الأدوية المُكتشفَة بالذكاء الاصطناعي: سباق محموم بين الشركات السويسرية والدولية

يَعِد الذكاء الاصطناعي بالحد من تكلفة اكتشاف جزيئات جديدة لعلاج مجموعة من الأمراض، وتسريع تطويرها. Hoffmann-La Roche

تراهن الشركات العملاقة في صناعة الأدوية، ومنها السويسريتان روش ونوفارتيس، كثيرا على الذكاء الاصطناعي في اكتشاف أدوية جديدة لعلاج مجموعة من الأمراض. ولكن الطريق لا يزال طويلا قبل طرح هذه الأدوية في الأسواق...

بدأ ماتياس شتيغر رحلة اكتشاف عقار (EA- 2353) لعلاج التهاب الشبكية الصباغي- وهو مرض تنكسي نادر يصيب العين- باستخدام تقنية بسيطة للغاية، وهي دفتر ملاحظات وقلم رصاص. 

فعلى مدار ما يقرب من عقد من الزمن، قام شتيغر، صيدلاني متخصص في الكيمياء الدوائية، بتدوين تراكيب كيميائية كشفت البحوث مدى التأثير الذي تتركه على الخلايا الجذعية الأساسية– وهي خلايا قادرة على الانقسام والتكاثر وتجديد الأنسجة التالفة. ولكن، من أجل اكتشاف العقار الدوائي المرشح، تعيّن على شتيغر تحديد الصيغ المنتظمة في التراكيب الكيميائية. ويتطلب هذا الجهد سنوات طويلة وأموالًا وفيرة لإجراء التجارب المخبرية، وربما الحظ أيضًا. 

وقال الصيدلاني الذي عمل لدى شركة روش لمدة 10 سنوات قبل أن يصبح رائد أعمال في حديث أجرته معه سويس إنفو (SWI swissinfo.ch): ”إن اكتشاف جزيء جديد يشبه العثور على إبرة في كومة قش“، قبل أن يضيف: “حتى بالنسبة للكيميائي المدرّب، يوجد قدر كبير من التخمين”. ويستغرق طرح عقار دوائي جديد في المتوسط عقدًا من الزمن، ويتطلب نحو 2،5 مليار دولار أمريكي”.  

وعلى أمل تسريع العملية، أرسل شتيغر التراكيب الكيميائية إلى جيسبرت شنايدر، الذي عمل أيضًا لدى شركة روش، والذي يدّرس الآن تصميم الأدوية بمساعدة الكمبيوتر في المعهد  التقني الفدرالي العالي بزيورخ. وبدوره، استخدم شنايدر تقنية النمذجة باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد الجزيْئات التي لها النشاط البيولوجي المطلوب بناء على صيغ الهياكل الكيميائية، وعمل مع فريقه طوال سنوات على اختبار الجزيئات اللازمة وتركيبها لصنع دواءيْن مرشحيْن، أحدهما هو EA- 2353، الذي لا يزال في مرحلة مبكرة من التجارب السريرية. 

ويقول شتيغر، الذي أسس مع شنايدر شركة “أندوجينا” ( Endogena ) الناشئة في عام 2016، لمواصلة تطوير الدواءيْن المرشحيْن “لست متأكدًا من أننا كنا سننجح في العثور على الدواء المرشح بدون الاستعانة بالذكاء الاصطناعي، الخوارزميات قادرة على إدراك صيغ تعجز العين البشرية عن رؤيتها”. ولهذه الشركة مكاتب في زيورخ وسان فرانسيسكو. 

لقد أدت قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف أدوية جديدة مؤخرا إلى إحداث طفرة استثمارية في هذه الأدوات، بسبب قدرتها على اختصار الوقت اللازم والحد من التكلفة مقارنةً بالأساليب التقليدية. وضخت الجهات الاستثمارية على مدى العقد الماضي أكثر من 18 مليار دولار في حوالي 200 شركة للتقنية الحيوية وشركة ناشئة ترفع شعار “الذكاء الاصطناعي أولًا”، وهي شركات تعتبر الذكاء الاصطناعي ركنًا أساسيًّا في عمليات اكتشاف الأدوية، وفقا لدراسةرابط خارجي أجرتها شركة بوسطن كونسلتينغ جروب (Boston Consulting Group)، ونُشرت العام الماضي. 

وظلَّت هذه الشركات الناشئة وشركات التكنولوجيا الحيوية هي الرائدة في مجال التكنولوجيا. وقد انضمت كبريات شركات الأدوية، ومنها العملاقتان السويسريتان روش ونوفارتيس، إلى هذا السباق وهي تحرز تقدما على أقرانها بعد أن انتقلت الأدوية المكتشفة بمساعدة الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة الاختبارات السريرية. 

