستخدام الذكاء الاصطناعي. استخدمت الشركة خوارزمية لتحليل البيانات من قاعدة بيانات GenBank، والتي تحتوي على معلومات عن جميع تسلسلات الحمض النووي المتاحة للجمهور.

حددت هذه الخوارزمية مرشحين محتملين، قامت شركة Gilead Sciences بتصنيعهما واختبارهما ضد فيروس كوفيد-19 في طبق معملي. وتبين أن كلا المرشحين فعالان ضد الفيروس. ثم تم اختيار أحد هؤلاء المرشحين لمزيد من التطوير والاختبار على الحيوانات والبشر. تبين في النهاية أن عقار ريمديسيفير آمن وفعال، وتمت الموافقة على استخدامه من قبل إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA).

ومنذ ذلك الحين، تعاونت الشركات والمنظمات لإيجاد المزيد من علاجات فيروس كورونا باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي. في عام 19، اجتمعت 2021 شركات معًا لإنشاء IMPECCABLE (خط أنابيب النمذجة المتكاملة لعلاج فيروس كورونا من خلال تقييم العملاء المحتملين الأفضل). وتشمل هذه المنظمات جامعة روتجرز، وكلية لندن الجامعية، ووزارة الطاقة الأمريكية، ومركز لايبنيز للحوسبة الفائقة، وشركة NVIDIA.

المشروع عبارة عن خط أنابيب لمحاكاة الذكاء الاصطناعي يعد بتسريع فحص المرشحين المحتملين لأدوية كوفيد-19 أسرع بـ 50,000 ألف مرة من الطرق الحالية. يجمع برنامج IMPECCABLE بين معالجة البيانات المختلفة، والنمذجة والمحاكاة القائمة على الفيزياء، وتقنيات التعلم الآلي لإنشاء ذكاء اصطناعي يستخدم الأنماط الموجودة في البيانات لبناء نماذج تنبؤية. على عكس الطريقة النموذجية، حيث يتعين على العلماء التفكير بعناية وتطوير الجزيئات بناءً على معرفتهم، يسمح هذا المسار للباحثين بفحص أعداد كبيرة من المواد الكيميائية تلقائيًا، مما يزيد بشكل كبير من احتمال العثور على مرشح محتمل.

تداعيات اكتشاف العقاقير لأول مرة في الذكاء الاصطناعي

قد تشمل الآثار الأوسع لاعتماد الصناعة لمنهجيات اكتشاف العقاقير التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ما يلي: 

• تتولى منصات الذكاء الاصطناعي المهام التي يتم التعامل معها تقليديًا من قبل الكيميائيين في بداية حياتهم المهنية، مما يستلزم من هؤلاء المهنيين اكتساب مهارات جديدة أو تغيير المسارات المهنية.
• توظف شركات الأدوية الكبرى علماء روبوتيين للبحث في البيانات الجينية والمرضية والعلاجية واسعة النطاق، مما يؤدي إلى تسريع تطوير العلاج.
• زيادة في الشراكات بين الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا الحيوية وشركات الأدوية القائمة لاكتشاف الأدوية بمساعدة الذكاء الاصطناعي، مما يجذب المزيد من الاستثمارات من كيانات الرعاية الصحية.
• تسهيل العلاجات الطبية المخصصة للأفراد ذوي الخصائص البيولوجية الفريدة، وخاصة أولئك الذين يعانون من اضطرابات المناعة الذاتية غير الشائعة.
• مناقشات تنظيمية مكثفة حول حقوق الملكية الفكرية للذكاء الاصطناعي في اكتشافات الأدوية والمساءلة عن الأخطاء المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في قطاع الأدوية.
• تشهد صناعة الرعاية الصحية انخفاضًا كبيرًا في تكاليف تطوير الأدوية، مما يسمح بأسعار معقولة للأدوية للمستهلكين.
• تتغير ديناميكيات التوظيف في قطاع الأدوية، مع التركيز على علوم البيانات وخبرة الذكاء الاصطناعي على المعرفة الصيدلانية التقليدية.
• إمكانية تحسين النتائج الصحية العالمية بسبب عمليات اكتشاف الأدوية الأسرع والأكثر كفاءة، خاصة في البلدان النامية.
• ومن المحتمل أن تسن الحكومات سياسات لضمان الوصول العادل إلى الأدوية المكتشفة بواسطة الذكاء الاصطناعي، ومنع الاحتكارات وتعزيز الفوائد الصحية على نطاق أوسع.
• تتضاءل التأثيرات البيئية حيث يؤدي اكتشاف الأدوية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي إلى تقليل الحاجة إلى التجارب والتجارب المعملية كثيفة الاستخدام للموارد.

أسئلة للنظر فيها

• كيف تعتقد أن اكتشاف الدواء الأول باستخدام الذكاء الاصطناعي سيغير الرعاية الصحية؟
• ما الذي يمكن أن تفعله الحكومات لتنظيم تطورات العقاقير التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في المقام الأول ، لا سيما التسعير وإمكانية الوصول؟