Anthropic تبني مختبراً بيولوجياً يقود فيه Claude تجارب روبوتية لاكتشاف الأدوية

Anthropic تنقل اكتشاف الأدوية من الشاشة إلى المختبر

تبني Anthropic مختبراً بيولوجياً خاصاً بها، في خطوة تنقل عمل الشركة في علوم الحياة من النمذجة الحاسوبية البحتة إلى التجريب الفعلي. وتفيد رويترز بأن المنشأة ستقع في منطقة سان فرانسيسكو، وأن الفكرة المحورية غير معتادة: إذ سيقوم Claude، عائلة نماذج الذكاء الاصطناعي من Anthropic، بتوجيه معدات المختبر الروبوتية عبر تجارب دوائية بأقل قدر ممكن من التدخل البشري.

هذا التمييز مهم. فمعظم اكتشاف الأدوية المدعوم بالذكاء الاصطناعي اليوم يحدث داخل البرمجيات — توليد جزيئات مرشحة، والتنبؤ بألفة الارتباط، وترتيب المركبات مقابل هدف معين. ولا تزال هذه التنبؤات بحاجة إلى التحقق على طاولة المختبر، وهناك تتمدد الجداول الزمنية وتتراكم التكاليف. وبإقامة مختبرها الخاص، تشير Anthropic إلى أنها تريد حلقة أكثر إحكاماً بين النموذج الذي يقترح التجربة والعتاد الذي ينفذها.

لماذا تُعد التجارب الفعلية الجزء الصعب

العمل المخبري بطيء ومتسلسل وغير متسامح. تُنفَّذ البروتوكولات على خطوات، كل منها يعتمد على ما قبله، ويمكن لطبق ملوث واحد أن يُبطل عمل أسبوع كامل. والوعد الذي تحمله الأتمتة هو الإنتاجية وقابلية التكرار: فالروبوتات لا تتعب ولا تفقد التركيز، ويمكن لنظام ذكاء اصطناعي تسجيل كل معامل في كل تشغيل.

لكن علم الأحياء مليء بالضجيج. تفشل الاختبارات، وتتدهور الكواشف، وتخرج الأجهزة عن المعايرة. والنموذج المدرَّب إلى حد كبير على الأدبيات والمحاكاة لديه حدس محدود بما يحدث عندما يسلك كاشف سلوكاً شاذاً في الرابعة عصراً من يوم جمعة. ولهذا على الأرجح تصف Anthropic طموحها بأنه تدخل بشري أدنى وليس معدوماً، ولهذا تقول الشركة إن البشر يظلون جزءاً من العملية لأسباب تتعلق بالسلامة.

أداتان صدرتا بالفعل لتمكين هذا العمل

لم تقفز Anthropic مباشرة إلى العتاد دون تحضير. فقد أصدرت بالفعل قطعتين من البنية التحتية المصممة لجعل التجريب المدفوع بالنماذج ممكناً.

• Claude Science — مساحة عمل بالذكاء الاصطناعي مبنية خصيصاً للباحثين، تمنح العلماء بيئة منظمة للعمل على المسائل العلمية مع النموذج.
• Model Hardware Standard — مواصفة تهدف إلى تمكين نماذج الذكاء الاصطناعي من التحكم في معدات المختبر، وتعالج طبقة الترجمة بين تعليمات النموذج والأجهزة الموجودة على الطاولة.

وقد تكون مواصفة العتاد هي الأكثر دلالة بين الاثنتين. فقد كانت معدات المختبرات تاريخياً خليطاً من برمجيات خاصة بكل مورّد مع قابلية تشغيل متبادل محدودة. ويتطلب تسليم التحكم الموثوق إلى نموذج واجهات متفقاً عليها ومعالجة للأخطاء وإبلاغاً عن الحالة، وإلا فإن تعليمة مثل "شغّل هذا الاختبار" لن تجد ما ترتبط به بشكل ملموس.

الإشراف البشري يبقى في الحلقة

تؤكد Anthropic بوضوح أن الإشراف البشري يظل مطلباً. وهذا ليس حذراً تنظيمياً فحسب. فنظام ذكاء اصطناعي قادر على تصميم التجارب وتنفيذها معاً يمكنه أيضاً ارتكاب أخطاء على نطاق واسع — فبروتوكول محدد بشكل خاطئ يُنفَّذ مئات المرات ينتج مئات التشغيلات المهدرة، وخطأ دقيق في خطوة روبوتية لمناولة السوائل يمكن أن يفسد مجموعة بيانات بصمت بدلاً من أن يفشل بصوت عالٍ.

