أعلنت شركة Variational AI، المتخصصة في تطوير أدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، عن شراكة استراتيجية مع شركة ميرك (MSD خارج الولايات المتحدة وكندا)، لاستخدام منصة "إنكي™" الخاصة بها في تصميم وتحسين جزيئات صغيرة جديدة تستهدف علاج أمراض محددة. تُعد هذه الشراكة خطوة مهمة في توظيف الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية اكتشاف الأدوية، حيث تهدف إلى توليد مرشحات دوائية مبتكرة ضد هدفين طبيين غير مُعلنَين من قبل ميرك. وفقًا للاتفاق، ستستخدم Variational AI نسخة معدلة من منصتها "إنكي™"، تم تدريبها على بيانات مخصصة وغنية من ميرك، لتصميم جزيئات صغيرة ذات خصائص محسّنة تتناسب مع المعايير المطلوبة لاستهداف هذه الأهداف العلاجية. وستكون ميرك هي الجهة الوحيدة المخولة بتطوير وتسويق أي مركبات ناتجة عن هذا التعاون، بينما ستتلقى Variational AI دفعة أولية، بالإضافة إلى مكافآت متعلقة بالإنجازات، ما يرفع القيمة الإجمالية المحتملة للشراكة إلى ما يصل إلى 349 مليون دولار أمريكي. من جانبه، أعرب روبرت م. غارباسيو، عضو مجلس الإدارة ورئيس قسم الكيمياء في مختبرات بحث ميرك، عن تطلعه للعمل مع Variational AI، مؤكدًا أن منصة "إنكي™" تمتلك إمكانات كبيرة في التعامل مع أهداف علاجية صعبة، مما يعزز كفاءة وسرعة تطوير المرشحات الدوائية في المراحل المبكرة من البحث. وأشار هاندول كيم، الرئيس التنفيذي لشركة Variational AI، إلى أن هذه الشراكة تُمكّن الشركة من تطبيق خوارزميات التعلم الآلي المتطورة على بيانات ميرك القيّمة، لبناء نماذج توليدية دقيقة وقوية بشكل غير مسبوق. وقال إن هذا النموذج يُعد إطارًا مبتكرًا يُمكن أن يُعيد تعريف تكلفة وفعالية اكتشاف الأدوية، ويُسرّع من مراحل البحث بشكل كبير. يُبنى منصة "إنكي™" على نموذج أساسي تم تدريبه على بيانات داخلية لشركة Variational AI، بالإضافة إلى مجموعة واسعة من البيانات العامة المُنظّمة، مع دمج نماذج توليدية مخصصة. يتيح هذا التصميم توليد جزيئات صغيرة مُحسّنة من حيث الفعالية والسلامة، بناءً على معايير محددة لكل هدف علاجي. تأسست Variational AI في فانكوفر، كندا، بدعم من استثمار مُحَوَّل، وتأتي فريقها من خبرات بارزة في مجالات الذكاء الاصطناعي من مؤسسات رائدة مثل مختبرات MIT، كالتيك، جوجل، مايكروسوفت، ودي-وايف كوانتوم. وتُعد منصة "إنكي™" أحد أبرز الأدوات في مجال تطوير الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتُسهم في تقليل الوقت والتكاليف المرتبطة بمرحلة اكتشاف الأدوية، مع رفع احتمالية نجاح المرشحات في المراحل اللاحقة.