منصات الذكاء الاصطناعي تهدف إلى حل فجوات العمالة والإنتاجية في قطاع الأدوية

تمتلك التكنولوجيا الحيوية الحديثة الأدوات اللازمة لتعديل الجينات وتصميم العلاجات، ومع ذلك لا تزال آلاف الأمراض النادرة دون علاج. ووفقاً لمسؤولين في القطاع، فإن العقبة الرئيسية تتمثل في نقص العمالة والمواهب اللازمة لدفع عجلة العمل. ولمعالجة هذه الفجوات، تستخدم شركتا التكنولوجيا الحيوية Insilico Medicine وGenEditBio الذكاء الاصطناعي. إذ أصبح الذكاء الاصطناعي عاملاً مضاعفاً للقوة يسمح للعلماء بمعالجة المشكلات التي لطالما تجاهلها القطاع، مما يساعد في أتمتة اكتشاف الأدوية وتحسين توصيل الجينات.

وفي حديثه هذا الأسبوع خلال مؤتمر Web Summit Qatar، أوضح Alex Aliper، رئيس شركة Insilico Medicine، أن الشركة تهدف إلى تطوير “ذكاء اصطناعي فائق في مجال الأدوية”. وتقوم منصة Insilico بتحليل البيانات البيولوجية والكيميائية والسريرية لأتمتة خطوات اكتشاف الأدوية، مثل تحديد ما إذا كان يمكن إعادة استخدام الأدوية الموجودة لعلاج التصلب الجانبي الضموري (ALS)، وهو اضطراب عصبي نادر. وأشار Aliper إلى قيود المواهب في القطاع، قائلاً: “نحن بحاجة ماسة إلى هذه التكنولوجيا لزيادة إنتاجية صناعتنا الدوائية ومعالجة نقص العمالة والمواهب في هذا المجال، لأنه لا تزال هناك آلاف الأمراض التي لا علاج لها، ولا تتوفر لها أي خيارات علاجية، وهناك آلاف الاضطرابات النادرة التي يتم تجاهلها”.

وبينما تركز Insilico على اكتشاف الأدوية، تستخدم GenEditBio الذكاء الاصطناعي لتحسين آليات التوصيل لتقنية CRISPR (تكنولوجيا تعديل الجينات) داخل الجسم، والمعروفة باسم التعديل داخل الجسم (in vivo). وقد حصلت الشركة مؤخراً على موافقة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) لبدء تجارب لعلاج مرض حثل القرنية باستخدام تقنية CRISPR. وتستخدم GenEditBio منصتها للذكاء الاصطناعي لتحليل الجسيمات النانوية البوليمرية غير الفيروسية للتنبؤ بالهياكل الكيميائية التي يمكنها نقل أدوات تعديل الجينات بأمان إلى أنسجة معينة. وقد طورت GenEditBio ناقلاً هندسياً لتوصيل البروتين (ePDV)، والذي يعمل كجسيم شبيه بالفيروس. وأشار Tian Zhu، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة GenEditBio، إلى أن هذا النهج يعمل كدواء جاهز للاستخدام لمرضى متعددين، مما يجعل العلاجات ميسورة التكلفة ومتاحة للمرضى عالمياً.

ومع ذلك، تواجه عملية اكتشاف الأدوية المدعومة بالذكاء الاصطناعي قيوداً كبيرة في البيانات. وأشار Aliper إلى أن مجموعة البيانات البيولوجية الحالية متحيزة بشكل كبير نحو العالم الغربي، حيث يتم إنشاؤها. بالإضافة إلى ذلك، يواجه القطاع عنق زجاجة تنظيمياً. ووفقاً لـ Aliper، هناك حالة من الركود عند نحو 50 دواءً تتم الموافقة عليها من قبل FDA سنوياً. وللتغلب على قيود البيانات والإنتاجية هذه، تعمل الشركات على توليد بيانات غير متحيزة وبناء توائم رقمية للبشر في نهاية المطاف لإجراء تجارب سريرية افتراضية. وأعرب Aliper عن أمله في أن تؤدي هذه التطورات، خلال 10 إلى 20 عاماً، إلى توسيع الخيارات العلاجية للعلاج الشخصي للمرضى.

لماذا يهم

يتم توظيف الذكاء الاصطناعي لمعالجة نقص العمالة وعقبات الإنتاجية في اكتشاف الأدوية وتعديل الجينات، مما قد يؤدي إلى تسريع علاج الأمراض النادرة.