في الوقت الحاضر، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي للمشاركة في اكتشاف وتصميم أدوية جديدة مسارًا ساخنًا لأبحاث وتطوير الأدوية الجديدة. ذات مرة، استخدم معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لاكتشاف مضاد حيوي جديد بنجاح - هاليسين (هاليسين). أظهر المضاد الحيوي أقوى تأثير مضاد للميكروبات في التاريخ، ومن خلال التعلم والتحليل المستقل لنموذج الذكاء الاصطناعي، نجح في فحص الجزيئات ذات التثبيط الممتاز لنمو البكتيريا. من خلال التعلم العميق لجزيئين روحيين معروفين000، لم يكتشف نموذج الذكاء الاصطناعي خصائص المضادات الحيوية الجديدة فحسب، بل قام أيضًا بفحص مضاد حيوي عالي الفعالية بدقة في مكتبة منتجات كبيرة جدًا.
▲بالمقارنة مع الأدوية المضادة للميكروبات الأخرى، ما هي خصائص الأدوية الجديدة التي اكتشفها الذكاء الاصطناعي؟
يمتلك المضاد الحيوي الهالسين تأثيرًا قويًا مبيدًا للجراثيم على البكتيريا التي طورت مقاومة في السوق ولا يسبب مقاومة جديدة. بالمقارنة مع طرق التحقق التقليدية، فإن سرعة الفحص باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي سريعة للغاية، مما يقلل التكلفة بشكل كبير. ومن المثير للاهتمام أن هاليسين أظهر سمات لم يفهمها العلماء البشريون من قبل، وهو اكتشاف يلقي ضوءًا جديدًا على مجال أبحاث المضادات الحيوية. ومع ذلك، لا تزال طبيعة هذه الميزة غير معروفة، ولا يمكن العثور على إجابة واضحة حتى في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تظهر نتائج هذا البحث أن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال اكتشاف الأدوية قد تجاوز حدود الأساليب البشرية التقليدية.
لقد أدى الذكاء الاصطناعي إلى عملية اكتشاف أدوية أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة وابتكارًا في مجال اكتشاف الأدوية. وينعكس هذا التفوق في المقام الأول في سرعة التطوير، وفعالية التكلفة، والفهم الجديد لخصائص الدواء. على سبيل المثال، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي فحص المرشحين المحتملين للأدوية بسرعة وكفاءة أكبر، مما يؤدي إلى تقصير الإطار الزمني لاكتشاف الأدوية بشكل كبير مقارنة بطرق التحقق التجريبية التقليدية. إن الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي لفحص الأدوية تقلل بشكل كبير من تكلفة البحث والتطوير، كما أنها أكثر فعالية من حيث التكلفة من الطرق التقليدية. وقد أثبتت نماذج الذكاء الاصطناعي القدرة على الكشف عن سمات الأدوية غير المفهومة سابقًا والتي قد يكون من الصعب اكتشافها بطرق البحث التقليدية، وبالتالي توفير اتجاهات أكثر ابتكارًا لتطوير أدوية جديدة.
▲ لماذا سمي هاليسين اسم غريب؟
يحتوي الاسم الأصلي لـ Halicin في الواقع على رمز واحد فقط، يسمى SU-3327، وهو في الواقع مجرد دواء تجريبي، أو نموذج أولي للدواء. تمت دراسته في البداية لعلاج مرض السكري، ولكن بسبب نتائج الاختبار السيئة، توقف تطوير تطبيق المركب منذ فترة طويلة ويستخدم فقط كدواء تجريبي. وفي وقت لاحق، وجدت نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) أن الهالسين له خصائص مضاد حيوي ضد مجموعة متنوعة من البكتيريا. ومن هنا تم تسميته رسميًا. اسمها "هاليسين" هو إشارة إلى هال، وهو نظام ذكاء اصطناعي خيالي في عام 2001: رحلة فضائية.
