هل يسرع الذكاء الاصطناعي عملية البحث عن أدوية جديدة؟
AI بالعربي – متابعات
في يناير 2020، بينما كافح الأطباء لعلاج أول المصابين بفيروس كورونا، اتجه علماء البيانات والكيمياء الحيوية في “بينيفولنت أيه آي” إلى الذكاء الاصطناعي للبحث عن دواء لمساعدتهم.
لم يكن لدى الباحثين سوى القليل من الأدلة حول كيفية عمل الفيروس الجديد. قاموا بإدخالها إلى الخوارزميات الخاصة بهم وبدأوا البحث ووجدت الخوارزميات 50 مليون مقال في المجلات الطبية في غضون ساعات قليلة. قام العلماء والخوارزميات معا بتعميق فهمهم للمسارات البيولوجية التي ينبغي أن يستهدفها الدواء والبحث عن الأدوية المعتمدة لإعادة استخدامها.
خلال أربعة أيام فقط، ضيقوا نطاق بحثهم حتى توصلوا إلى دواء الباريسيتينيب. دواء من شركة إيلي ليلي يستخدم عادة لعلاج التهاب المفاصل الروماتيزمي ويتصدى للفيروس ورد فعل الجسم الالتهابي. كانت هذه هي المرة الأولى التي يكتشف فيها الذكاء الاصطناعي دواء لإعادة استخدامه، كان يستخدم على نطاق واسع.
يقول بيتر ريتشاردسون، نائب رئيس علم الصيدلة في الشركة الناشئة التي تتخذ من لندن مقرا لها، إن تنبؤ الذكاء الاصطناعي بكيفية عمل الدواء ضد كوفيد – من آليته البيولوجية إلى التأثير المضاد للفيروسات – قد تم التحقق منه الآن. توصي منظمة الصحة العالمية بشدة باستخدام الباريسيتينيب في علاج حالات الإصابة الحادة من كوفيد، ووجدت تجربة التعافي في المملكة المتحدة – الدراسة الوطنية لعلاجات الفيروس – أنها تقلل الوفيات بشكل كبير.
يقول ريتشاردسون، “كل ذلك في غضون عامين. إنه أمر مدهش”.
يستغرق الأمر في المتوسط عقدا للانتقال من مرحلة الاكتشاف الأولية لدواء ما إلى الموافقة عليه، ومع وجود معدل فشل مرتفع، تقدر صناعة الأدوية أنه يكلف 2.7 مليار دولار لطرح كل دواء في السوق. تشكل التجارب السريرية الجزء الأكبر من هذا الوقت والتكلفة، لكن الاكتشاف والاختبارات قبل السريرية قد تستغرق ثلاثة أو أربعة أعوام.
أثناء الجائحة، تم استخدام الذكاء الاصطناعي في المقام الأول كأداة لتوفير وقت العلماء، وتسريع عملية الاكتشاف البطيئة، مع استخدام الأدوية واللقاحات المصممة لفيروسات مشابهة مثل ميرس كنقطة انطلاق.
لكن المدافعين عن الذكاء الاصطناعي يعتقدون أن استخدامه على نطاق واسع خلال الأزمة هو مجرد بداية لثورة في اكتشاف الأدوية من شأنها تسخير النمو في البيانات البيولوجية والكيميائية، وقوة الحوسبة والخوارزميات الأكثر ذكاء التي يمكن أن تقلل من فواتير الرعاية الصحية المرتفعة وتوجد أدوية للحالات التي لا علاج لها.
إنهم يجادلون بأن الذكاء الاصطناعي قد أثبت نفسه خلال الأزمة. قامت شركة “أبسيليرا” بفرز ستة ملايين خلية في ثلاثة أيام للعثور على جسم مضاد يمكن إنتاجه بكميات كبيرة – في هذه الحالة بوساطة إيلي ليلي – كما ساعد دواء يسمى “باملانيفيماب” أكثر من مليون مصاب بكوفيد. ساعد حاسوب خارق في سعي شركة فايزر للحصول على مضاد للفيروسات يمكن تناوله عن طريق الفم.
رغم أن الذكاء الاصطناعي لم يصمم لقاحات كوفيد، إلا أنه قام بتحسينها. فقد تعلمت منصة شركة موديرنا – التكنولوجيا التي تستخدمها لجميع لقاحاتها – من إنتاج 20 ألف تسلسل فريد من الرنا المرسال، ما ساعدها على تصميم وتصنيع الدفعة الأولى من لقاح كوفيد لاختباره خلال 42 يوما.
