ادعاء كبير في اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي يصل إلى مرحلة جديدة
تقول Isomorphic Labs، الشركة المنبثقة عن Google DeepMind والمبنية حول اكتشاف الأدوية المدفوع بـ AlphaFold، إنها تستعد لبدء تجارب بشرية على أدوية صُممت باستخدام تقنيتها للذكاء الاصطناعي. وجاء هذا التحديث على لسان رئيس الشركة Max Jaderberg خلال فعالية WIRED Health في لندن، حيث قال إن الشركة الناشئة بنت “خط إنتاج واسع ومثير من الأدوية الجديدة” وهي تستعد الآن للدخول إلى المرحلة السريرية.
وتكمن أهمية هذا التصريح في أنه ينقل قصة الأدوية بالذكاء الاصطناعي من وعود المختبر إلى المساءلة السريرية. وعلى مدى سنوات، جادلت شركات عبر قطاع التكنولوجيا الحيوية بأن التعلّم الآلي يمكنه تسريع اكتشاف أدوية أفضل. والتجارب على البشر هي النقطة التي تصبح عندها هذه الفرضية قابلة للقياس.
على ماذا تبني Isomorphic
تأسست Isomorphic Labs في عام 2021 كشركة منبثقة عن Google DeepMind. ويرتبط عملها ارتباطًا وثيقًا بـ AlphaFold، نظام الذكاء الاصطناعي الذي غيّر التنبؤ ببنية البروتينات. في عام 2020، قدّمت DeepMind نموذج AlphaFold 2، وفي العام التالي أصدرت نسخة مفتوحة المصدر للاستخدام العلمي الواسع. وفي عام 2024، طرحت DeepMind وIsomorphic Labs نموذج AlphaFold 3، موسّعتين النظام إلى ما هو أبعد من البروتينات منفردة ليشمل جزيئات مثل DNA وRNA وتفاعلاتها مع البروتينات.
هذا التطور محوري لاكتشاف الأدوية. ووفقًا للنص الأصلي، يمكن للمنصة أن تساعد في التنبؤ بكيفية ارتباط جزيء صغير بهدف معين وما الذي قد يرتبط به أيضًا. وهذه أسئلة أساسية عند تصميم أدوية تكون فعالة وآمنة في الوقت نفسه.
والخلفية العلمية كبيرة. ويقول النص إن AlphaFold تنبأ ببنية ما يقرب من 200 مليون بروتين معروفة لدى الباحثين، واستخدمه أكثر من 2 مليون شخص في 190 دولة. وقد جرى الاعتراف بتأثيره على أعلى مستوى عندما حصل Demis Hassabis وJohn Jumper على جائزة نوبل في الكيمياء.
لماذا تمثل التجارب السريرية الاختبار الحقيقي
على الرغم من الحماس المحيط بالذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية، فقد استند جزء كبير من السرد العام في هذا المجال إلى الوعود أكثر من بيانات المرضى. يمكن للشركات أن تعرض تقدمًا حاسوبيًا، وتحسينات في اختيار الأهداف، وخطوطًا بحثية قبل سريرية، لكن أياً من ذلك لا يثبت أن الجزيئات المصممة بالذكاء الاصطناعي ستنجح لدى البشر. ولهذا يبرز تحديث Isomorphic.
لم يقدم Jaderberg جدولًا زمنيًا محددًا خلال الفعالية، ويشير المقال إلى أن هذه الخطوة تأتي لاحقًا من التوقعات السابقة. ففي العام الماضي، قال الرئيس التنفيذي Demis Hassabis إن الشركة سيكون لديها أدوية مصممة بالذكاء الاصطناعي في تجارب سريرية بحلول نهاية عام 2025. ومع ذلك، فإن الرسالة الحالية واضحة: الشركة تقول إنها تقترب الآن من ذلك الحد.
هذه هي النقطة التي يجب فيها أن تواجه الادعاءات الواسعة بشأن الكفاءة والدقة والفهم الجزيئي حقائق تطوير الأدوية. فالتجارب على البشر تختبر ليس فقط ما إذا كان الجزيء يستطيع استهداف نقطة معينة، بل أيضًا ما إذا كان يتحمّله الجسم، وما إذا كان يتصرف كما هو متوقع داخله، وما إذا كانت البيولوجيا المتنبأ بها تتحول إلى فائدة سريرية.
الأهمية الأوسع لقطاع التكنولوجيا الحيوية
إذا دخلت Isomorphic قريبًا في الاختبارات السريرية، فسيكون لهذا الإنجاز صدى يتجاوز بكثير شركة ناشئة واحدة. وسيقدم أحد أوضح المؤشرات المبكرة على ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على الانتقال من أداة بحثية مساعدة إلى محرك مباشر لتصميم العلاجات.
ولا يعني ذلك أن نجاح برنامج واحد أو فشله سيحسم القضية. فعملية تطوير الأدوية معقدة للغاية. لكن الموجة الأولى من الأدلة السريرية ستشكل طريقة تقييم المستثمرين والشركاء الدوائيين والجهات التنظيمية للمجال المزدحم بشكل متزايد لشركات التكنولوجيا الحيوية القائمة على الذكاء الاصطناعي أولًا.
كما أن تموضع الشركة مهم لأنها تقع عند تقاطع أبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدمة وطموح تطوير الأدوية. لقد غيّر AlphaFold بالفعل الطريقة التي يدرس بها الباحثون علم الأحياء. والسؤال التالي هو ما إذا كان يمكن تحويل هذا الفهم إلى علاجات معتمدة على نطاق واسع.
من التنبؤ بالبروتينات إلى الدواء
الوعد الأساسي وراء عمل Isomorphic ليس مجرد تسريع الحوسبة. بل هو إمكانية تصميم جزيئات مع صورة أكثر تفصيلًا لكيفية ترابط الأنظمة البيولوجية. إن قدرة AlphaFold 3 على نمذجة التفاعلات بين البروتينات وDNA وRNA والجزيئات الأخرى تدفع المنصة أقرب إلى نوع الأسئلة التي يجب أن تجيب عنها الكيمياء الدوائية فعلًا.
ولهذا يستحق الانتقال نحو التجارب البشرية الانتباه. فهو يمثل تحولًا من البنية التحتية العلمية إلى تطوير المنتجات السريرية. هناك الكثير من التقنيات التي تحسن كيفية فهم الباحثين لعلم الأحياء. لكن عددًا أقل بكثير منها ينجو من الطريق الطويل ليصبح أدوية.
في الوقت الحالي، من الأفضل قراءة هذا الإعلان باعتباره خطوة محورية لا نتيجة مثبتة. تقول الشركة إنها تقترب من المرحلة السريرية، والتجارب المقبلة ستكشف ما إذا كان أحد أكثر الإنجازات العلمية شهرة للذكاء الاصطناعي يمكنه أن يبدأ في تقديم نتائج للمرضى بدلًا من مجرد تنبؤات على الشاشات.
استند هذا المقال إلى تقرير من Wired. اقرأ المقال الأصلي.
Originally published on wired.com