 وسبق أن أعلنت شركة روش في العام الماضي عن مشروع تعاون بحثي يمتد لسنوات مع شركة نيفيديا (Nvidia) الأمريكية بهدف تسريع جهود اكتشاف الأدوية، وهذا المشروع هو واحد من بين ثمانية مشاريع تعاونية ترتبط بالذكاء الاصطناعي، وقعتها روش منذ عام 2019. أمَّا نوفارتيس، فقد عرضت على مجموعة مختبرات آيزومورفيك (Isomorphic Labs) التابعة لشركة “غوغل ديب مايند” (Google DeepMind) دفعة مقدمة قدرها 37،5 مليون دولار أمريكي و 1،2 مليار دولار أخرى عند الوصول إلى مراحل متقدمة في تطوير ثلاثة أدوية مرشحة جديدة. وهذا غيض من فيض يزيد عن 100 صفقة بين شركات الأدوية والشركات الناشئة من أجل اكتشاف الأدوية بمساعدة الذكاء الاصطناعي في العقد الماضي. 

اللحاق بالركب 

تستخدم مختبرات الأدوية الكبيرة أجهزة الكمبيوتر للمساعدة على تطوير الأدوية منذ عقود، ولكن ساد بعض التحفظ في الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي حتى وقت قريب. 

وقال شنايدر: “بعد التجارب التي أُجريت على الشبكات العصبية الاصطناعية قبل سنوات، ساد في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين شعور بين شركات الأدوية بأن الذكاء الاصطناعي لم يف بوعده”. فالشبكات القديمةرابط خارجي أو خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي استخدمت آنذاك كانت بسيطة وتفتقر إلى البيانات الكافية، كما أن الحواسيب لم تكن بالقوة الكافية لإجراء الحسابات المعقدة. 

لقد تغيّرت العقلية الآن: “يوجد اليوم انفتاح أكبر بكثير على قبول التوصيات التي تقدمها خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ولا ترغب أي شركة أدوية في التخلف عن الركب”. 

وتكمن وراء هذا التحوّل المهم تقنيات التعلم العميق، وأدوات الذكاء الاصطناعي القادرة على توليد البيانات مثل شات جي. بي. تي. (ChatGPT)، وارتفاع قدرات الحواسيب، وازدياد المعرفة بالبيولوجيا الوراثية والجزيئية. 

ويمكن لأحدث جيل من نماذج الذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات واسعة ومتباينة من البيانات، وحتى صور، وتحديد الأنماط فيها، مما يجعلها عظيمة الفائدة في اكتشاف الأدوية، وهو مجال تتعامل فيه فرق البحوث العلمية مع تريليونات الخلايا وحوالي 20 ألف جين وراثي للفرد الواحد. 

وأطلقت شركة ديب مايند (DeepMind) التابعة لشركة غوغل في عام 2020 تطبيق الذكاء الاصطناعي ألفا فولد (AlphaFold)، وهي خوارزمية يمكنها التنبؤ بالهياكل ثلاثية الأبعاد للبروتينات البشرية، والحمض النووي الريبوزي (RNA) والحمض النووي (DNA). وقد أثبت هذا التطبيق فائدته عندما استخدم لتحديد هياكل البروتين في فيروس كورونا المرتبط بالمتلازمة التنفسية الحادة الشديدة (SARS-CoV- 2)، مما ساعد الفرق العلمية على تطوير لقاحات ضد كوفيد – 19 في وقت قياسي. 

ولم تقتصر فضائل النجاح الذي حققه تطبيق ألفا فولد على تعزيز البحوث في مجموعة من الأدوية الجديدة المستهدفة، بل أكَّد أيضًا على قدرات الذكاء الاصطناعي على تحقيق اكتشافات علمية. واليوم، تستخدم شركات الأدوية مجموعة من برمجيات الذكاء الاصطناعي المسجلة تحت براءات اختراع مفتوحة المصدر للبحث عن البيانات في المجلات الطبية، ولتصفّح قواعد هياكل الجزيئيات بحثًا عن الأدوية المرشحة الواعدة وتحديد الهياكل المستهدفة لعلاج المرض. وتشير بعض الدراساترابط خارجي إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلل من وقت، وتكلفة اكتشاف الأدوية بنسبة تتراوح بين 25 إلى 50 %. 

وتقول إليف أوزكيريملي، التي ترأس منتجات العلوم الحاسوبية للبحث والتطوير في فرع روش بمدينة بازل السويسرية: “إن الذكاء الاصطناعي، بما يشمل التعلم الآلي ونماذج اللغات الكبيرة، ليس تقنية جديدة تمامًا، لكن معدل اعتماده، ونطاقه قد تسارعا كثيرًا خلال العامين الماضيين”. 