يراهن أصحاب رؤوس الأموال المغامرة على أن هذه مجرد البداية. إذ ارتفع تمويل الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية 3800 في المائة في الأعوام الخمسة الماضية إلى ملياري دولار، وفقا لبيانات شركة بيتشبوك، ووقعت الشركات الناشئة المدعومة من رأس المال المغامر عشرات الشراكات مع شركات الأدوية الكبرى.
يقول ناثان بينايش، الشريك العام في إير ستريت كابيتال، التي تستثمر في شركات الذكاء الاصطناعي في مجال علوم الحياة، إن الجائحة عززت فكرة أن شركات الأدوية بحاجة إلى تسريع عملية الاكتشاف. يقول، “إن الفائدة الواضحة من كل هذا هي أن شركات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال تدفع باتجاه باب مفتوح في مجال الأدوية مقارنة بالسابق بسبب الحاجة الواضحة للابتكار السريع”.
لكن حتى بينايش يعتقد أنه لم يرق إلى مستوى الآمال المتضخمة في بداية الجائحة – وهو ليس وحيدا في ذلك.
يقول إريك توبول، مؤلف كتاب ديب ميديسين، وهو كتاب عن الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، “أعتقد أن إعادة استخدام الأدوية أمر لا يزال يستحق المتابعة. لكن ليس لدينا أدلة كثيرة لإثبات نجاحها. خلال الجائحة، كان لدينا دواء واحد مؤكد (…) لكن الفكرة الكاملة للذكاء الاصطناعي كانت البحث عن الأدوية والدخول في الاكتشاف بسرعات عالية لم نشهدها من قبل”.
إلى أن توافق الجهة التنظيمية على دواء اكتشفه الذكاء الاصطناعي بالكامل، سيكون هناك متشككون. إذ يوجد الآن 15 دواء مرشحا صممه الذكاء الاصطناعي في التجارب السريرية – ولكن بسبب أن تطوير الأدوية قد يستغرق أكثر من عقد، فسنأخذ وقتا طويلا حتى نحكم.
يقول ريتشاردسون، “لا يزال هناك عدد هائل من الناس لا يصدقون أي كلمة من ذلك ويعتقدون أنه مجرد دعاية”.
صمامات الأمان
خلال مضي الجائحة، نظر الأطباء في جميع أنحاء العالم إلى التوصيات الصادرة عن تجربة التعافي في المملكة المتحدة لتوجيه وصفاتهم الطبية. ساعد مارتن لاندراي، أستاذ الطب وعلم الأوبئة في جامعة أكسفورد، في إجراء التجربة العشوائية المضبوطة لأدوية كوفيد. لكنه قال إنه عند اختيار ما يختبره على المرضى، وجد أن الذكاء الاصطناعي “مفيد إلى حد ما” فقط.
“المشكلة هي أن خوارزميات اكتشاف الدواء تأتي جميعها بقائمة أولويات للعلاجات بترتيب مختلف عما وضعته”، كما يقول، مضيفا “إن الأساس المنطقي الرياضي” في كثير من الأحيان يفشل في مراعاة الجوانب العملية.
اختار المحققون في تجربة التعافي الأدوية بناء على وجود بعض الأدلة على أنها قد تكون فاعلة – مثل معالجة فيروسات كورونا السابقة أو إثبات فاعليتها في الاختبارات ما قبل السريرية. لكنهم أخذوا في الحسبان أيضا ما إذا كان الدواء متوافرا بكثرة، ومقدار فهم الآثار الجانبية.
يقول لاندراي إن للسلامة “أبعادا لانهائية” تقريبا يكافح الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بها، وهي أكثر تعقيدا بكثير من بعض أكبر نجاحاتها، مثل تعلم التغلب على البشر في اللعبة الصينية القديمة جو. يقول، “بدلا من محاولة لعب جو، يشبه -الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية- يحاول لعب كل لعبة تم اختراعها على الإطلاق، وبعضها لا قواعد لها حتى”.
