Maroc - ALBILADPRESS.COM - A la Une - 25/Jan 13:36

الذكاء الاصطناعي.. هل يقود ثورة في عالم صناعة الأدوية؟

أصبح الذكاء الاصطناعي حجر الزاوية في تطوير عديد من الصناعات المختلفة، بما في ذلك مجال تصنيع الأدوية الذي يوفر فيه الذكاء الاصطناعي أدوات مبتكرة تسهم في تسريع عمليات البحث والتطوير الدوائي، بدءاً من تصميم المركبات الدوائية وصولاً إلى تحسين كفاءة التجارب السريرية. من خلال تحليل كميات ضخمة من البيانات الجينية والسريرية، يساعد الذكاء الاصطناعي على الكشف عن أهداف جديدة للعلاج، وتطوير أدوية مخصصة تلبي احتياجات الأفراد بدقة أعلى من أي وقت مضى، مما يعزز من كفاءة الابتكار ويقلل التكلفة والوقت اللازمين لإطلاق الأدوية إلى الأسواق. ورغم هذه الفرص الهائلة، تواجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال تصنيع الأدوية تحديات جوهرية. من بين أبرزها القيود الأخلاقية والقانونية المتعلقة باستخدام البيانات الحساسة، إلى جانب صعوبة تفسير بعض النتائج التي تنتجها الخوارزميات المعقدة، مما يثير تساؤلات حول موثوقيتها. علاوة على ذلك، تحتاج الشركات إلى استثمارات كبيرة في البنية التحتية التقنية وتطوير المهارات البشرية لتحقيق التكامل الفعال بين الخبرة البشرية والتقنيات الذكية، وهو ما يشكل تحدياً أمام الشركات الصغيرة والمتوسطة في القطاع. في هذا السياق، من المقرر أن تخضع شركة Isomorphic Labs  لتجارب سريرية على دواء مصمم بالذكاء الاصطناعي بحلول نهاية هذا العام، حسب ما أعلنه مؤسسها ديميس هاسابيس. والشركة المذكورة، هي شركة ناشئة متخصصة في اكتشاف الأدوية، عمرها أربع سنوات، وهي مملوكة لشركة ألفابت، الشركة الأم لغوغل. تأسست Isomorphic من ذراع أبحاث الـ AI التابعة لشركة غوغل، وهي شركة  DeepMind في العام 2021، لكنها تظل شركة تابعة مملوكة بالكامل للشركة الأم ألفابت. ووفق ما نقلته صحيفة "فايننشال تايمز" البريطانية، عن مؤسس الشركة (الحصل على جائزة نوبل في الكيمياء مع زميله جون جامبر والكيميائي الحيوي ديفيد بيكر في أكتوبر)، فإنه يقول: "نحن نتطلع إلى علم الأورام وأمراض القلب والأوعية الدموية والتنكس العصبي وجميع مجالات الأمراض الكبرى، وأعتقد بأنه بحلول نهاية هذا العام، سيكون لدينا أول دواء لنا". "عادة ما يستغرق الأمر في المتوسط ​​من خمس إلى عشر سنوات لاكتشاف عقار واحد. وربما نتمكن من تسريع ذلك بمقدار 10 مرات، وهو ما سيكون ثورة لا تصدق في صحة الإنسان". وقال هاسابيس - الذي يشغل أيضًا منصب الرئيس التنفيذي لشركة غوغل ديب مايند-  في وقت سابق، إن فريقه يعمل على ستة برامج لتطوير الأدوية مع شركتي إيلي ليلي ونوفارتس. وشدد على أن النموذج الأولي لشركة البحث العملاقة لمساعد الذكاء الاصطناعي، والمعروف باسم مشروع أسترا، من المحتمل أن يتم طرحه للمستهلكين في وقت لاحق من هذا العام. ووصف المستقبل القريب، في غضون ثلاث سنوات، عندما يكون هناك "مليارات" من وكلاء الذكاء الاصطناعي، "يتفاوضون مع بعضهم البعض نيابة عن البائع والعميل" وقال إن ذلك سيتطلب إعادة التفكير في الويب نفسه. لكنه دعا في الوقت نفسه إلى مزيد من الحذر والتنسيق بين كبار مطوري الذكاء الاصطناعي المتنافسين على بناء الذكاء الاصطناعي العام. وحذر من أن التكنولوجيا قد تهدد الحضارة الإنسانية إذا خرجت عن نطاق السيطرة أو أعيد استخدامها من قبل "جهات سيئة .. لأغراض ضارة". وخلال العام الجاري 2025، من المتوقع أن تخضع صناعة الأدوية لتغييرات تحويلية متأثرة بالتقدم في التكنولوجيا والأدوات التنظيمية المتطورة. وبحسب تقرير لـ clinicalleader، فسيكون أحد الاتجاهات المهمة هو دمج الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية والطب الشخصي، مع التركيز على إنشاء أطر تنظيمية للتخفيف من المخاطر المرتبطة بها. وتشير إدارة الغذاء والدواء الأميركية، إلى "الاستخدام المتزايد" للذكاء الاصطناعي طوال دورة