الذكاء الاصطناعي

يُشير مصطلح الذكاء الاصطناعي إلى مجموعة من التقنيات الحاسوبية والنمذجية المتقدمة التي تُحلل بيانات غالبًا ما تكون كبيرة ومعقدة وتتعلم منها، ويمكنها استنباط الرؤى أو أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاء بشريًّا وتنجزها على النطاقين الوظيفي والزمني بمعدلات تفوق القدرات البشرية. ويعدّ التعلم العميق، الذي يسخّر الشبكات العصبية الاصطناعية لاكتساب المعرفة من البيانات، من تقنيات الذكاء الاصطناعي شائعة الاستخدام في اكتشاف الأدوية.

المصدر: شركة بوسطن كونسلتينجغ جروب.

وأظهر عرض تقييمي حديث أجرته روش أمام الجهاترابط خارجي المستثمرة، أن هذه الشركة تضخّ سنويًّا نحو 3 مليارات دولار لتطوير بنيتها التحتية الرقمية وتعزيز إمكانية إدراج الذكاء الاصطناعي كجزء من عملية البحث والتطوير. وكانت روش قد وظّفت قبل بضع سنوات مجموعة من كبار علماء البيولوجيا الحاسوبية، نساءً ورجالًا، من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة كامبريدج لتكوين فريق يضم نحو 400 شخص في قسم العلوم الحاسوبية في شركة جينينتك (Genentech) التابعة لها في سان فرانسيسكو. وتعمل فرق كبيرة أخرى في بازل وفي مواقع أخرى. 

وفي عام 2021، اشترت روش شركة برسيّنت ديزاين (Prescient Design)، وهي شركة ناشئة أسسها ثلاثة أشخاص في نيويورك، لتكوين مجموعة من الخوارزميات المدربة على البيانات العامة وبيانات روش الخاصة بالاختبارات والتجارب السريرية. وقد استخدمت هذه الخوارزميات بالفعل لتحديد دواعي استخدام جديدة للأدوية القديمة وترتيب أولويات الأدوية المرشحة وفقًا لفرص النجاح. 

من البحث إلى التصنيع 

يمتلك الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى رفع كفاءة عملية اكتشاف الأدوية، القدرة على تحديد، وحتى تصنيع، جزيئات لم يحلم بها أهل الاختصاص. حتى أن بعض الخوارزميات، كتلك التي استخدمها شنايدر في شركة إندوجينا، قادرة على ابتكار جزيئات من الصفر. 

ويشرح شنايدر لسويس إنفو، فيقول: “عوضًا عن البحث عن الأدوية من خلال اختبار الجزيئات واحدًا تلو الآخر، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي الابتكاري يعكس اتجاه عملية اكتشاف الأدوية. فهو يسمح لنا بتصميم جزيئات ذات خصائص معينة بدلًا من البحث عنها”. 

وتستخدم شركات ناشئة عديدة الذكاء الاصطناعي. فقد استخدمت شركة أنسيليكو (Insilico) الناشئة، ومقرها في هونغ كونغ، نماذج الذكاء الاصطناعي لتحديد مستهدف العقار الدوائي (الجزيء المتسبب بالمرض) وإنشاء بنية جزيئية شبيهة بدواء التليف الرئوي. ونجحت في اكتشاف الدواء المرشح في غضون 18 شهرًا، وهو الآن في المرحلة الثانية من التجارب، وبتكلفة 3 ملايين دولار أمريكي، وهي تكلفة أقل بكثير من تلك التي تحتاجها الأساليب التقليدية. وفي عام 2022، وقّعت أنسيليكو صفقة مع شركة الأدوية الفرنسية العملاقة سانوفي (Sanofi)، قيمتها 1،2 مليار دولار، لتحديد مستهدفات المرض وتطوير الأدوية المرشحة. 

 كما طور الكيميائيون وعلماء الحوسبة في شركة “جينيتيك” نموذج الذكاء الاصطناعي (GNEProp) لتحديد المضادات الحيوية للجزيئات الصغيرة المقاومة ”للجراثيم الخارقة“ – وهي جراثيم لا تستجيب للمضادات الحيوية. ويستخدم النموذج، الذي تم تدريبه على بيانات عن النشاط المضاد للجراثيم لمليوني جزيء صغير، بهدف التنبؤ بالجزيئات الناجعة ضد البكتيريا الضارة. والجدير بالذكر أن بعض الجزيئات التي تنتجها الخوارزمية لها هياكل مختلفة تمامًا عن تلك المستخدمة لتدريب النموذج. 

