أعلن فريق بحثي في معهد برشلونة لعلوم الأحياء عن تطوير منهجية جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي والتنبؤي لتصميم مركبات كيميائية جديدة تستهدف أنواعاً خلوية محددة، متفوقة بذلك على أساليب الفحص الدوائي التقليدية. ويقود هذه المبادرة الدكتور باتريك ألو، باحث في مؤسسة آكيرا بالمعهد، من خلال مختبره الخاص في المعلوماتية الحيوية البنيوية والبيولوجيا الشبكية. تعتمد الاستراتيجية المعروفة بالاكتشاف الظاهري على مبدأ مغاير للنموذج الدوائي الكلاسيكي الذي يبدأ بالبحث عن بروتين مستهدف معين. وبدلاً من ذلك، يحدد الباحثون التأثير البيولوجي المطلوب في الخلية أولاً، مثل تنشيط نوع خلوي دقيق دون غيره، ثم يوجهون الذكاء الاصطناعي لتصميم جزيئات تحقق هذا الشرط. واختُبرت المنهجية على نماذج خلوية متعددة، تشمل خطوطاً خبيثة مستمدة من سرطان البنكرياس وخلايا تحكمية طبيعية. لمkadem النظام، جمع الفريق قاعدة بيانات أولية من خلال فحص أكثر من ١١,٠٠٠ مركب كيميائي على ثماني نماذج خلوية. وبناءً على بيانات الفعالية الحيوية، طوّروا نماذج تنبؤية تفوقت دقة بشكل ملحوظ على الطرق المعتمدة على التشابه الكيميائي البحت. أُدمجت هذه النماذج لاحقاً في منصة ذكاء اصطناعي توليدي قادرة على اقتراح هياكل جزيئية جديدة تخضع لمعايير مزدوجة: فعالية عالية على الخلايا المستهدفة، مع تأثير ضئيل أو معدوم على الخلايا الأخرى. أظهرت التجارب المعملية المتعددة أن المركبات المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي حققت بدقة الوظيفة المصممة لأجلها، مع تسجيل معدلات فعالية تفوق تلك الناتجة عن الفحص العشوائي التقليدي. كما اتضح أن العديد من هذه المركبات تمتلك هياكل كيميائية مبتكرة وغير مسجلة سابقاً في قواعد البيانات الدوائية العالمية. ورغم أن المرحلة لا تزال في طور الاكتشاف الأولي للمركبات، فإن هذه الإمكانية تفتح آفاقاً واسعة لتسريع وتيرة البحث الدوائي، خاصة في الأمراض المعقدة التي تفتقر إلى أهداف بروتينية واضحة أو غير مكتملة التميز. وتُمثل هذه الخطوة نقلة نوعية في دمج النمذجة الحسابية المتقدمة مع البيولوجيا الخلوية، مما يعزز قدرات الصناعات الدوائية على انتقاء مرشحين دوائيين بدقة غير مسبوقة.