حياة المنتج الدوائي وفي مجموعة من المجالات العلاجية. كما توضح أن مركز تقييم وتصنيف الأدوية شهد زيادة كبيرة في عدد طلبات تسجيل الأدوية باستخدام مكونات الذكاء الاصطناعي على مدار السنوات القليلة الماضية. وتمر هذه الطلبات بدورة حياة المنتج الدوائي، والتي تشمل المراحل غير السريرية والسريرية وما بعد التسويق والتصنيع. تحول جذري   من جانبه، يقول الخبير التكنولوجي، محمد الحارثي، في تصريحات خاصة لموقع "اقتصاد سكاي نيوز عربية" إن: الذكاء الاصطناعي يحدث تحولاً جذرياً في قطاع تطوير الأدوية، إذ أصبح محركاً رئيسياً لتسريع اكتشاف الأدوية الجديدة وتحسين كفاءتها. يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل كميات هائلة من البيانات الجينية والبيولوجية، مما يقلل زمن الاكتشاف من سنوات إلى أشهر، ويتيح تحديد الأهداف العلاجية بدقة أكبر باستخدام تقنيات تعلم الآلة. كما يسهم في خفض التكاليف المرتبطة بالتجارب المخبرية التقليدية عبر التحليل السريع وإجراء التجارب الافتراضية، بالإضافة إلى تحسين فعالية التجارب السريرية من خلال اختيار المشاركين المناسبين بناءً على بيانات دقيقة. لكنه يضيف: "ومع ذلك، فإن هذا المجال الواعد يواجه تحديات عديدة؛ من بينها جودة البيانات المدخلة التي تؤثر بشكل مباشر على دقة النتائج، والاعتبارات الأخلاقية المتعلقة بخصوصية بيانات المرضى (..) بالإضافة إلى ذلك، تبزغ الحاجة إلى موافقة الهيئات التنظيمية، والتي قد تؤخر إطلاق المنتجات في السوق، إلى جانب التحديات التقنية التي تتطلب موارد ضخمة ومهارات متخصصة". ويستطرد الحارثي: "وبالتالي، فإن الذكاء الاصطناعي يمثل فرصة غير مسبوقة لتسريع تطوير الأدوية وتحسين جودة الرعاية الصحية، لكنه يحتاج إلى تعاون مكثف بين الجهات التنظيمية والشركات التكنولوجية والصناعات الدوائية لتحويل وعوده إلى واقع ملموس وخلق مستقبل طبي أكثر تطورًا." الفرص والتحديات   من جانبه، يشير خبير الاقتصاد الدولي، الدكتور علي الإدريسي، في تصريحات خاصة لموقع "اقتصاد سكاي نيوز عربية" إلى أن قطاع تطوير الأدوية تحولاً كبيراً بفضل الذكاء الاصطناعي، الذي أصبح أداة أساسية لتحليل البيانات وتسريع اكتشاف العلاجات الجديدة، مشدداً على أنه مع أحدث إعلان مرتبط بخضوع عقار جديد للتجارب بحلول نهاية العام، تبرز الفرص الكبيرة والتحديات التي تواجه هذه التكنولوجيا في صناعة الأدوية. ويوضح أن أبرز هذه الفرص تتمثل في: تقليص الزمن المطلوب لاكتشاف مركبات دوائية جديدة باستخدام تقنيات تعلم الآلة لتحليل ملايين البيانات الوراثية والكيميائية. يمكن محاكاة تأثيرات الأدوية على جسم الإنسان رقمياً، مما يقلل الحاجة إلى تجارب طويلة في المراحل الأولى. استخدام الذكاء الاصطناعي يساعد الشركات على خفض نفقات البحث والتطوير، ما قد يؤدي إلى أدوية أرخص وأكثر توفراً. تحليل البيانات الشخصية والجينية للمريض يساعد في تطوير علاجات موجهة أكثر فعالية وأقل آثاراً جانبية. يُمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأدوية المحتملة للأمراض النادرة التي لم تُعطَ الأولوية في البحث التقليدي. القدرة على تحليل البيانات العالمية للتنبؤ بانتشار الأوبئة وتطوير علاجات استباقية. أما أبرز التحديات، فتتمثل في: تقنيات الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى بيانات ضخمة ودقيقة، ما يمثل تحديًا في حال نقص البيانات أو عدم تمثيلها للسكان المتنوعين. يجب أن تخضع نتائج الذكاء الاصطناعي لمعايير صارمة من الجهات الصحية لضمان أمان الأدوية وفعاليتها. جمع البيانات الصحية وتحليلها يثير مخاوف بشأن انتهاك الخصوصية وسوء استخدام المعلومات الشخصية. الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى أخطاء نتيجة التحيز في الخوارزميات أو تفسير البيانات. تحتاج الشركات إلى بناء ثقة الجمهور في الأدوية المطورة بالذكاء الاصطناعي من خلال الشفافية في العملية.