هناك رحلة مضنية قد تستغرق أكثر من عقدٍ من الزمن، وتكلف أكثر من مليار دولار بين تحديد مركب علاجي محتمل وموافقة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) على دواء جديد. لذا طور فريق من الباحثين بمركز الدراسات العليا بجامعة مدينة نيويورك نموذج ذكاء اصطناعي جديد يُمكنه أن يُحسّن إلى حدٍ كبير من دقة عملية تطوير الأدوية ويقلل الوقت والتكلفة.

ويتمكن النموذج الجديد، الذي يدعى كود- أيه إي (CODE-AE)، من فحص مركبات الأدوية الجديدة للتنبؤ بدقة من فعاليتها على البشر كما هو موضح في ورقة بحثية نشرت اليوم (17أكتوبر) في  ​دورية “نيتشر ماشين إنتليجنس” (Nature Machine Intelligence). وأثناء الاختبارات، تمكن أيضًا من التعرف نظريًا على الأدوية المشخصنة لأكثر من 9000 مريض التي قد تعالج حالاتهم بشكل أفضل. ويتوقع العلماء أن تُسرّع هذه التقنية بشكل كبير من عملية اكتشاف الأدوية والطب الدقيق.

ويعد التنبؤ الدقيق والقوى بالاستجابات الخاصة بالمريض لمركب كيميائي جديد أمرًا بالغ الأهمية لاكتشاف علاجات آمنة وفعالة واختيار دواء موجود من أجل مريضٍ بعينه. ومع ذلك، فإنه من غير الأخلاقي وغير المجدي إجراء اختبار الفعالية المبكر لدواءٍ ما على البشر مباشرةً.

في كثير من الأحيان تستخدم نماذج الخلايا أو الأنسجة كجسم بشري بديل لتقييم التأثير العلاجي لجزيء الدواء. ولسوء الحظ، في كثير من الأحيان لا يرتبط تأثير الدواء في نموذج المرض مع فعالية الدواء وسميته على المرضى البشريين. وبالتالي، تعد هذه الفجوة المعرفية عامل رئيسي في التكاليف المرتفعة ومعدلات الإنتاجية المنخفضة في عملية اكتشاف الأدوية.

ولقد ذكر ليو تشي، أستاذ في علوم الحاسب الآلي، وعلم الأحياء والكيمياء الحيوية بمركز الدراسات العليا بجامعة مدينة نيويورك وجامعة هانتر وكبير معدي الورقة البحثية قائلاً:”أن نموذجنا الجديد للذكاء الاصطناعي قادرًا على معالجة التحدي الانتقالي من نماذج الأمراض للبشر، ويستخدم كود-أيه إي (CODE-AE) تصميم مستوحى من علم الأحياء ويستفيد من العديد من التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي. فعلى سبيل المثال، يستخدم أحد مكوناته تقنيات مشابهة في خلق صورة مزيّفة”.

ولقد ذكر يو وو، طالب دكتوراه بمركز الدراسات العليا في جامعة مدينة نيويورك وأحد مؤلفي الورقة البحثية قائلاً: “أن النموذج الجديد يمكن أن يوفر حلاً بديلًا لمشكلة توافر بيانات كافية عن المرضي للتدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي المعمم”.

وأضاف:”أنه على الرغم من تطوير العديد من الوسائل للاستفادة من شاشات السلالة الخلوية للتنبؤ بالاستجابات السريرية العلاجية، إلا أن أدائهم لا يمكن الاعتماد عليه بسبب تضارب البيانات وتناقضها، ويمكن لكود-أيه إي (CODE-AE) أن يستخرج إشارات بيولوجية ذاتية مقنعة بالضوضاء والعوامل المربكة وأن يخفف من مشكلة تناقض البيانات بشكل فعال”.

ونتيجة لذلك، يحسن كود- أيه إي (CODE-AE) بشكل كبير من دقة ومتانة الوسائل الأكثر حداثة في التنبؤ بالاستجابات الدوائية الخاصة بالمريض مقارنةً بالشاشات المركبة للسلالة الخلوية.

ويتمثل التحدي التالي لفريق البحث في تطوير استخدام التكنولوجيا بالنسبة لعملية اكتشاف الأدوية في تطوير طريقة ما لكود أيه إي (CODE-AE) للتنبؤ بشكل موثوق به من فعالية تركيز الدواء الجديد واستقلابه على الأجسام البشرية. ولقد لاحظ الباحثون أيضًا أنه قد يُعدَّل نموذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بدقة بالآثار الجانبية للأدوية على الجسم البشري.

المصدر: https://scitechdaily.com

ترجمة: رنا زكريا

مراجعة وتدقيق: زينب محمد