ماذا لو كان من الممكن قياس ابتكار دواء جديد بالأيام وليس بالسنوات؟ ماذا لو كان الدواء الجديد سيكلف الآلاف بدلاً من مليارات الدولارات؟

وفي حين يمكن تحديد عملية تطوير الأدوية في خمس خطوات، فإن الوقت المستغرق لتغطية هذه الخطوات في العالم الحقيقي يمتد لعقد من الزمن، وأحيانًا أكثر. إن رحلة الطب الجديد من المختبر إلى متجر الصيدليات طويلة ومعقدة، حيث تصل تكاليفها إلى مليارات الدولارات.

بينما حققت شركات الأدوية العديد من الاختراقات، فإن عائدات الاستثمار في البحث والتطوير لأكبر شركات الأدوية العالمية لا تزال في الانخفاض. ولهذا السبب تستكشف العديد من شركات الأدوية التكنولوجيات المتقدمة، مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، للحد من الوقت والتكاليف المترتبة على عملية اكتشاف الأدوية.

بيد أن، عند النظر إلى التقنيات، فإن الذكاء الاصطناعي هو الأكثر تقدمًا والأكثر تنوعًا. تساعد هذه التقنية الشركات في تجميع وتوليف الكثير من المعلومات اللازمة للتجارب السريرية، وبالتالي تقصير عملية تطوير الأدوية. ويمكن أن يساعد أيضًا في فهم آليات المرض، وإنشاء المؤشرات الحيوية، وتوليد البيانات، والنماذج، أو مرشحي الأدوية الجديدة، وتصميم الأدوية أو إعادة تصميمها، وإجراء التجارب قبل السريرية، وتصميم التجارب السريرية وتشغيلها. ويعكس عدد شركات الذكاء الاصطناعي الموجودة بالفعل في مجال تطوير الأدوية الاستخدام المتنوع للتكنولوجيا: فهي كثيرة وتتزايد يومًا بعد يوم.

فيما يلي نظرة عامة على التعاون في العمل والصناعة من عام 2019 حتى الآن:

تقدر مؤسسة الأبحاث الصيدلانية والشركات المصنعة في أمريكا (PhRMA) أن متوسط ​​تكلفة البحث والتطوير

لكل دواء ناجح يبلغ 2.6 مليار دولار. ويشتمل هذا الرقم على تكلفة الفشل – لآلاف وأحيانًا ملايين المركبات التي قد يتم فحصها وتقييمها في وقت مبكر من عملية البحث والتطوير، والتي لن يحصل على الموافقة في نهاية المطاف سوى عدد قليل منها. ويُقدر أن الاحتمالية الإجمالية للنجاح السريري (احتمالية الموافقة على دواء يدخل الاختبار السريري في نهاية المطاف) أقل من 12٪.

وفقًا للنهج القياسي، تتطلب عملية اكتشاف دواء جديد من علماء البيانات البحث في كميات هائلة من البيانات لتحديد المركبات الكيميائية المناسبة التي يمكن اختبارها بحثًا عن مرض مستهدف. وعادة، تتعرض الخلايا التي تمثل مرضًا معينًا لمجموعة متنوعة من المركبات، ويتم أخذ لقطة مجهرية لكل تفاعل يتبعها، تصل إلى الملايين.

يمكن أن تصبح هذه الكمية الهائلة من البيانات التي تم جمعها من كل تجربة أكثر فائدة إذا أمكن استخراج معلومات مفيدة منها. هذا ممكن باستخدام الذكاء الاصطناعي. بينما كان العلماء يستخدمون الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة لفرز مثل هذه البيانات، يتم الآن تطبيقه بشكل أكثر شيوعًا وللدراسات والنتائج الأكثر تقدمًا.

قد خلصت دراسة أجراها قسم الأبحاث والتطوير لشركة Janssen إلى أن «طريقة الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة بما يصل إلى 250 مرة من الطريقة التقليدية لاكتشاف الأدوية».

إن الذكاء الاصطناعي يمتلك القدرة على تقليل الجداول الزمنية لاكتشاف الأدوية، وزيادة دقة التنبؤات بشأن الفعالية والسلامة، فضلاً عن توفير فرصة أفضل لتنويع خطوط الأدوية. ويقدر تقرير صادر عن BCG أن إجمالي الإنفاق على اكتشاف العقاقير المرتبطة بالذكاء الاصطناعي في عام 2022 من المتوقع أن يصل إلى 1.3 مليار دولار.

يتفاعل عالم المستحضرات الصيدلانية بشكل متزايد مع شركات التكنولوجيا لاختصار الوقت لتحديد الأدوية الجديدة وإعادة استخدام العقاقير الحالية. بيد أن، لا تزال هناك تحديات، وهناك الكثير الذي يتعين القيام به قبل أن يتم اعتماد الذكاء الاصطناعي حقًا باعتباره جزءًا من عملية اكتشاف الأدوية. لقد بدأت هذه العملية، وهي واعدة.

هذا المقال يعبر عن رأي كاتبه ولا يعبر بالضرورة عن ساسة بوست

المصادر

عرض التعليقات
تحميل المزيد