قدمت Amazon خدمة Amazon Bio Discovery لتسريع اكتشاف الأدوية في المراحل المبكرة

أطلقت شركة أمازون ويب سيرفيسز (AWS) منصة Amazon Bio Discovery — وهي منصة ذكاء اصطناعي جديدة لمرحلة الاكتشاف المبكر في تطوير الأدوية. يهدف الخدمة إلى اختصار المسار من الفرضية العلمية إلى قائمة الجزيئات الجاهزة للاختبار في المختبر، وإزالة جزء من العمل اليدوي بين الأحياء الحاسوبية والمختبر "الرطب".

كيفية عمل الخدمة

أعلنت شركة Amazon Web Services عن إطلاق Amazon Bio Discovery في 14 أبريل 2026. صُممت المنصة للشركات الصيدلانية والتكنولوجيا البيولوجية التي تبحث عن مرشحين للأدوية الجديدة، وتركز بشكل خاص على المهام المتعلقة بالأجسام المضادة. بدلاً من نشر النماذج والأنابيب والبنية الأساسية بشكل منفصل يدويًا، يحصل الباحثون على بيئة جاهزة للاستخدام، حيث يمكنهم تشغيل التجارب الحاسوبية ومقارنة النتائج وتحضير المرشحين للمرحلة التالية من الاختبار.

الفكرة الأساسية للخدمة هي نهج lab-in-the-loop، حيث لا ينفصل التصميم الحاسوبي عن الاختبارات المختبرية الفعلية. أولاً، يصيغ العلماء الهدف البحثي ويحملون هيكل الهدف، ثم تساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي في اختيار النماذج والمعاملات ومعايير الاختيار المناسبة. بعد ذلك، يقوم النظام بتوليد وترتيب الجزيئات حسب احتمالية الربط والثقة الهيكلية والخصائص الأخرى. يمكن إرسال أفضل المرشحين إلى شركاء المختبر للتخليق والاختبار، وتُرجع النتائج المحصل عليها إلى المنصة للتحليل والتكرار التالي.

ما بداخل المنصة

وفقاً لشركة AWS، تجمع منصة Amazon Bio Discovery في واجهة واحدة المراحل التي عادة ما يتم توزيعها في فرق البحث والتطوير الحقيقية على عدة خدمات وبرامج نصية ومتخصصين. الفكرة هي أن عالم الأحياء أو مجموعة البحث لا يضطرون إلى البحث بشكل منفصل عن النموذج الصحيح وتكوين البيئة وبناء خط الأنابيب ونقل النتائج يدويًا بين الجزء الحاسوبي والمختبر في كل مرة.

• كتالوج يحتوي على أكثر من 40 نموذج ذكاء اصطناعي متخصص لمهام اكتشاف الأدوية في المراحل المبكرة
• وكلاء ذكاء اصطناعي لاختيار النماذج وتكوين التجارب وتقييم المرشحين
• منشئ خطوط أنابيب متعددة الخطوات حيث يمكن توصيل نماذج الشركة الخاصة بك
• التكامل مع شركاء المختبر للتخليق والاختبارات البيولوجية
• العودة التلقائية للبيانات التجريبية إلى النظام لإعادة التدريب وتحسين التنبؤات

تراهن شركة AWS ليس فقط على السرعة، بل على قدرة هذه الأدوات على أن يستخدمها ليس فقط علماء الأحياء الحاسوبيون. تشير الشركة بشكل مباشر إلى مشكلة نموذجية في السوق: تظهر نماذج الذكاء الاصطناعي البيولوجية الجديدة بسرعة كبيرة، والمتخصصون الذين يعرفون كيفية تطبيقها والحفاظ عليها يصبحون اختناقًا. بالنسبة لعلماء المختبر، يترجم هذا إلى وصول بطيء إلى التجارب التي يمكن تشغيلها في وقت أبكر بكثير.

النتائج الأولى والعملاء

الحالة الأكثر بروزًا عند الإطلاق هي مركز Memorial Sloan Kettering لأمراض السرطان. استخدم المركز منصة Amazon Bio Discovery لتسريع تطوير الأجسام المضادة ضد أمراض السرطان عند الأطفال. وفقاً لشركة AWS، بمساعدة وكلاء الذكاء الاصطناعي، صمم الباحثون ما يقرب من 300 ألف جزيء جسم مضاد جديد وأرسلوا 100 ألف من أفضل المرشحين للاختبار. اختصرت العملية التي قد تستغرق حتى سنة واحدة بالنهج التقليدي إلى بضعة أسابيع في هذا السيناريو.

"توفر منصة

Amazon Bio Discovery حلاً مناسباً لتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة في تصميم وتقييم الجزيئات الجديدة."

من بين المستخدمين الأوائل، تذكر شركة AWS أيضاً Bayer و Broad Institute و Voyager Therapeutics. تم التركيز على الأمان على مستوى الشركات: يتم عزل البيانات الملكية والنماذج المدربة بخصوص العملاء داخل بيئتهم، والبيانات نفسها، وفقاً لشركة AWS، لا تُستخدم لتدريب النماذج المستضافة. بالنسبة للصناعة الصيدلانية، هذا أحد الشروط الأساسية، لأن نقل عمليات البحث والتطوير الحساسة إلى منصة سحابية بدون حماية البيانات والملكية الفكرية عادة ما يتم تعطيله بنفس قدر نقص الموارد الحاسوبية.

ماذا يعني هذا

تحاول شركة Amazon العثور على مكان أكثر بروزًا ليس فقط كمزود خدمات سحابية للصناعة الصيدلانية، بل أيضاً كلاعب عملي في تطوير الأدوية بالذكاء الاصطناعي. إذا نجحت المنصة فعلاً في تقليل الوقت بين التصميم الحاسوبي والتحقق من الصحة في المختبر، فستتاح لفرق التكنولوجيا البيولوجية فرصة اختبار الفرضيات بسرعة أكبر، وستتمكن شركة AWS من التثبيت في أحد أغلى وأكثر القطاعات المنافسة في سوق الذكاء الاصطناعي.