إذا أطلقنا العنان للذكاء الاصطناعي في مجال علم الأحياء، فقد يكون خطيرا أيضا. أظهر الباحثون أخيرا كيف اكتشفت خوارزمياتهم 40 ألف مركب كيميائي سام، يمكن استخدام عديد منها كأسلحة بيولوجية، في أقل من ست ساعات.
أظهر كوفيد- 19 الحاجة إلى التطوير السريع للأدوية – لكن النقص الأولي في المعلومات حول المرض يعني أنه لم يكن الدليل المثالي للذكاء الاصطناعي. ففي البداية، كان هناك القليل من البيانات التي يمكن لخوارزمية التعلم منها، ما يعني أنه حتى علماء بينيفولنت اضطروا إلى اتباع نهج عملي أكثر – باستخدام الذكاء الاصطناعي كأداة تفاعلية – مما يفعلون مع الأمراض الأخرى.
تشيد دافني كولر، الرئيسة التنفيذية لشركة إنسترو الناشئة للذكاء الاصطناعي ومقرها وادي السليكون، التي تركز على اكتشاف الأدوية، في شركة بينيفولنت لإثباتها أنه بالإمكان العثور على دواء لإعادة استخدامه، لكنها تحذر من أنه يختلف عن اكتشاف مركب جديد تماما.
تقول كولر، “أنا لست من المعجبين بنشر الأخبار عن الوعود المبالغ فيها حول الطريقة التي سنغير فيها كل شيء في غضون ثلاثة أعوام”. تابعت بالقول، “إن علم الأحياء البشري صعب: فالتدخل في شيء يمكن أن يتسبب في وفاة شخص ما هو أمر محفوف بالمخاطر”.
صممت شركة “إنسيليكو”، وهي شركة ناشئة أخرى تحمل اسما مشابها، دواء كوفيد الخاص بها. حيث نشرت الشركة التي تتخذ من هونج كونج مقرا لها ورقة بحثية حول النتائج التي توصلت إليها في نيسان (أبريل) 2020 ليستخدمها أيا كان. لكن عندما لم يشأ أحد في تطوير الدواء، قامت الشركة بتصنيعه بنفسها في أيلول (سبتمبر) من العام نفسه. لكن لأنه لم تتوافر لديها المرافق التي تملكها شركات الأدوية الكبرى، كان عليها الانتظار تسعة أشهر لاختبار الدواء في معمل آمن لدرجة كافية للتعامل مع الفيروس. ما زال يتعين عليهم الوصول إلى مرحلة التجارب البشرية.
سلطت الجائحة الضوء على أكبر عقبتين تقفان أمام مستقبل الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية: فهم البيانات غير المكتملة ولكن الأكثر وفرة من أي وقت مضى، وتغيير استراتيجيات شركات الأدوية الكبرى التي تحذر من الموافقة على استخدام الذكاء الاصطناعي.
يتبنى فرانك نستله، كبير المسؤولين العلميين في شركة “سانوفي”، الذكاء الاصطناعي بقوة، بعد أن وقع في الآونة الأخيرة على صفقتين كبيرتين مع “إكساينتيا” ومقرها أكسفورد وشركة “أوكين” للذكاء الاصطناعي الطبي. قال إن الذكاء الاصطناعي يعتمد على ثلاث ركائز – وهي قوة الحوسبة، والخوارزميات والبيانات.
أضاف قائلا، “البيانات هي التي تتطلب الحاجة الأكبر إلى التحسين – ومنها سيأتي التغيير في المستقبل”.
لقد حدثت وفرة كبيرة في البيانات لأن جمع تسلسلات الجينات والبروتينات أصبح أسهل وأرخص بكثير. يحتفظ صانعو الأدوية بمخزونات ضخمة من البيانات التي وفرتها التجارب على البشر والحيوانات، لكن في الأغلب ما تكون مخزنة بشكل يصعب على الذكاء الاصطناعي استيعابها، كالملاحظات المعملية المكتوبة بخط اليد وجداول البيانات بصيغة ملفات إكسل.
يقول نستله إن وسم هذه البيانات يتطلب دقة شديدة، مثلا، يجب التمييز بين عينات المختبر التي يتم شحنها ليلا عن غيرها، لأن لها آثارا تتبعية جزيئية مختلفة يمكن أن تقود الخوارزميات إلى استنتاجات خاطئة بناء على كيفية شحنها، وليس بناء على ما كان يوجد في أنسجة المريض.
