Isomorphic Labs تبني محرك ذكاء اصطناعي من الجيل الجديد لتصميم الأدوية

أعلنت Isomorphic Labs، الشركة التابعة لـ Google DeepMind، عن إنشاء محرك ذكاء اصطناعي متخصص لتطوير الأدوية، وهو نظام يقارنه الخبراء بالفعل بما مثّله AlphaFold لعلم الأحياء البنيوي. ويُقدَّم الأداة الجديدة بوصفها تقنية خاصة بمستوى AlphaFold 4، لكنها مصممة لا للتنبؤ ببنية البروتينات، بل للبحث عن الجزيئات العلاجية وتحسينها. وإذا تأكدت وعود الشركة عملياً، فإن صناعة الأدوية مقبلة على أحد أهم التحولات التكنولوجية منذ عقود.

ولفهم حجم الحدث، لا بد من تذكّر أين يتركز الخطر الأكبر في عملية ابتكار الدواء. فالطريق من اكتشاف الهدف البيولوجي إلى تسجيل الدواء يستغرق في المتوسط 10–15 عاماً ويكلّف مليارات الدولارات. وأكثر المراحل تعذراً على التنبؤ هي مرحلة التطوير المبكر، وهي اللحظة التي يحاول فيها العلماء إيجاد جزيء يرتبط بدقة بالبروتين المطلوب، ولا يضر ببقية الجسم، ويحافظ في الوقت نفسه على نشاطه في الظروف البيولوجية الحقيقية. وهنا تحديداً تتبخر معظم الآمال وتُستنزف موارد هائلة. ويستهدف محرك Isomorphic Labs الجديد نقطة الاختناق هذه مباشرة.

تقوم التقنية على نمذجة التفاعلات بين البروتينات والربائط، وهي جزيئات صغيرة قادرة على الارتباط بالبروتين وتغيير سلوكه. والربائط هي أساس معظم الأدوية الحديثة. لكن المشكلة أن التنبؤ بسلوك جزيء معيّن عند اقترانه ببروتين معيّن أمر بالغ الصعوبة، فنحن نتعامل مع بُنى ثلاثية الأبعاد ديناميكية تحتمل آلاف التشكيلات الممكنة. أما الطرق التقليدية، كالمحاكاة الفيزيائية والفحص المخبري، فتتطلب أشهراً من العمل حتى مع مكتبات المركبات الصغيرة نسبياً. ووفق المعلومات المتاحة، يستطيع نظام Isomorphic Labs الجديد إنجاز هذه المهمة بدقة غير مسبوقة وأسرع بعدة مراتب من حيث الحجم.

ولا تأتي الصلة بإرث AlphaFold مصادفة ولا على سبيل المجاز. فقد حلّ AlphaFold 2، الذي عُرض عام 2020، مسألة ظل علم الأحياء يحاول حلّها نصف قرن، وهي التنبؤ بالبنية الثلاثية الأبعاد للبروتين انطلاقاً من تسلسله الأميني. وفتح ذلك الباب لفهم ملايين البروتينات التي ظلت بنيتها مجهولة من قبل. ويخطو محرك Isomorphic Labs الجديد الخطوة المنطقية التالية: فبعد معرفة بنية البروتين الهدف، يتعلم النظام ألا يكتفي بوصفها، بل أن يبحث بنشاط عن جزيئات قادرة على التفاعل معها بالطريقة المطلوبة. وهو في جوهره انتقال من رسم خريطة العالم الجزيئي إلى تشييده عن قصد.

وقد تكون التبعات على صناعة الأدوية ملموسة جداً. فاللاعبون الكبار، مثل Eli Lilly وNovartis وRoche، استثمروا بالفعل أموالاً كبيرة في شراكات مع شركات تستخدم الذكاء الاصطناعي لتسريع التطوير. أما Isomorphic Labs فقد أبرمت عام 2023 عقوداً مع عدة عمالقة في قطاع الأدوية بقيمة إجمالية تتجاوز مليار دولار. ومن المفترض أن يصبح المحرك الجديد الأساس التقني لهذه الشراكات، محوّلاً وعود الذكاء الاصطناعي الدوائي المجردة إلى جزيئات مرشحة محددة. ومن اللافت أيضاً أن الشركة تتعمد إبقاء التقنية في وضع الملكية الخاصة، على عكس AlphaFold الذي أُتيح للمجتمع العلمي. وهذه إشارة إلى أن DeepMind ترى في هذه الأداة سلاحاً تجارياً حقيقياً لا مساهمة أكاديمية.

ومع ذلك، تبقى لدى مجتمع الخبراء أسئلة. فالفجوة بين المؤشرات المخبرية لأنظمة الذكاء الاصطناعي وفعاليتها الحقيقية في التجارب السريرية لا تزال كبيرة. وتعرف تاريخ صناعة الأدوية حالات كثيرة أخفقت فيها جزيئات مرشحة واعدة في المراحل المتأخرة بسبب آثار جانبية غير متوقعة أو عدم كفاية التوافر الحيوي. أما إلى أي مدى يستطيع المحرك الجديد مراعاة كل هذا التعقيد البيولوجي، فهو سؤال لن يجيب عنه إلا التطبيق العملي.

ومع ذلك، لا يرقى الشك إلى اتجاه المسار نفسه. فـ Isomorphic Labs تراهن على أن صناعة الأدوية في المستقبل هي قبل كل شيء مسألة حسابية، وعلى أن شبكة عصبية مدرَّبة جيداً قادرة على اكتشاف أنماط في التفاعلات الجزيئية حيث وصل الحدس البشري منذ زمن إلى طريق مسدود. وإذا كان المحرك الجديد يختصر دورة التطوير فعلاً ولو إلى النصف، فسيكون الأثر الاقتصادي والإنساني هائلاً: إذ قد تحصل عشرات الأمراض التي لا تتوافر لها اليوم أدوية فعالة على علاج أبكر بكثير مما تشير إليه التوقعات الحالية.