الذكاء الاصطناعي يجعل تصنيع الأدوية ذكيًا، متمنيًا لك الصحة وطول العمر

مجالبالنسبة لمشكلة البحث والتطوير الدوائي الصعبة في الصناعة الطبية، فإن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والتعلم العميق يمكن أن يجعل العملية أسرع وأكثر اقتصادا وأكثر كفاءة. وفي الوقت نفسه، يؤدي استخدام التكنولوجيا إلى تغيير الطريقة التي تتطور بها أبحاث الأدوية وتطويرها.

ربما لا تستطيع أن تتخيل كم يكلف تطوير الأدوية؟

في المتوسط،تبلغ تكلفة تطوير الدواء 2.5 مليار دولار ويستغرق 10 سنوات.. وعلاوة على ذلك، في النهاية، لن يتم استخدام سوى حوالي عُشر الأدوية فعلياً. وبحسب البيانات، بلغ العائد على الاستثمار في البحث والتطوير للأدوية الجديدة في عام 2017 نحو 3.2% فقط. 

إن كيفية تصنيع الأدوية بنجاح وكفاءة، وفي نفس الوقت القدرة على اجتياز التحقق السريري وتلبية المعايير الطبية، هي مشكلة ملحة تحتاج إلى حل في البحث والتطوير.  

لذا، في عالم اليوم حيث تحظى الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية بتقدير كبير، هل يمكن لاستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في البحث والتطوير الدوائي أن يغير هذا الوضع؟

هل تطوير الأدوية صعب؟ جرب الذكاء الاصطناعي

قال بريندان فراي، أستاذ الهندسة والطب بجامعة تورنتو: "يعتمد تطوير الأدوية التقليدية بشكل كبير على الحظ، كما لو كنت ترمي عصا على شجرة دون تفكير لمعرفة ما إذا كان بإمكانك إسقاط تفاحة. هذه الطريقة ليست مُستهلكة للوقت والجهد فحسب، بل إنها أيضًا لا تضمن النجاح".

تصف هذه الكلمات بوضوح معضلة تطوير الأدوية. وهذا يعكس أيضًا بشكل غير مباشر صعوبة تصنيع الأدوية.

أحد الأسباب هو أن هناك عددًا لا يحصى من الجزيئات التي يمكن تحويلها إلى أدوية، ويتطلب البحث والتطوير معرفة مهنية متينة لتحليل جزيئات الأدوية التي يمكنها علاج أمراض محددة. هذه مهمة مطابقة ضخمة.  

ومن ناحية أخرى، يجب على الصيادلة أن يأخذوا في الاعتبار العديد من العوامل: مثل التفاعلات المختلفة بين الأدوية والخلايا والأعضاء المتعددة في جسم الإنسان، والاختلافات في الأدوية لدى المرضى المختلفين، وما إلى ذلك.

السبب وراء صعوبة هذه المشاكل هو أن المناطق التي تغطيها والتي صممت من أجلها تتطلب كمية كبيرة من تحليل البيانات للعثور على أنماط محددة.عندما يتم التعامل معها يدويًا، فسوف تكلف الكثير وتكون الأخطاء عرضة للوقوع.

وهذا هو المكان الذي تظهر فيه أهمية الذكاء الاصطناعي. يمكن للذكاء الاصطناعي العثور على الاتجاهات في كميات هائلة من البيانات وجعل العملية أسرع وأكثر اقتصادا وأكثر كفاءة.

الآن، يستطيع الباحثون رسم مخطط تقريبي للحل، ثم استخدام البيانات والتعلم الآلي للسماح للذكاء الاصطناعي بالقيام بالباقي.

الشركات التي تركز على تطوير الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي

تقع في تورنتو سيكليكا تم اختيارها كواحدة من أفضل 20 شركة لأبحاث وتطوير الأدوية القائمة على الذكاء الاصطناعي في العالم العام الماضي. يتعاونون مع العديد من الشركات.من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي والفيزياء الحيوية والإحصاء والبيانات الضخمة، نركز على دراسة كيفية عمل الأدوية على أهداف وأمراض متعددة.

وقال ناهد كورجي، رئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي لشركة سيكليكا: "تاريخيًا، تم تصميم الأدوية لاستهداف هدف واحد وبالتالي تم تطويرها للارتباط ببروتين واحد".

ولكن العديد من الدراسات أظهرت أن الأدوية غالباً ما يكون لها مئات التفاعلات غير المستهدفة (أي أنها ترتبط بأكثر من بروتين واحد)، مما قد يؤدي إلى آثار جانبية غير متوقعة. هدفنا هو تحديد جميع البروتينات في الجسم التي يمكن أن ترتبط بالدواء. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدنا بشكل فعال. "

وتساعد أبحاث شركة Cyclica أيضًا العلماء على فهم سبب عمل بعض الأدوية بشكل مختلف لدى الأشخاص المختلفين، مما يؤدي إلى تسريع تطوير أدوية جديدة أكثر دقة. وقالوا "هدفنا هو تقصير وقت تطوير الدواء إلى عامين من خلال الذكاء الاصطناعي".

