شركة سيلاريتي تُعلن نشر دراسة رائدة في مجلة ساينس تُقدّم إطارًا مبتكرًا لدمج البيانات التحولية المتقدمة مع نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين اكتشاف الأدوية. تركز الشركة في مجال العلوم الحيوية على تطوير علاجات تُصحح حالات الخلايا من خلال تحليل التفاعلات المعقدة بين المسارات الحيوية التي تُحدّد وتحوّل وظيفة الخلية. تم بناء منصة اكتشاف متطورة تعتمد على تحليلات التحولية عالية الأبعاد بحلّة وحيدة للخلية، ما يمكّن من رسم خرائط دقيقة للتفاعلات داخل الخلايا. تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي القابلة للتعميم لربط الكيمياء بالبيولوجيا المرضية، مما يُسرّع إنتاج أدوية تستعيد الوظيفة الخلوية في الأنسجة المتأثرة بالمرض. أول مرشح ناتج عن هذه المنصة هو CLY-124 الذي يُختبر حاليًا في تجربة سريرية من المرحلة الأولى لعلاج مرض السّ镰يّة. أكدت بارول دوشي المديرة التنفيذية للبيانات في سيلاريتي أن الرؤية الشاملة للحالة الخلوية تُمكّن من تطوير علاجات أفضل تُصحح الآليات الأساسية للمرض، مشيرة إلى أن المنصة المتقدمة تتيح رؤية ديناميكية للخلايا وتحديد تدخلات جديدة مناسبة لتصحيح الحالات المرضية. وأضافت أن نشر الدراسة في مجلة ساينس يُبرز الدقة والابتكار في دمج التحولية المتقدمة والأدوات الحسابية لتعزيز اكتشاف مرشحات علاجية جديدة. الدراسة تقدّم نموذجًا قابلًا للتكرار والتطبيق العام لدمج خوارزميات التعلم الآلي في برامج اكتشاف الأدوية، وتُعالج عيوب التصنيف الفينوتيبي التقليدي من خلال إطار عمل تفاعلي يعتمد على التعلم العميق ويعمل داخل المختبر، ويُعدّل التنبؤات بناءً على نتائج التجارب. أظهر هذا النموذج تحسينًا في استرداد المركبات الفعالة من حيث الفينوتيب بنسبة 13 إلى 17 مرة مقارنة بالأساليب القياسية في الصناعة. أشار جيم كولينز أستاذ الهندسة الطبية والعلوم في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا والمؤسس المشارك لسيلاريتي إلى أن عملية اكتشاف الأدوية تعاني من تدهور في معدلات النجاح على مدى عقود، ويرجع ذلك جزئيًا إلى التركيز على أهداف فردية، في حين أن الأمراض المعقدة تُسببها تفاعلات متعددة لا تقتصر على طفرة جينية واحدة. وبيّن أن تحليل الارتباطات الفينوتيبيّة واعتبارات التأثير المتعدد للدواء في المراحل المبكرة يُمكّن من تسريع اكتشاف علاجات فعّالة وفموية لمرضى الأمراض المعقدة. في سياق النشر، أطلقت سيلاريتي سلسلة من البيانات أحادية الخلية متعددة الأبعاد لتشجيع المشاركة المجتمعية وBenchmark نماذج التنبؤ وفهم أدق تفاصيل الحالة الخلوية تحت تأثير مركبات كيميائية. تشمل البيانات مجموعة تحولية مُحدّثة تضم أكثر من 1700 عينة و1.26 مليون خلية، وتُستخدم لتحليل استجابة الأدوية عبر أنواع الخلايا المختلفة. كما تم إصدار أطلس تحولية متعددة الأبعاد للدم، يجمع بين التحولية والمستقبلات السطحية وقابلية التفاعل الكروماتيني، لرسم صورة متعددة الطبقات لعملية تكوين الدم. إضافة إلى ذلك، تم إصدار بيانات تُوثّق مسار تمييز خلايا ميغاكاريوسيت بمرور الوقت، ما يُمكّن من تتبع نضج الخلايا وتحليل تأثيرات الأدوية على مراحل متعددة. تُعد هذه البيانات مفتوحة للتحليل العام، وقد تُولّد رؤى جديدة حول الديناميات الخلوية وتساهم في تطوير أساليب جديدة لتعزيز اكتشاف الأدوية على مستوى الصناعة. تأسست سيلاريتي عام 2019 بدعم من فلاغشيب باونيرينغ، وتُعد رائدة في نهج جديد لتطوير الأدوية يُصحح اضطرابات الحالة الخلوية لعلاج الأمراض المعقدة. تُركّز منصتها على فهم الشبكات الجينية وتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي الديناميكية لتصميم علاجات فموية تُعدّل آليات التبديل الجيني. وتمتد مساعيها إلى مشاريع في مجالات الهيماتولوجيا والمناعة، وشراكة نشطة مع نوفو نورديسك لعلاج مرض MASH. لمزيد من المعلومات يُمكن زيارة الموقع الإلكتروني للشركة.