الذكاء الاصطناعي في اكتشاف المخدرات
يستخدم الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية التعلم الآلي للتنبؤ بالسلوك الجزيئي، وتصميم مركبات جديدة، وتقليص السنوات والمليارات اللازمة عادة للعثور على دواء قابل للتطبيق.
نظرة عامة
It is reshaping the slowest, riskiest part of pharma.
الغوص العميق
عادةً ما يستغرق طرح الدواء في الأسواق ما بين 10 إلى 15 عامًا ويكلف أكثر من مليار دولار، مع فشل معظم المرشحين. يهاجم الذكاء الاصطناعي العديد من الاختناقات. في تحديد الهدف، تقوم النماذج باستخراج بيانات الجينوم والبروتين للعثور على البروتينات المرتبطة بالأمراض والتي تستحق التخدير. في الاكتشاف الناجح، تقترح النماذج التوليدية جزيئات جديدة ذات خصائص مرغوبة، بينما يقوم الفحص الافتراضي بتصنيف ملايين المركبات دون تصنيعها في المختبر. تنبأ AlphaFold من DeepMind بهياكل ثلاثية الأبعاد لأكثر من 200 مليون بروتين، مما أعطى الباحثين مخططات كانت تتطلب في السابق سنوات من علم البلورات. تستخدم شركات مثل Insilico Medicine وRecursion جزيئات مصممة بواسطة الذكاء الاصطناعي الآن في التجارب البشرية. يتنبأ الذكاء الاصطناعي أيضًا بالسمية وADME (الامتصاص والتوزيع والتمثيل الغذائي والإفراز) مبكرًا، مما يؤدي إلى قتل المرشحين السيئين قبل التجارب المكلفة.
البصيرة الفنية
غالبًا ما يتم تمثيل الجزيئات كرسوم بيانية (الذرات كعقد، والروابط كحواف) وتتم معالجتها بواسطة الشبكات العصبية الرسومية، أو كسلاسل نصية تسمى SMILES يتم تغذيتها لنماذج التسلسل. تقوم الأساليب التوليدية مثل أجهزة التشفير التلقائي المتغيرة ونماذج الانتشار باختبار هياكل جديدة في مساحة كيميائية متعلمة، مما يؤدي إلى تحسين تقارب الارتباط والتشابه مع الأدوية. يستخدم AlphaFold التعلم العميق القائم على الاهتمام والذي تم تدريبه على بنك بيانات البروتين للتنبؤ بكيفية طي سلاسل الأحماض الأمينية إلى أشكال ثلاثية الأبعاد تحدد الوظيفة.
التأثير الاستراتيجي
السياق والقواعد
يحدد سياق الصناعة ما إذا كانت أفكار الذكاء الاصطناعي ستظل على اتصال بالواقع.
مراقبة الجودة
تؤثر قيود المجال على معدلات الخطأ المقبولة ونماذج المراقبة.
خيارات البناء
تعمل عمليات النشر الناجحة على مواءمة القدرة التقنية مع سير العمل في الخطوط الأمامية.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية
الحدود هي مختبرات ذات حلقة مغلقة ذاتية القيادة، حيث يقترح الذكاء الاصطناعي الجزيئات، وتقوم الروبوتات بتوليفها واختبارها، والنتائج تعيد تدريب النموذج في غضون أيام. توقع الكيمياء التوليدية التي يتم ضبطها من خلال ردود الفعل المختبرية، والأجسام المضادة المصممة بواسطة الذكاء الاصطناعي وعلاجات الحمض النووي الريبي (RNA)، ونماذج الأساس المدربة في علم الأحياء. يقوم المنظمون بصياغة إرشادات للمرشحين المشتقين من الذكاء الاصطناعي. ويظل الاختبار الصعب هو التجارب السريرية، حيث لا يزال التعقيد البيولوجي يضعف القدرة على التنبؤ، وبالتالي فإن أكبر فوز للذكاء الاصطناعي على المدى القريب هو اتخاذ قرارات ما قبل السريرية بشكل أسرع وأرخص وأكثر ذكاءً.
