الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية والجينوميات: ثورة التكنولوجيا الحيوية التي لا يتحدث عنها أحد

أهم تطبيق للذكاء الاصطناعي لا يراقبه أحد

بينما ينصب الخطاب العام حول الذكاء الاصطناعي على روبوتات الدردشة ومولّدات الصور والمركبات ذاتية القيادة، قد يتكشف أهم تطبيق للذكاء الاصطناعي في مجال علم الأحياء. الأرقام مذهلة: تنفق صناعة الأدوية بين 2 و2.6 مليار دولار و10 إلى 15 سنة لإيصال دواء واحد من المفهوم إلى السوق، بمعدل فشل يتجاوز 90%. يضع تحليل Deloitte لعام 2024 المتوسط الحالي عند 2.2 مليار دولار لكل أصل معتمد. إذا استطاع الذكاء الاصطناعي ضغط هذه الجداول الزمنية بشكل ملموس وتحسين معدلات النجاح، فإن الأثر الاقتصادي والإنساني يطغى على كل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى مجتمعة.

الأدلة على أن الذكاء الاصطناعي يحقق ذلك بالفعل تتراكم بسرعة — وحصلت على مصادقتها النهائية عندما مُنح جائزة نوبل في الكيمياء 2024 لـ Demis Hassabis وJohn Jumper عن تنبؤ AlphaFold ببنية البروتينات، إلى جانب David Baker عن تصميم البروتينات الحسابي. حلّ AlphaFold تحدياً عظيماً عمره 50 عاماً في علم الأحياء بتنبؤه الدقيق بالهياكل ثلاثية الأبعاد لجميع البروتينات المعروفة تقريباً — أكثر من 214 مليون بنية متاحة الآن في قاعدة بياناته المفتوحة، يستخدمها أكثر من مليوني باحث في 190 دولة. وقّعت Isomorphic Labs، الشركة المنبثقة عن DeepMind لاكتشاف الأدوية، شراكات مع Eli Lilly وNovartis بقيمة تصل إلى 3 مليارات دولار في يناير 2024. واندمجت Recursion Pharmaceuticals مع Exscientia في نوفمبر 2024 مقابل 688 مليون دولار. وأصبحت Insilico Medicine أول شركة تُثبت صحة المفهوم السريري لدواء مكتشف ومصمم بالكامل بالذكاء الاصطناعي، مع نتائج إيجابية للمرحلة IIa لمثبط TNIK المسمى Rentosertib في التليف الرئوي مجهول السبب، نُشرت في Nature Medicine في يونيو 2025.

هذا ليس تحسيناً تدريجياً. إنه يمثل إعادة هيكلة جوهرية لكيفية اكتشاف البشرية للأدوية. أكثر من 200 دواء مصمم بالذكاء الاصطناعي قيد التطوير حالياً، ومن المتوقع أن يدخل 15-20 منها تجارب محورية في 2026.

---

من طي البروتينات إلى تصميم الأدوية: خط الأنابيب التقني

يبدأ التطوير التقليدي للأدوية بتحديد هدف مرضي (عادة بروتين)، وفهم بنيته، وفرز ملايين المركبات الكيميائية، وتحسين أفضل المرشحين، ثم سنوات من التجارب السريرية. يتدخل الذكاء الاصطناعي في كل مرحلة.

في مرحلة تحديد الأهداف، يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة المدربة على الأدبيات الطبية الحيوية تجميع نتائج ملايين الأوراق البحثية لتحديد أهداف دوائية جديدة. استخدمت BenevolentAI هذا النهج لتحديد baricitinib كعلاج محتمل لـ COVID-19 في يناير 2020 — مُكملة التحليل في نحو 48 ساعة. وسّع AlphaFold 3 من Google DeepMind، المُعلن عنه في مايو 2024، تنبؤ بنية البروتينات لنمذجة التفاعلات بين البروتينات والحمض النووي والحمض الريبي والجزيئات الصغيرة.

في مرحلة تصميم المركبات، تُنشئ نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي هياكل جزيئية جديدة مُحسّنة لخصائص محددة: ألفة الارتباط والانتقائية والذوبانية والسمية. شركات مثل Generate Biomedicines وAbsci تستخدم نماذج الانتشار لتصميم أجسام مضادة وبروتينات من الصفر. أدخلت Generate Biomedicines جسمها المضاد لـ TSLP المصمم بالذكاء الاصطناعي GB-0895 في تجارب المرحلة 3 للربو الشديد. حقق شراكة Absci مع AstraZeneca، بقيمة تصل إلى 247 مليون دولار، أول معالمها في نوفمبر 2024. النتيجة أن مرحلة الانتقال من الاكتشاف إلى القيادة، التي كانت تستغرق تقليدياً 2-3 سنوات، يمكن ضغطها الآن إلى 3-6 أشهر.

