المقدمة
يُعد تطوير الأدوية البيولوجية (Biological Drugs) – مثل الأجسام المضادة، البروتينات العلاجية، واللقاحات – عملية معقدة وطويلة، تستغرق في العادة 10 إلى 15 عامًا وتكلّف مليارات الدولارات. في السنوات الأخيرة، أحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في هذا المجال، من خلال تسريع خطوات البحث، وتحسين دقة التصميم، وتقليل التكاليف.

 ما هي الأدوية البيولوجية؟

هي أدوية مشتقة من كائنات حية أو مكونات بيولوجية، وتُستخدم لعلاج أمراض مستعصية مثل السرطان، أمراض المناعة الذاتية، والاضطرابات الوراثية. ومن أشهرها:
• الأجسام المضادة وحيدة النسيلة (Monoclonal Antibodies)
• البروتينات المعدلة وراثيًا
• اللقاحات الذكية
• العلاجات الجينية والخلوية

كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تطويرها؟

1.
اكتشاف الأهداف العلاجية (Target Identification)

يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل قواعد بيانات ضخمة من الجينوم والبروتينات لتحديد الجينات أو المستقبلات التي يمكن أن تُشكّل أهدافًا فعالة للأدوية البيولوجية.

2.
تصميم البروتينات والأجسام المضادة

تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) مثل AlphaFold من شركة DeepMind ساهمت في تنبؤ البنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات بدقة غير مسبوقة، مما يُسهّل تصميم أدوية بيولوجية متخصصة.

3.
تحليل التفاعل بين الدواء والجسم

تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي لتوقّع فعالية الدواء، سُميّته، واستجابته المناعية قبل تجربته معمليًا، مما يقلل من عدد التجارب الفاشلة.

4.
تسريع التجارب السريرية

من خلال تحليل بيانات المرضى وتحديد الأنماط، يمكن للذكاء الاصطناعي اختيار المشاركين الأنسب في التجارب السريرية، والتنبؤ بالاستجابات الفردية للعلاجات.

5.
الإنتاج والتعديل الجيني

يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تحسين خطوط الإنتاج البيولوجية (مثل خلايا CHO المستخدمة لإنتاج البروتينات)، ما يجعل عملية التصنيع أكثر كفاءة وأقل تكلفة.

أمثلة تطبيقية
• شركة BioNTech استخدمت تقنيات AI في تصميم لقاح mRNA ضد كوفيد-19 خلال فترة قياسية.
• شركة AbCellera تستخدم الذكاء الاصطناعي لاكتشاف أجسام مضادة جديدة لعلاج السرطان والأمراض النادرة.
• منصة Insilico Medicine طورت جزيئات دوائية مرشحة باستخدام الذكاء الاصطناعي خلال أيام قليلة فقط.

التحديات والقيود

رغم هذه القفزات، لا تزال هناك بعض التحديات:
• صعوبة تفسير بعض قرارات نماذج الذكاء الاصطناعي (Black Box Problem)
• الحاجة إلى بيانات ضخمة ودقيقة للتدريب
• الاعتبارات الأخلاقية في استخدام البيانات البيولوجية
• القوانين التنظيمية التي لم تواكب التقدم التكنولوجي بعد

الخلاصة

أصبح الذكاء الاصطناعي أداة حيوية في تطوير الأدوية البيولوجية، حيث يُسهم في تسريع الابتكار، تقليل التكلفة، وتحسين جودة العلاج. وعلى الرغم من وجود بعض التحديات، فإن المستقبل يُبشّر بانتقالنا إلى عصر جديد من الطب المُصمم بدقة، بفضل الدمج بين علم الأحياء والذكاء الاصطناعي


جامعة المستقبل الجامعة الأولى في العراق
كلية الصيدلة الأولى على الكليات الأهلية