كما أن إبقاء البشر في الحلقة مهم للتفسير. فالحكم بأن نتيجة غير متوقعة هي اكتشاف وليست تشويشاً تجريبياً يظل قراراً تقديرياً يعتمد على سياق قد لا يمتلكه النموذج. والسؤال التصميمي بالنسبة إلى Anthropic هو أين يقع هذا التقدير في سير العمل، وكم من دورة التجربة يمكن أن تعمل دون إشراف قبل أن يمنح إنسان موافقته.

الجائزة: أمراض طالما وُصفت بأنها 'غير قابلة للاستهداف الدوائي'

يشير Eric Kauderer-Abrams، الذي يدير قسم علوم الحياة في Anthropic، إلى حالات قاومت العلاج تماماً لأنه لا يوجد لها علاج قابل للتطبيق أصلاً. ورهانه هو أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تسريع تصميم أجسام مضادة معقدة قادرة على إصابة أهداف متعددة في آن واحد — وهي فئة من الجزيئات يصعب هندستها بالوسائل التقليدية بشكل ملحوظ.

الأجسام المضادة متعددة الأهداف جذابة لأن كثيراً من الأمراض تتضمن أكثر من مسار بيولوجي واحد، وإصابة عدة مسارات في وقت واحد قد تكون أكثر فعالية من حجب عقدة واحدة. والمشكلة الهندسية هي أن الجزيء الذي يرتبط بهدفين يجب أن يبقى مستقراً وقابلاً للتصنيع ومتخصصاً؛ وفضاء التصميم واسع وفارغ في معظمه. ويرى Kauderer-Abrams في الذكاء الاصطناعي وسيلة للبحث في هذا الفضاء أسرع مما يتيحه التصميم البشري التكراري.

مبني على عام من الخطوات في مجال التكنولوجيا الحيوية

لا يأتي المختبر بمعزل عن سياقه. ففي وقت سابق من هذا العام، في أبريل، استحوذت Anthropic على الشركة الناشئة Coefficient Bio مقابل نحو 400 مليون دولار. وفي الفترة نفسها تقريباً، انضم Vas Narasimhan، الرئيس التنفيذي لشركة Novartis، إلى مجلس إدارة Anthropic، مضيفاً منظور صناعة الأدوية على مستوى الحوكمة.

وبقراءة هذه الخطوات معاً، فإنها ترسم استراتيجية مدروسة: الاستحواذ على الخبرة البيولوجية، وجلب قيادة من قطاع الأدوية، وإصدار أدوات يمكن للباحثين استخدامها فعلاً، ثم بناء قدرة مادية لتوليد بيانات خاصة. وكل خطوة تعزز ما قبلها. ومختبر يغذي نتائجه التجريبية في تطوير النماذج سيمنح Anthropic شيئاً تملكه قلة من شركات الذكاء الاصطناعي — حلقة مغلقة بين التنبؤ والحقيقة المادية.

لا تجارب سريرية، في الوقت الحالي

أحد الحدود التي يبدو أن Anthropic ترسمها: أنها لن تُجري تجاربها السريرية الخاصة في هذه المرحلة، وفقاً للتقرير. والمبرر عملي ودبلوماسي. فالتجارب على البشر هي أغلى مراحل تطوير الأدوية وأبطؤها وأكثرها تنظيماً، والانتقال إليها سيضع الشركة في منافسة مباشرة مع شركائها من شركات الأدوية التي يُرجَّح أنها تريد العمل إلى جانبها.

والبقاء في المراحل الأولى — في الاكتشاف والتصميم والتحقق قبل السريري — يتيح لـ Anthropic بيع القدرة بدلاً من التنافس على المسار نفسه. كما يُبقي الشركة خارج نطاق المسؤولية والامتثال الذي يأتي مع إجراء دراسات على المرضى.

ما ينبغي متابعته

ستحدد عدة أسئلة ما إذا كان هذا تحولاً حقيقياً في طريقة اكتشاف الأدوية أم عرضاً مكلفاً. ما مقدار دورة التجربة المستقل فعلاً، وكم مرة يتدخل إنسان؟ هل ستُنشر النتائج، أم أن البيانات مقدر لها أن تبقى خاصة؟ هل تتبنى مصنّعو الأجهزة مواصفة Model Hardware Standard خارج مختبرات Anthropic نفسها؟

في الوقت الحالي، تكمن الأهمية في الاتجاه. فمختبر ذكاء اصطناعي قادر على تصميم الجزيئات ثم اختبارها فعلياً يسد فجوة حدّت من هذا المجال لسنوات. وما إذا كانت روبوتات Anthropic قادرة على جعل هذه الحلقة أسرع وأكثر موثوقية من مختبر بشري جيد الإدارة يبقى التجربة الأهم.

هذا المقال مبني على تقرير لـ The Decoder. اقرأ المقال الأصلي.