وقال كورجي أيضًا: "بالنسبة للأمراض التي ليس لها أدوية لعلاج الأعراض، مثل مرض الزهايمر، والأمراض التي يصعب علاجها، مثل مرض السكري،وبمساعدة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، قد يكون من الممكن الدخول إلى مرحلة قابلة للعلاج أو حتى الشفاء في وقت أبكر من النموذج القديم.. "

لمحاربة صعوبات تصنيع الأدوية، تزدهر الذكاء الاصطناعي في كل مكان

مع تطور التكنولوجيا، تستخدم المزيد والمزيد من الشركات والمؤسسات الذكاء الاصطناعي لدراسة إنتاج الأدوية.

وفي التقارير الأخيرة،جامعة بيتسبرغاستخدم الباحثون أساليب التعلم العميق لتحسين دقة تطوير الأدوية.

وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، تمكنوا من استكشاف ودراسة ملايين النماذج الافتراضية للجزيئات في أجهزة الكمبيوتر، ولاحظوا في الوقت نفسه كيف تستجيب مئات الأمراض لأدوية محددة.

ويساعد التعلم العميق الباحثين أيضًا على فهم الآثار الجانبية المحتملة لجزيئات الأدوية والتقاط تلك الجزيئات الفعالة ضد أمراض معينة من أجل تصنيع أدوية جديدة.ومن خلال البحث، تمكنوا الآن من تحسين دقة التوقعات الاصطناعية من 50% السابق إلى 70% الحالي.

واحد آخر يسمى علم الجينوم العميق الشركة، مدّعيةً أن لديها 20 نظام ذكاء اصطناعي.

قال رئيسهم: "هل تريدون اكتشاف أهداف دوائية جديدة لطفرات الأمراض؟ لدينا مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي. هل تريدون تصميم دواء قادر على حل مشكلة معينة؟ لدينا أداة أخرى للذكاء الاصطناعي. هل تريدون التحقق مما إذا كان الدواء قد يسبب آثارًا جانبية؟ لدينا مجموعة أخرى من أدوات الذكاء الاصطناعي."

فضلاً عن ذلك،وتستكشف العديد من الشركات أيضًا خيارات جديدة للأدوية في التحقق السريري المختلفة من خلال تدريب الشبكات العصبية الكبيرة.

على سبيل المثال، تم الإبلاغ عن أن نموذج التعلم العميق يقوم أيضًا بتحليل صور المجهر لتحديد ما إذا كان الدواء فعالًا ضد الخلايا المريضة. تستطيع هذه الطريقة، التي تستخدم لمراقبة مئات الخصائص الخلوية، معالجة ما يصل إلى 10 ملايين خلية في الأسبوع. وهذا أبعد ما يكون عن القدرة البشرية.

وبفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه، تم تسريع عملية جمع البيانات ومعالجتها في عملية تطوير الأدوية بشكل كبير. وقد أدى ذلك أيضًا إلى تغيير بعض نماذج التطوير في صناعة الأدوية.

الذكاء الاصطناعي + تطوير الأدوية، هذا هو نموذج المستقبل

كما هو الحال الآن،يتم بالفعل تطبيق الذكاء الاصطناعي في كل مرحلة رئيسية من مراحل تطوير الأدوية.

من تحليل الأدبيات في المرحلة التحضيرية، والتعرف الأولي على أهداف التدخل، إلى اكتشاف الأدوية المرشحة، ثم التجارب السريرية الأسرع، وفي نهاية المطاف البحث عن المؤشرات الحيوية لتشخيص المرض (تحديد فعالية الدواء)، يتولى الذكاء الاصطناعي تدريجيا هذه الخطوة ويسرعها.

يمكن القول أن الذكاء الاصطناعي قد أوصل هذه الصناعة إلى مستوى جديد، ولكن في الوقت الحاضر، لا تزال هناك بعض أوجه القصور. وقال الباحثون إن "الذكاء الاصطناعي مناسب لمعالجة الأنظمة ذات كميات كبيرة من البيانات، لكنه لا يمتلك أفكاراً مبتكرة".

لذا، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي وتطوير الأدوية يبدوان رائجين، إلا أنهما يساعدان الباحثين المحترفين فقط. تتولى الذكاء الاصطناعي مسؤولية الحصول على تنبؤات تحليلية من البيانات، بينما يضع الخبراء المشكلات لكي يقوم الذكاء الاصطناعي بحلها ويقومون بالتحقق النهائي والموافقة.

ولكن هذا لا يعيق مساهمة الذكاء الاصطناعي في تطوير الأدوية والتغييرات الهائلة التي أحدثها في مجال الرعاية الطبية.

علاوة على ذلك، مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي وتقدمه، لدينا سبب للاعتقاد بأنلا يمكن للمجتمع أن يتطور إلى المرحلة التالية إلا من خلال احتضان التكنولوجيا وإتقانها.

انقر لقراءة المقال الأصلي