"2001: رحلة الفضاء" هو فيلم خيال علمي كلاسيكي، ويلعب دورًا محوريًا في تاريخ أفلام الخيال العلمي ويعتبر أحد معالم أفلام الخيال العلمي. يشتهر الفيلم بصوره المبتكرة وموسيقاه وسرد القصص، وهو يضع معايير عالية لأفلام الخيال العلمي المستقبلية. إنه يقدم عالمًا مليئًا بالغموض والعجائب، مما يسمح للجمهور بالتفكير بعمق في مستقبل البشرية وتطور العلوم والتكنولوجيا. لقد أصبحت جزءًا من ثقافة الخيال العلمي العالمية وكان لها تأثير عميق على أفلام الخيال العلمي والبرامج التلفزيونية المستقبلية.
▲ما هو تأثيره وآفاقه المحددة؟
عندما تم اكتشاف الهالسين لأول مرة، استخدم الباحثون أساليب التعلم العميق بالكمبيوتر لتحديد أن الهالسين قد يكون مضادًا حيويًا واسع النطاق. تم تأكيد هذا الاحتمال من خلال اختبار زراعة الخلايا في المختبر وتجارب الجسم الحي على الفئران، والتي أظهرت نشاطًا ضد عدد من السلالات المقاومة للأدوية، بما في ذلك المطثية العسيرة، والراكدة البومانية، والمتفطرة السلية. تتضمن آلية عمله عزل الحديد داخل الخلايا البكتيرية، وبالتالي التدخل في قدرته على تنظيم توازن الرقم الهيدروجيني على أغشية الخلايا. تشير الأبحاث الأولية إلى أن الهالسين قد يقتل البكتيريا عن طريق تعطيل قدرتها على الحفاظ على التدرج الكهروكيميائي على أغشية الخلايا. تختلف آلية العمل هذه عن آلية عمل معظم المضادات الحيوية وقد تجعل من الصعب على البكتيريا تطوير المقاومة. بشكل عام، أثبت الهالسين قدرته كمضاد حيوي، خاصة بالنسبة لبعض البكتيريا التي طورت مقاومة للأدوية التقليدية.
ومع ذلك، تم الإبلاغ عن هذا الدواء الجديد لأول مرة في عام 2019، ولكن لا توجد حتى الآن أخبار عن دواء جديد أو أي تحديثات، مما قد يكون واجه صعوبات في البحث والتطوير اللاحق للأدوية الجديدة. هناك سببان للاشتباه الأولي: أولاً، قد تكون نتائج التجارب السريرية غير المرضية في تطوير أدوية جديدة بسبب فشل التجارب الأولية في إثبات فعالية الدواء أو سلامته بشكل كامل. في هذه الحالة، قد يحتاج فريق البحث والتطوير إلى إعادة تقييم مدى ملاءمة الدواء واتخاذ التدابير اللازمة لتعديله أو تحسينه. ومن ناحية أخرى، تعتبر قضايا السلامة والسمية أيضًا من الاعتبارات المهمة، وتحتاج الأدوية الجديدة إلى اجتياز تقييمات صارمة للسمية والسلامة قبل إطلاقها. إذا تم تحديد مشكلات السلامة الضارة أو السميات أثناء عملية التطوير، فقد تكون هناك حاجة لدراسات وتعديلات إضافية لضمان سلامة الدواء للمرضى.
▲ ملخص
باختصار، تتمتع الآلات بإمكانيات كبيرة في اكتشاف الأدوية، خاصة عند التعامل مع المعلومات المعقدة. ومن خلال التعلم العميق، يمكن للآلات العثور بسرعة على الأنماط وتسريع اكتشاف الأدوية الجديدة. ثانياً، التعاون أمر أساسي. يعد الفريق الفائق من خبراء الكمبيوتر والبيولوجية والصيدلانية هو المفتاح لنجاح استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير أدوية جديدة. يتغلب هذا التعاون على تحديات البحث والتطوير التقليدية ويحسن الكفاءة. يخبرنا نجاح الآلة أيضًا أن البيانات أمر بالغ الأهمية. تتيح لنا البيانات الضخمة والتعلم العميق الحصول على فهم أكثر دقة لتأثيرات الأدوية وتصميم الأدوية بطريقة أكثر استهدافًا. بشكل عام، يجعل الذكاء الاصطناعي تطوير أدوية جديدة أكثر كفاءة ويجلب إمكانيات جديدة للمجال الطبي. ومع إضافة ذكاء اصطناعي أكثر قوة، فإن مستقبل اكتشاف الأدوية الآلية على وشك أن يصبح حقيقة.