كشف باحثون في جامعة براون الأمريكية، بقيادة الأستاذ المساعد للهندسة فيكاس سريفاستاوا بالتعاون مع دانيش كورشى وخيمراج شوكلاب، عن منهج ذكاء اصطناعي مبتكر يعتمد على الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء، مما يُحدث تحولاً جذرياً في تطوير أنظمة إطلاق الأدوية الموجهة. ويأتي هذا التطور ضمن دراسة نُشرت عام 2026 في مجلة علوم وتكنولوجيا توصيل الأدوية، حيث استُبدلت العملية التجريبية الطويلة التي تعتمد على التعديل المتكرر للمواد بالتنبؤ الدقيق باستخدام نماذج حاسوبية خفيفة تعتمد على القوانين الفيزيائية الأساسية بدلاً من الكميات الهائلة من البيانات. تعمل النماذج المطورة على دمج ملاحظات تجريبية أولية قصيرة المدى مع قانون فيك للانتشار، الذي يصف حركة الجزيئات من المناطق ذات التركيز العالي إلى المنخفض، لتوقع سلوك المواد على المدى الطويل. وأظهرت الاختبارات أن الشبكة العصبية المستنيرة بالفيزياء تحتاج فقط إلى ستة بالمائة من البيانات التجريبية للتنبؤ بدقة بمعدلات إطلاق الدواء من المواد المستوية والبسيطة، ورفع النسبة إلى ثلاثة وثلاثين بالمائة للمواد المعقدة ذات الطيات أو التجاعيد. وبذلك، تقصر المنهجية الجديدة الوقت المطلوب للإجراء التجريبي بنسبة 94% للمواد البسيطة، و67% للمواد المعقدة، مما يخفض التكاليف بشكل ملحوظ ويسرع وصول العلاجات للمرضى. لتعزيز موثوقية المخرجات، زود الفريق النماذج بإحصاءات بايزية قادرة على قياس عدم اليقين والتشويش في البيانات التجريبية، مما يضمن محاكاة أدق للنتائج الواقعية. ورغم تركيز البحث الحالي على اللصقات والضمادات والزرعات الطبية الخارجية، يشير الفريق إلى أن المبادئ نفسها قابلة للتطبيق على الأقراص والأنظمة الداخلية لإطلاق الدواء. ويعزز هذا الإنجاز دور الذكاء الاصطناعي التحويلي في تقليل فجوة التطوير الدوائي، مما يفتح آفاقاً جديدة لتقديم علاجات أسرع وأكثر فعالية واقتصادية.