في المنتدى الاقتصادي العالمي ، أعلن الرئيس التنفيذي لشركة Google Deepmind Depis Kazahstan أنه من المتوقع أن تدخل الأدوية المصممة في الذكاء الاصطناعي تجارب سريرية بحلول عام 2025. تمثل هذه الأخبار اختراقًا كبيرًا في الذكاء الاصطناعي في مجال البحوث والتنمية للمخدرات ، مما يشير إلى ابتكار نماذج أبحاث وتنمية الأدوية المستقبلية. تقوم Isomorphic Labs ، وهي شركة DeepMind التي تركز على أبحاث الأدوية وتطويرها ، بترويج هذه العملية بنشاط لاستخدام تكنولوجيا التعلم الآلي لتقصير دورة البحوث والتطوير الأدوية ، وتقليل التكاليف ، وأخيراً تحقيق الرعاية الطبية الشخصية. لا يمكن أن تحسن هذه التكنولوجيا بشكل كبير من كفاءة أبحاث الأدوية وتطويرها فحسب ، بل توفر أيضًا مبالغ هائلة من الأموال لشركات الأدوية ، وتخفيف المعضلة الحالية المتمثلة في التكلفة المرتفعة وانخفاض معدلات النجاح للأدوية الجديدة.
في المنتدى الاقتصادي العالمي الذي عقد مؤخرًا في دافوس ، قال الرئيس التنفيذي لشركة Deepmind DeMis Hassabis إن الدفعة الأولى من الأدوية التي صممها الذكاء الاصطناعي قد تبدأ التجارب السريرية بحلول عام 2025 بحلول عام 2025 Kazakhs هو أيضًا رئيس مختبرات Isomorphic ، وهي شركة لبحوث الأدوية والتطوير في DeepMind. قال: "خطتنا هي السماح لبعض الأدوية المصممة منظمة العفو الدولية بدخول التجارب السريرية بحلول نهاية هذا العام."
منذ عام 2021 ، تلتزم المختبرات المتماثلة باستخدام التعلم الآلي لتسريع تطوير الأدوية. ذكر Kazakhs أنه من المتوقع أن يحقق رعاية طبية مخصصة في المستقبل ، ويمكن لنظام الذكاء الاصطناعى تحسين الأدوية لخصائص التمثيل الغذائي للجميع في وقت قصير. وأكد أن اهتمام الشركات الصيدلانية في الذكاء الاصطناعي يتزايد لأن الذكاء الاصطناعى لديه القدرة على توفير الكثير من الوقت والأموال.
وفقًا لمقال في مجلة Nature Medicine ، فإن عملية تطوير وموافقة الأدوية الجديدة عادة ما تستغرق 12 إلى 15 عامًا ، وتصل التكلفة إلى 2.6 مليار دولار. علاوة على ذلك ، فشلت أكثر من 90 ٪ من التجارب السريرية في النجاح. لذلك ، فإن أي تقنية يمكن أن تقلل من التكاليف أو تسريع سرعة التطوير أو تحسين معدل النجاح سيكون لها تأثير كبير على الوضع المالي لشركات الأدوية.
أشار كازاخاخس إلى أن نماذج التعلم الآلي يمكنها تحسين عملية اكتشاف المخدرات بعدة طرق. وهو يعتقد أن الإمكانات الهائلة للوقت والتكلفة متوقعة. ومع ذلك ، ذكر أيضًا أنه بسبب عوامل مثل لوائح الخصوصية وسياسات مشاركة البيانات وتكاليف الحصول على البيانات ، لا يزال الحصول على بيانات تدريب عالية الجودة أمرًا صعبًا. ومع ذلك ، فهو يعتقد أن هذه التحديات ليست ساحقة. من خلال التعاون مع مؤسسات البحث السريري أو باستخدام البيانات الاصطناعية ، يمكن ملء فارغ البيانات العامة.
ومع ذلك ، أكد كازاخاخس أن تطبيق الذكاء الاصطناعى في البحث العلمي لا يعني أنه سيتم استبدال العلماء. وأشار إلى أن الابتكار الحقيقي لا يزال غير قادر على تحقيق الذكاء الاصطناعي ، ولا يمكنه اقتراح افتراضات أو نظريات جديدة. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعى يمكن أن يحل تخمينات الرياضيات المعقدة ، إلا أنه لا يزال يعتمد على حكمة وإبداع العلماء البشريين.
بالإضافة إلى ذلك ، تستكشف شركات مثل NVIDIA أيضًا تطبيق AI في اكتشاف المخدرات.
نقاط:
من المتوقع أن تدخل الأدوية المصممة من الذكاء الاصطناعى تجارب سريرية بحلول عام 2025 ، مما يدل على إمكانات هائلة من الذكاء الاصطناعي في تطوير الأدوية.
تواجه صناعة الأدوية تحديات عالية التكلفة ومنخفضة النعمة ، ومن المتوقع أن تقلل الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من تأثير هذه المشكلات.
قال كازاخس إن الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يحل محل التفكير الإبداعي للعلماء ، ولا يزال الاكتشاف العلمي الحقيقي بحاجة إلى الاعتماد على البشر.
الكل في الكل ، آفاق تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال البحوث والتنمية الأدوية واسعة. ستصبح الذكاء الاصطناعي أداة قوية للعلماء ، وليس البدائل ، وتعزز صناعة الأدوية لدخول مرحلة جديدة من التطوير.