---

الجينوميات وثورة الطب الدقيق

الثورة الموازية في الجينوميات بنفس القدر من التحويل. انخفضت تكلفة تسلسل الجينوم البشري من 3 مليارات دولار (مشروع الجينوم البشري، المُكتمل عام 2003) إلى أقل من 200 دولار اليوم. صنّف AlphaMissense من Google DeepMind، المنشور في Science في سبتمبر 2023، نحو 89% من جميع المتغيرات الخطأ الممكنة عبر أكثر من 19,000 بروتين بشري. سابقاً، لم يكن الخبراء البشريون قد صنّفوا سوى 2% من 4 ملايين متغير خطأ مرصود لدى البشر.

الطب الدقيق — تكييف العلاجات للمرضى الأفراد بناءً على ملفهم الجيني — ينتقل من المفهوم إلى الممارسة السريرية. تستخدم Foundation Medicine (شركة تابعة لـ Roche) الذكاء الاصطناعي لتحليل ملفات الجينوم السرطانية. دخلت Tempus البورصة في Nasdaq في يونيو 2024 بتقييم 6.1 مليار دولار ونمت منذ ذلك الحين لتتجاوز قيمتها السوقية 10 مليارات دولار، بإيرادات 693 مليون دولار في 2024 بنمو 30% سنوياً.

---

نماذج الأعمال والمسارات التنظيمية والنظام البيئي الجديد

يتطور مشهد نماذج الأعمال بسرعة. تهيمن ثلاثة نماذج. أولاً، نموذج المنصة: شركات مثل كيان Recursion-Exscientia المُدمج تبني منصات ذكاء اصطناعي خاصة وتطور خطوط أنابيب أدوية خاصة بها. ثانياً، نموذج الشراكة: شركات مثل Isomorphic Labs ترخّص قدراتها في الذكاء الاصطناعي لشركات الأدوية الكبرى. ثالثاً، نموذج الأدوات: شركات مثل Schrodinger وBenchling تبيع أدوات برمجية مدعومة بالذكاء الاصطناعي. أنتج نهج Schrodinger أحد أبرز نتائج المجال: zasocitinib (TAK-279)، مثبط TYK2 مُصمم بالتعاون مع Nimbus واستحوذت عليه Takeda، نجح في المرحلة III في الصدفية اللويحية في ديسمبر 2025.

نشرت FDA الأمريكية مسودة توجيهات في يناير 2025 تُنشئ إطار تقييم مصداقية قائم على المخاطر لنماذج الذكاء الاصطناعي. وفقاً لـ PitchBook، استثمر أصحاب رأس المال المغامر 3.2 مليار دولار في 135 شركة ناشئة لتطوير الأدوية بالذكاء الاصطناعي. نقطة حاسمة: حتى أواخر 2025، لم يحصل أي دواء مُكتشف بالذكاء الاصطناعي على موافقة FDA. معدلات نجاح المرحلة الأولى للأدوية المصممة بالذكاء الاصطناعي تبلغ 80-90% مقارنة بنحو 40% للطرق التقليدية، لكن الاختبار النهائي لا يزال أمامنا.

---

المصادر والقراءات الإضافية

• 2024 Nobel Prize in Chemistry: AlphaFold and Computational Protein Design — NobelPrize.org
• AlphaFold Protein Structure Database — EMBL-EBI / Google DeepMind
• Isomorphic Labs Signs Pharma Collaborations Worth Nearly $3B — FierceBiotech
• Insilico Medicine Phase IIa Results for Rentosertib in IPF — Nature Medicine
• AlphaFold 3: Predicting Structure and Interactions of All Life’s Molecules — Google Blog
• AlphaMissense: Accurate Proteome-Wide Missense Variant Prediction — Science
• Recursion and Exscientia Combine to Create AI Drug Discovery Leader — Recursion
• Zasocitinib Phase 3 Plaque Psoriasis Data — Takeda
• FDA: Artificial Intelligence for Drug Development — CDER
• AI in Drug Discovery: 2025 in Review — Drug Target Review
• Drug Development Costs Pharma $2.2B Per Asset in 2024 — Deloitte via FierceBiotech
• AI Biotechs Fetch Big Premiums as Investors Pile In — PitchBook
• Genome Sequencing Cost Data — National Human Genome Research Institute
• AstraZeneca Inks $247M AI Antibody Design Pact with Absci — FierceBiotech