إنه عام 2040. أنت في عيادة طبيبك، وقد ثبتت إصابتك بهذا المرض الذي قتل عمك. قبل 10 سنوات فقط، كانت الأخبار مدمرة، ولكن في هذا المستقبل الافتراضي، يستطيع طبيبك أن يصف علاجًا فعالاً للغاية، وذلك بفضل جوجل.
اكتشاف المخدرات بالذكاء الاصطناعي
قد لا تكون شركة جوجل مرتبطة على نطاق واسع بالطب اليوم ، لكن عملاق التكنولوجيا كشف النقاب للتو عن ألفا فولد3 AlphaFold 3 – وهو الذكاء الاصطناعي الذي يمكن أن يضعنا على الطريق إلى المستقبل حيث لدينا أدوية فعالة لعدد لا يحصى من الأشخاص. الظروف التي لا يمكن علاجها اليوم.
لمعرفة كيفية القيام بذلك، دعونا نخطو خطوة سريعة إلى الماضي ونرى إلى أين يمكن أن تأخذنا هذه الاتجاهات في المستقبل.
في مايو 2024، كشفت شركة DeepMind – التي تسمى الآن “Google DeepMind” – عن AlphaFold 3، القادر على التنبؤ ببنية كل من البروتينات والجزيئات غير البروتينية، مثل DNA وRNA، وكيف سترتبط هذه الجزيئات ببعضها البعض.
لا يزال من السابق لأوانه تحديد كيفية تأثير الأداة الجديدة على ما سيأتي بعد ذلك في الجدول الزمني، ولكن قدرتها على وضع نماذج سريعة لمجموعة متنوعة من الجزيئات وتفاعلاتها يمكن أن تسرع المرحلة ما قبل السريرية لتطوير الأدوية، والتي تستغرق حاليًا حوالي 6 سنوات حتى تكتمل. وقد يؤدي ذلك أيضًا إلى تحسين معدل نجاح الأدوية التي تصل إلى مرحلة التجارب السريرية، حيث تفشل اليوم 90% منها.
“بدون AlphaFold، سيتعين على الكيميائي الاعتماد بشكل أكبر على علم البلورات التجريبي أو CryoEM للحصول على بنية واحدة، الأمر الذي قد يستغرق شهورًا أو حتى سنوات، أو استخدام بنية موجودة مع جزيء صغير مختلف كقالب للتصميم، وهو ما لن يكون ممكنًا”. قال ماكس جاديربيرج، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في Isomorphic Labs، وهي شركة لاكتشاف الأدوية انبثقت عن DeepMind في عام 2021، لـ Freethink: “التقط التغييرات الدقيقة ولكن الحاسمة في البنية باستخدام جزيئات مختلفة”.
وتابع: “الآن، مع AlphaFold 3، نفهم المزيد عن كيفية تفاعل البروتينات المتورطة في المرض مع العناصر الأخرى في الخلية لتصميم جزيئات الدواء لتعديل وظيفتها”.
وفي وقت سابق من عام 2024، أعلنت أنها وقعت صفقات بملايين الدولارات لمساعدة شركتين كبيرتين للأدوية – إيلي ليلي ونوفارتيس – على اكتشاف علاجات لأمراض متعددة لم يتم الكشف عنها. وهي تعمل على تطوير أدويتها داخليًا أيضًا، وعلى الرغم من أنها لم تكشف عن هذه الأهداف أيضًا، فقد صرح جادربرج لـ Freethink أن الشركة تركز على علم الأورام والمناعة.
قد لا يكون لـ AlphaFold 3 تأثير كبير على اكتشاف الأدوية، وذلك بسبب الطريقة التي يقيد بها Google DeepMind استخدامه: بينما أصدرت الشركة الكود المصدري لـ AlphaFold 2، مما يسمح للآخرين باستخدام الأداة لأبحاثهم الخاصة. ، حتى لو كان تجاريًا، فإنه لم يفتح المصدر AlphaFold 3 في البداية.
وبدلاً من ذلك، أتاحت الذكاء الاصطناعي للباحثين من خلال خادم AlphaFold، الذي يحظر الاستخدام التجاري ويحد من الجزيئات التي يمكن للمستخدمين تجربتها وعدد التنبؤات التي يمكنهم القيام بها يوميًا.
تم إصدار AlphaFold 2 قبل الإعلان عن Isomorphic Labs، وإذا كان هدف Google DeepMind هو البدء في جني الأموال من خلال اكتشاف الأدوية، فإن التخلي عن أحدث إصدار من التكنولوجيا التي يعتمد عليها مشروعها التجاري لن يكون أفضل فكرة.
“علينا أن نحقق التوازن بين التأكد من إمكانية الوصول إلى [AlphaFold 3] وأن يكون له تأثير في المجتمع العلمي بالإضافة إلى عدم المساس بقدرة Isomorphic على متابعة اكتشاف الأدوية التجارية،” قال بوشميت كوهلي، رئيس قسم علوم الذكاء الاصطناعي في Google DeepMind. أخبر الطبيعة في 8 مايو.
لم يكن المجتمع العلمي سعيدًا بحجب الكود، على الرغم من أنه بعد وقت قصير من نشر ورقة بحثية عن AlphaFold 3 في مجلة Nature، شارك العديد من الباحثين رسالة مفتوحة يشجبون فيها القرار.
حصلت الرسالة على مئات التوقيعات، وفي 13 مايو، غرّد جادربيرج بأن Google DeepMind كان يعمل على إصدار كود AlphaFold 3 في غضون ستة أشهر للاستخدام الأكاديمي.
ومع ذلك، بحلول ذلك الوقت، قد يكون الباحثون قد تمكنوا بالفعل من الوصول إلى الأداة لأي نوع من الاستخدام. وفقًا لسيرجي أوفتشينيكوف، عالم الأحياء التطورية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، فقد أدرجت Google DeepMind تفاصيل كافية في ورقتها البحثية Nature، بحيث قد يتمكن الآخرون من إعادة إنشاء النظام.
قال أوفتشينيكوف لمجلة Nature: «أتوقع حلولًا مفتوحة المصدر قبل نهاية العام».
“بحلول عام 2040، نأمل أن نرى عددًا من الأدوية الجديدة التي تم تصميمها باستخدام الذكاء الاصطناعي تصل إلى المرضى.”
في نهاية المطاف، قد يكون المجتمع العلمي دائمًا متخلفًا قليلًا عن Isomorphic من الآن فصاعدًا، فيما يتعلق بالوصول إلى أحدث إصدار من AlphaFold. ومع ذلك، لن يكون هذا مهمًا إذا لم تصمد تنبؤات الذكاء الاصطناعي عند اختبارها على خلايا حقيقية، ومركبات حقيقية، والأهم من ذلك في التجارب السريرية، والتي تستغرق حاليًا حوالي 5 إلى 6 سنوات في المتوسط (على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسرع تلك التجارب). ، أيضاً).
وهذا يعني أننا على الأرجح لن نعرف قبل عدة سنوات ما إذا كان AlphaFold 3 يمثل تحسينًا للأساليب التقليدية لاكتشاف الأدوية أم لا، ولكن إذا كان الأمر كذلك، فقد نشهد ولادة حقبة جديدة في الطب، حقبة يجب أن نشكرها حقًا على Google. للحفاظ على صحتنا.
وقال جاديربيرج: “بحلول عام 2040، نأمل أن نرى عددًا من الأدوية الجديدة التي تم تصميمها باستخدام الذكاء الاصطناعي تصل إلى المرضى”. “يعد AlphaFold 3 نقطة انطلاق حاسمة نحو تحقيق هذا الهدف.”