مثل هذا العمل يستغرق وقتا طويلا. يقول أوجور شاهين، الرئيس التنفيذي لشركة “بايونتيك”، إن التكنولوجيا الحيوية الألمانية استخدمت نهج “المرسال الوسيط” للتعلم الآلي لمدة أربعة أعوام مع مساعدة البشر على تلقين الخوارزمية الخاصة بها. قال، “إن الذكاء الاصطناعي يشبه الأطفال. لأنه يتوجب عليك أن تعلمهم كثيرا حتى يبدؤوا في التوصل إلى استنتاجات”.
رأت الشركات التي استثمرت في بياناتها أن الذكاء الاصطناعي يجلب الأرباح. ففي 2020، لم تتمكن شركة فايزر من فحص إحدى مكتباتها التي تحتفظ ببيانات عن 4.5 مليار مركب متوافر تجاريا. أما الآن، فيمكنها فحص قاعدة البيانات بأكملها في خلال 48 ساعة الأمر الذي سرع من قدرتها على تحديد الأدوية الجديدة المحتملة.
يؤكد آخرون أهمية تعيين موظفين يمكنهم سد الفجوة بين الذكاء الاصطناعي والأساليب العلمية التقليدية. نجاة خان، كبيرة مسؤولي علم البيانات ورئيسة استراتيجية البحث والتطوير في شركة “يانسن”، وهي ذراع المستحضرات الصيدلانية لشركة جونسون آند جونسون، تقول إن الشركة تبني بنكا من “الكفاءات ثنائية اللغة”.
تضيف، “لدينا علماء بيانات بارعون للغاية في التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي، والصحة الرقمية والاستدلال من العالم الحقيقي – ولديهم معرفة عميقة بعلوم اكتشاف الأدوية والطب”.
لكن بعض شركات الأدوية ما زالت تحاول اكتشاف أفضل السبل لدمج الذكاء الاصطناعي، وهي غير متأكدة من حجم الاستثمار الذي ستضخه في هذا المجال الجديد عوضا عن تطويرها لخطوط الإنتاج الحالية والصعوبات التي تجدها في توظيف الكفاءات من شركات التكنولوجيا.
يقول ميراز رحمان، أستاذ الكيمياء الطبية في كلية كينجز في لندن، إن الصناعة قد تعرضت للخسارة من قبل عندما ضخت الأموال في الكيمياء التجميعية، وهي طريقة لبناء مكتبات من المركبات حيث كانت مفيدة في العقود الأخيرة لكنها لم تجلب تغييرا جذريا كما كان يتوقع منها.
يعتقد أنه في الأعوام الخمسة إلى العشرة المقبلة، ستعمل جميع شركات الأدوية الكبرى على دمج الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية. يضيف رحمان، “تشير جميع الدلائل إلى أن الذكاء الاصطناعي سيبقى. سيجعل من الاكتشاف أمرا أكثر بساطة وسيختزل ما بين ثلاثة إلى أربعة أعوام من الوقت إذا تمكنا من تبني الذكاء الاصطناعي بنجاح”.
فتح آفاق العلم
يقول توماس كلوزل، الرئيس التنفيذي لشركة أوكين، إن إعادة إنتاج الأدوية هي مجرد “اختراق” وأن أملنا بعيد المدى من الذكاء الاصطناعي هو أن يمكننا من تغيير فهمنا للأمراض.
“إن الذكاء الاصطناعي اليوم ليس جاهزا بعد لعلاج المرضى بشكل أفضل. لكنه جاهز لتسريع العائد على الاستثمار في اكتشاف الأدوية”، كما يقول، “لكن ماذا عن تعزيزه – متى ستعثر على ما فشلت شركات الأدوية في العثور عليه؟”.
يعتقد كلوزل أن الابتكار الحقيقي سيأتي من الأدلة التجريبية المستمدة من “بيانات المرضى”. يبني أوكين مجموعات بيانات من المستشفيات ويحلل معلومات المستوى الخلوي للعثور على مجموعات فرعية جديدة من المرضى. باستخدام رؤية الحاسوب لدراسة الخزعات – وهو الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه فهم الصور وقراءتها – يمكن للشركة التنبؤ بمعدلات النجاة بين المرضى الذين يعانون ورم الظهارة المتوسطة السرطاني الخطير، الذي يؤثر بشكل أساس في بطانة الرئتين. قد يفتح هذا الأمر الباب لصانعي الأدوية للمركبات، ما قد يزيد من معدلات النجاة للمرضى.