التنفيذ في العالم الحقيقي
تتيح قاعدة بيانات AlphaFold المفتوحة للباحثين في جميع أنحاء العالم البحث عن الهياكل ثلاثية الأبعاد المتوقعة للبروتينات لتوجيه تصميم الأدوية.
قامت شركة Insilico Medicine بتطوير دواء اكتشفه الذكاء الاصطناعي لعلاج التليف الرئوي مجهول السبب في التجارب السريرية البشرية.
تستخدم فرق الصيدلة الفحص الافتراضي لتصنيف ملايين الجزيئات المرشحة حسابيًا، واختبار الجزيئات الواعدة فقط في المختبر.
تتنبأ نماذج السمية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بما إذا كان المرشح سيضر بالكبد أو القلب، وتزيل المركبات الخطرة قبل إجراء التجارب على الحيوانات.
المخاطر والدرابزين
يمكن أن تؤدي المتطلبات التنظيمية إلى إبطال النماذج الأولية القوية.
قد ترمز البيانات التاريخية إلى التحيز الذي يضر بمجتمعات معينة.
يمكن للأنظمة القديمة أن تخلق اختناقات في التكامل وتكاليف مخفية.
خارطة طريق التنفيذ
إشراك خبراء المجال بدءًا من صياغة المشكلات وحتى التقييم.
تصميم مسارات التدقيق والوثائق قبل الإطلاق.
التحقق من صحة التزامات الامتثال والسلامة في وقت مبكر.
يتم طرحها على مراحل مع معايير واضحة للتوقف والتراجع.
استمر في الاستكشاف
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Drug Discovery quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
الدليل التالي
اكتشاف المخدرات في المختبرات المتماثلة
الأسئلة المتداولة
What is AI in Drug Discovery?
يستخدم الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية التعلم الآلي للتنبؤ بالسلوك الجزيئي، وتصميم مركبات جديدة، وتقليص السنوات والمليارات اللازمة عادة للعثور على دواء قابل للتطبيق. إنها تعيد تشكيل الجزء الأبطأ والأكثر خطورة في صناعة الأدوية.
ما الذي أنجزه AlphaFold من DeepMind والذي ساعد في اكتشاف الأدوية؟
استخدم AlphaFold التعلم العميق للتنبؤ بهياكل البروتين ثلاثية الأبعاد على نطاق واسع، مما أعطى الباحثين مخططات هيكلية كانت تستغرق في السابق سنوات من التجارب.
كيف يتم تمثيل الجزيئات بشكل شائع في نماذج التعلم الآلي؟
الجزيئات هي رسوم بيانية بشكل طبيعي (الذرات = العقد، الروابط = الحواف) تتم معالجتها بواسطة الشبكات العصبية الرسومية، أو مشفرة كسلاسل SMILES لنماذج التسلسل.
ما هو "الفحص الافتراضي" في اكتشاف أدوية الذكاء الاصطناعي؟
يستخدم الفحص الافتراضي نماذج لتسجيل مكتبات ضخمة من الجزيئات في السيليكو، لذلك يتم تصنيع واختبار أفضل المرشحين فقط في المختبر.
لماذا يعد التنبؤ بـ ADME والسمية في وقت مبكر ذا قيمة كبيرة؟
إن التنبؤ المبكر بالامتصاص والتمثيل الغذائي والسمية يقتل المرشحين السيئين قبل إجراء اختبارات مكلفة على الحيوانات والبشر، مما يوفر الوقت والمال.
ما هي تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية المستخدمة لتصميم جزيئات جديدة؟
النماذج التوليدية مثل VAEs ونماذج الانتشار تقوم باختبار الهياكل الجديدة من الفضاء الكيميائي المكتسب، مما يؤدي إلى تحسين الخصائص المطلوبة.