وانتقلت الشركة ببعض الجزيئات إلى المراحل ما قبل السريرية بعد إعادة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على نتائج الاختبارات المخبرية لإجراء تنبؤات أكثر دقة في المستقبل. 

وتقول إليف أوزكيريملي: “إن اكتشاف العقاقير الدوائية يعتمد على التجربة والخطأ إلى حد ما. وباستخدام الذكاء الاصطناعي، نحاول دمج بعض هذه التجارب والأخطاء في نماذج التعلم الآلي حتى تتمكن من تقديم تنبؤات أفضل”. 

ماراثون وليس عدوًا سريعًا 

رغم الاستثمارات الهائلة في الاكتشافات الجديدة وكثرة الحديث بشأنها، فإن شركات الأدوية لا تزال تلتزم الحذر بشأن الترويج لإنجازات الذكاء الاصطناعي. فشركة روش ونوفارتيس لا تفصحان عن أسماء الأدوية المكتشفة بمساعدة الذكاء الاصطناعي خلال التجارب السريرية. فما يظهر كنجاحات على شاشة الكمبيوتر أو حتى في المختبر لا يعني بالضرورة دائما النجاح عند تطبيقه على المرضى. 

تفشل جهود تطوير الأدوية في أغلب الأحيان، فحوالي تسعة من كل عشرة عقاقير مكتشفة بالطرق التقليدية لا تجتاز التجارب السريرية، (التجارب التي تختبر سلامة الأدوية وفعاليتها على البشر). ومن السابق لأوانه البتّ في أن الأدوية المكتشفة بالذكاء الاصطناعي سيكون لها حظ أوفر، وإذا كان الأمر كذلك، فما هي خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تقدم التنبؤات الأكثر دقة. 

ويشرح شنايدر، من المعهد التقني الفدرالي العالي بزيورخ قائلا: “لا نزال نجهل الكثير عن البيولوجيا البشرية، وتطور الأمراض ولماذا يستجيب بعض المرضى للأدوية على نحو أفضل من غيرهم. وفي الوقت الراهن، يميل البعض إلى المبالغة في الفوائد المحتملة لأدوات الذكاء الاصطناعي، لأننا ننسى عنصر الفوضى هذا الذي يبرز عندما نتعامل مع البيولوجيا البشرية”. 

+ سويسرا تحاول استدراج الشركات الناشئة إلى الذكاء الاصطناعي

 ووصل ما لا يقل عن 75 دواءً مرشحًا إلى مرحلة التجارب السريرية في العقد الماضي، وفقا لدراسة نشرت في أبريل الماضي، وكانت هذه العقاقير الدوائية المرشحة قد اكتشفتها شركات وظّفت الذكاء الاصطناعي كجزء أساسي لاكتشاف الأدوية. وكانت نسبة تتراوح بين 80-90 % من الأدوية المرشحة قد اجتازت المرحلة الأولى من الاختبارات السريرية بنجاح. وهذا معدل يفوق متوسط القطاع الذي يتراوح بين 50 إلى 60 %. 

ومع ذلك، تنتقد بعض الآراء الخبيرة منهجية الدراسة، بحجة أن مدى استخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم هذه الأدوية يتباين تباينًا كبيرًا، مما يجعل التعميم حول نجاح الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا. وعلاوة على ذلك، تعتبر المرحلة الثانية من التجارب السريرية، التي تُختبر فيها الأدوية على مجموعة أكبر بكثير من المرضى، هي العامل الأكبر أثرًا في طرح الدواء في الأسواق. 

وقد سبق فعلًا وأن واجهت بعض الأدوية المرشحة انتكاسات. ففي أكتوبر الماضي، أعلنت شركة إكسنتيا (Exscientia) أنها لن تستكمل تجربة سريرية مبكرة لمرشحها لعلاج السرطان القائم على الذكاء الاصطناعي EXS- 21546. وجاء هذا الإعلان بعد بضعة أشهر من إعلان شركة بنفولنت للذكاء الاصطناعي (BenevolentAI)، ومقرها لندن، أن التجارب المبكرة أظهرت أن فعالية عقارها المصمم بمساعدة الذكاء الاصطناعي لم تكن على القدر المأمول. 

ويقول ستيجر: “تفشل معظم الأدوية ليس بسبب خطأ ما في الجزيء. ففي كثير من الحالات، يقوم الجزيء بما يجب أن يفعله بالضبط. وفي الواقع، فإن العلاقة بين البيولوجيا الجزيئية وباثولوجيا المريض تبدو غير متوافقة مع تنبؤات الفرضية”.

تحرير: فيرجيني مانجان

ترجمة: ريم حسونة

مراجعة: عبد الحفيظ العبدلي