كلما تعمق فهمنا، أصبح الطب متخصصا بشكل أكثر. قبل أن تشتهر شركة بايونتيك بلقاحها الخاص بكوفيد، كانت تركز على صنع “لقاحات للسرطان” مصممة لتوجيه الجهاز المناعي للفرد لمهاجمة مرضه، باستخدام بيانات من الورم المستخرج. تمضي الشركة الآن قدما في تلك الجهود مع استخدام الذكاء الاصطناعي في صميمها.
يتساءل شاهين، “السؤال هو: إذا كان لكل مريض طفرات مختلفة، فهل يمكننا بناء برامج تعلم آلي تسمح لنا باختيار أفضل الأهداف في كل مريض؟”.
يضيف أنها “مهمة معقدة للغاية” تتضمن وزن العوامل بما في ذلك احتمال حدوث طفرة في الورم واحتمال أن تتعرف الخلايا التائية في الجهاز المناعي عليه. لكنه يضيف أن التعلم الآلي أصبح “أفضل وأفضل”، وأن تدخل البشر الآن فيه هو فقط من أجل ضمان الجودة.
غير أن الابتكارات الأخرى قد تسرع في عملية التقدم. في العام الماضي، أصدرت شركة “ديب مايند” التابعة لجوجل أداة ذكاء اصطناعي تسمى “ألفا فولد2” يمكنها التنبؤ بجميع أشكال البروتينات البشرية. من خلال حل هذا اللغز الضخم في علم الأحياء، ستساعد العلماء على فهم ما يفعله كل بروتين وكيفية تغييره. يمكن لصانعي الأدوية استخدامه لفهم المكان الذي قد يحتاج فيه الدواء إلى الارتباط بهدف في جسم الإنسان. تخطط شركة ديب مايند للقيام بذلك، من خلال إطلاقها لشركة “أيزومورفيك لابز” الجديدة “لإيجاد علاجات لأكثر الأمراض البشرية فتكا”.
شركات الأدوية الكبرى مهتمة باستخدام هذه الأداة. تقول خان من شركة جونسون آند جونسون إن هناك كثيرا من البروتينات التي “يستحيل علاجها” بسبب البروتينات المعقدة. تقول، “ستفتح هذه الأداة آفاقا كثيرة من العلوم التي كانت مستحيلة وتجعلها ممكنة”.
يمكن أن يؤدي التقدم في الحوسبة الكمية أيضا إلى زيادة قوة الحاسوب المتاحة للمساعدة على معالجة المشكلات في اكتشاف الأدوية. لكن في هذه الأثناء، قد يكون الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة في اكتشاف الجيل المقبل من الأدوية واللقاحات المضادة لكوفيد.
يعد الفيروس الآن واحدا من أكثر الفيروسات التي تم فحصها على الإطلاق. فيما دخلت بايونتيك في شراكة مع شركة إنستا ديب الناشئة في الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأي متحور عالي الخطورة قد ينشأ لاحقا، حتى تتمكن منصة لقاح الرنا المرسال المرنة من التفوق عليه. حددت الخوارزمية الناتجة مسبقا أكثر من 90 في المائة من المتحورات المثيرة للقلق، بما في ذلك سلالة متحور أوميكرون. استخدمت شركة “أب سيليرا” الذكاء الاصطناعي لاختيار أقوى جسم مضاد يمكنه الصمود بشكل أفضل أمام المتحورات وتريد إكسيانتيا صنع مضاد لمجموعة واسعة من الفيروسات يمكن استخدامه لمعالجة الفيروس الوبائي التالي، أيا كان.
يقول أندرو هوبكنز، الرئيس التنفيذي لشركة إكسيانتيا، إنه بدأ يرى “تغييرا جذريا” حيث بدأت شركات الأدوية الكبرى تولي اهتماما أكبر بالاستثمار في الذكاء الاصطناعي.
يقول، “إن هناك نوعا من الإدراك لكيفية استخدام البيانات والخوارزميات. إن ما فعلته الصناعة تجاه مرضى فيروس كورونا هو في الواقع شيء يجب أن نطبقه على جميع المرضى. إنها ضرورة ملحة يجب أن نوفرها في جميع الأدوية ولجميع المرضى”.