تقدم NVIDIA مخطط وكيل الذكاء الصناعي الطبي الحيوي (Biomedical AI-Q Research Agent) للمساعدة في تسريع عملية مراجعة الأدبيات واكتشاف الأهداف في مجال تطوير الأدوية. هذه الخطوة تأتي في إطار الجهود المستمرة لحل التحديات الكبيرة التي تواجهها الأبحاث الطبية الحيوية واكتشاف الأدوية، والتي غالباً ما تكون معقدة ومكلفة من حيث الوقت والجهد. عملية بدء حملة اكتشاف الدواء تتطلب من الباحثين قراءة وتوضيح العديد من الأوراق العلمية للحصول على معلومات حول الأهداف البروتينية والمركبات الصغيرة المعروفة. يمكن أن تستغرق قراءة فهم ورقة علمية واحدة ما بين ساعة إلى ست ساعات، بينما يستغرق تلخيص النتائج بدون مساعدة الذكاء الصناعي حوالي 165 دقيقة لكل ورقة. هذه الكفاءة المنخفضة تتراكم بشكل كبير خلال حملات البحث والتطوير الدوائي، والتي قد تمتد من 12 إلى 15 عاماً من تحديد الهدف حتى الحصول على موافقة هيئة الغذاء والدواء الأمريكية. الوكيل الذي طورته NVIDIA يساعد العلماء في مراجعة الأدب المتاح بسرعة، وبناء فرضيات معقدة، ومن ثم نقل الأهداف البروتينية المكتشفة إلى وكيل الفحص الافتراضي. عندما يتم أداء هذه العملية يدويًا، فإنها تقليديًا تستغرق أيامًا من القراءة والتلخيص للورقات العلمية. تستخدم NVIDIA مخطط الوكيل الطبي الحيوي AI-Q لتحسين سير العمل متعدد الوكلاء، والذي يحل مشكلة حقيقية في مجال العلوم الحياتية والتطوير السريري. يدمج هذا المخطط عناصر من مخططات موجودة سابقًا مثل RAG Blueprint ومخطط NVIDIA AI-Q الجديد، بالإضافة إلى استغلال جوانب من مخطط BioNeMo للفحص الافتراضي. هذا الأخير يقوم ببناء الفرضيات التي يطورها وكيل الاستدلال واستخدام مركبات صغيرة جديدة مرشحة لأهداف بروتينية محددة. من خلال هذه العملية الافتراضية، يمكن للعلماء إجراء تجارب أكثر استهدافًا في المختبر بطريقة موثقة ومدروسة. يدعم المخطط طريقتين للنشر: مستودع GitHub: يوفر شفرة قابلة للتخصيص للمخدمي NIM، مما يسمح بالتكامل مع البيانات الملكية. يمكن للمستخدمين إضافة وظائف خاصة بهم إلى الشفرة لإثراء القدرات الأساسية التي توفرها وكالة البحث المدعومة بالذكاء الصناعي. NVIDIA Brev Launchable: يوفر بيانات جاهزة للاستخدام وواجهة تفاعلية تمكن من إجراء الفحص الافتراضي من البداية إلى النهاية في ساعات بدلاً من أسابيع. أحد المزايا الرئيسية لهذا الخيار هو انخفاض الحواجز أمام الاستخدام، مما يجعله سهل الوصول دون الحاجة إلى موارد حوسبة محلية أو أجهزة متخصصة. يمكن للمستخدمين تجربة المخطط بسرعة والاستفادة من ميزاته مثل بناء الفرضيات وتتبع الملكية الفكرية. يتناول المخطط أيضًا تحديات فريدة تواجه البحث الطبي الحيوي: بناء فرضيات معقدة: الأدوات التقليدية للبحث تقدم بيانات ثابتة، لكن وكيل NVIDIA يقيّم عدة معايير في آن واحد، بما في ذلك قوة الارتباط الجزيئي، تكاليف التكوين، والقابلية السريرية. هذه القدرة تسريع عملية التحقق من الهدف، وهي المرحلة التي تستغرق عادةً بين 20٪ و30٪ من وقت اكتشاف الدواء. التفسيرية والتعقبية في الذكاء الصناعي: يتولى وكيل NVIDIA تسجيل عمليات الاستدلال بشكل مدقق، مما يوفر وثائق واضحة لتتبع الملكية الفكرية. هذا أمر حاسم بالنظر إلى أن فقط 1 في كل 5,000 مركب يصل إلى الموافقة النهائية من هيئة الغذاء والدواء الأمريكية. إن استخدام NVIDIA لبرامج نماذج الأعمال الخاصة بها يتيح للمستخدمين الوصول بسهولة إلى نماذج مؤسسية عالية الجودة، مما يعزز الكفاءة ويقلل من الوقت اللازم لإتمام مهام البحث والتطوير. هذا التقدم في التكنولوجيا يمكن أن يغير الطريقة التي يجري فيها البحث الطبي الحيوي ويؤدي إلى تسريع عملية اكتشاف الأدوية بشكل كبير.