عندما تتجه مختبرات بريطانيا نحو الغد، تجد الذكاء الاصطناعي أرضًا جديدة في الاكتشاف الطبي

في المختبر، كان الاكتشاف تقليديًا يتحرك بوتيرة التجارب: عينة تم إعدادها، نتيجة تم تسجيلها، اختبار آخر تم ترتيبه. بدأ الذكاء الاصطناعي في تغيير تلك الإيقاع. عبر مؤسسات البحث في بريطانيا، يتم استخدام الخوارزميات بشكل متزايد لفحص المعلومات البيولوجية والبحث عن أنماط قد تستغرق وقتًا أطول بكثير لتحديدها.

يعتبر اكتشاف الأدوية مناسبًا بشكل خاص للأدوات الحاسوبية لأن الباحثين يجب عليهم فحص أعداد هائلة من المركبات المحتملة والتفاعلات البيولوجية. يمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في تضييق تلك الاحتمالات، مما يسمح للعلماء بتركيز التجارب المخبرية على المرشحين الذين يعتبرون أكثر وعدًا.

لا تلغي التكنولوجيا الحاجة إلى العلوم المخبرية. بدلاً من ذلك، تغير العلاقة بين الحوسبة والتجريب. قد يقترح الكمبيوتر جزيئًا، يتنبأ بسلوكه أو يحدد هدفًا بيولوجيًا، لكن الباحثين لا يزالون بحاجة لاختبار ما إذا كانت تلك التنبؤات صحيحة في العالم المادي.

تمتلك بريطانيا قطاعًا راسخًا من الأبحاث الصيدلانية والبيولوجية، مدعومًا بالجامعات والمستشفيات والشركات الخاصة. يوفر هذا النظام البيئي بيئة يمكن فيها دمج أبحاث الذكاء الاصطناعي مع الخبرات الموجودة في علم الوراثة والكيمياء وعلم الأدوية والعلوم السريرية.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا الباحثين في تحليل مجموعات البيانات البيولوجية المعقدة. تحتوي المعلومات الجينومية، والتصوير الطبي، وهياكل البروتين على كميات هائلة من المعلومات، والكثير منها يصعب فحصه يدويًا. يمكن لأنظمة التعلم الآلي معالجة تلك المجموعات بسرعة وتحديد العلاقات التي قد تستدعي مزيدًا من التحقيق.

يأتي الاهتمام المتزايد في وقت تواجه فيه الأبحاث الصيدلانية ضغوطًا لتصبح أكثر كفاءة. يمكن أن يستغرق تطوير دواء جديد سنوات عديدة ويتطلب استثمارًا كبيرًا. إذا كانت الأدوات الحاسوبية يمكن أن تساعد في القضاء على المرشحين الأقل وعدًا في وقت مبكر، فقد تقلل من بعض الوقت والموارد المستهلكة خلال الاكتشاف.

لكن الأنظمة البيولوجية تظل غير متوقعة. قد يتصرف جزيء يؤدي بشكل جيد في نموذج حاسوبي بشكل مختلف في المختبر أو جسم الإنسان. وبالتالي، فإن الفجوة بين التنبؤ والواقع الطبي هي واحدة من التحديات المركزية لتطوير الأدوية المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

تعتبر التنظيم والثقة أيضًا مهمين. يحتاج الباحثون الطبيون إلى فهم كيفية إنتاج التنبؤات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، بينما يجب على شركات الأدوية إثبات أن الأدوية الجديدة تلبي معايير صارمة للسلامة والفعالية.

وبالتالي، أصبحت التكنولوجيا جزءًا من سير عمل بحثي أوسع بدلاً من أن تكون بديلاً قائمًا بذاته للعلماء. يمكن للخوارزميات البحث والمقارنة والتنبؤ، بينما يقدم الباحثون التصميم التجريبي والتفسير والخبرة السريرية.

يعكس الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي في الأبحاث البيولوجية في بريطانيا تحولًا أكبر في العملية العلمية. مع استمرار زيادة قوة الحوسبة والبيانات البيولوجية، أصبح الذكاء الاصطناعي أداة أخرى في المختبر—أداة قد تساعد الباحثين على التحرك بشكل أكثر كفاءة عبر الطريق الطويل من الاكتشاف البيولوجي إلى العلاج المحتمل.

تنويه بشأن الصور تم إنشاء الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي كرسوم توضيحية علمية مفاهيمية وليست صورًا فعلية لمختبرات أو مشاريع بحثية بريطانية.

المصادر رويترز البحث والابتكار في المملكة المتحدة المعهد الوطني للصحة والبحث الرعاية معهد ويلكوم سانجر معهد فرانسيس كريك