أحد الأسباب الرئيسية لزيادة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في قطاع الأدوية هو الاعتراف بأن البيانات يمكن استخدامها بحكمةٍ أكبر لاتخاذ قراراتٍ أفضل. حيث تقدم تطورات التكنولوجيا الذكية والتعلّم الآلي فرصةً تحويليةً في اكتشاف الأدوية واختبار الجرعات الصيدلانية والتنبؤ بتفاعلاتها وهذا يتيح اتباع نهجٍ أكثر كفاءةً في الصناعات الدوائية.
ما هو الذكاء الاصطناعي في الصيدلة واتجاهاته؟ أهميته، أبرز تطبيقاته وأدواته في صناعة الأدوية، وهل سيتولى مستقبلاً مهمة الصيدلة؟ مجموعةٌ من الأسئلة ستجد إجابتها في مقال اليوم.
ما هو الذكاء الاصطناعي ai في الصيدلة وما اتجاهاته؟
يُعرّف الذكاء الاصطناعي في الصيدلة بأنه استخدام التكنولوجيا والبرمجيات الذكية المتقدمة لتحليل البيانات الطبية وتطوير تطبيقاتها بهدف تحسين جودة الرعاية الصحية والكفاءة في مجال صناعة الأدوية.
ولفهم تأثير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ai في الصيدلة، دعنا نتحدث عن أهم ثلاثة اتجاهاتٍ لها في هذا السياق:
- خوارزميات علم البيانات: تُستخدم لتحليل البيانات السريرية واتخاذ قراراتٍ بديلةٍ فيما يتعلق بعلاج المرضى وتطوير الأدوية.
- خوارزميات التعلًم الآلي: يُستفاد منها في التنبؤ بنتائج القرارات وتصنيف المعلومات باستخدام تحليلات الشبكة العصبية مما يتيح إجراء التجارب السريرية بفعالية.
- التعلّم العميق: ويعمل على تشخيص المرض وتحليل الصور الحساسة ودمج البيانات السريرية مع معلومات المريض لتحسين العلاج.
اطلع أيضاً: دليلك الشامل في مواقع وأدوات ai
أهمية استخدام التكنولوجيا الذكية ai في الصيدلة
بينما تتسابق شركات صناعة الصيدلة لجلب أدويٍة جديدٍة إلى السوق، فإنها تتجه إلى الذكاء الاصطناعي طلبًا للمساعدة نظراً للفوائد الذي يقدمها في هذه الصناعة، إليك أهمها:
تسريع عملية البحث والتطوير
وذلك نتيجة قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليلٍ دقيقٍ لكمياتٍ هائلٍة من البيانات السريرية مما يقلل من وقت تطوير الأدوية واختبارها. وبالتالي استخدامه للتنبؤ بفعاليةٍ الأدوية المحتملة وتحويل هذه المعرفة المسبقة إلى منتجاتٍ جاهزةٍ للاستخدام.
تحسين الاكتشاف والتصميم
حيث تتيح مثل هذه التكنولوجيا الذكية تحليلًا دقيقًا وفعالًا للبيانات الكبيرة فتسرّع عملية تحديد المركبات الدوائية الواعدة مُقللةً بذلك من التكاليف والوقت اللازم للتطوير الدوائي. إضافةً إلى دورها في تصميم علاجاتٍ مُخصصةٍ تُلبي احتياجات المرضى بطريقةٍ شخصيةٍ مُبتكرةٍ.
تخصيص العلاجات
وهذا التخصيص يأتي نتيجةً لتوفير تحليلٍ دقيقٍ للحالات المرضية باعتماد بياناتٍ سريريةٍ وجينيةٍ وبيئيةٍ تُستخدم لتخصيص العلاجات بناءً على احتياجات المرضى الفردية، مما يقلل من الآثار الجانبية ويزيد من فعالية العلاج.
تحسين سلامة الأدوية
يعزز تطبيق الذكاء الاصطناعي ai في الصيدلة سلامة الأدوية من خلال قدرته على التنبؤ بالتفاعلات الدوائية المحتملة وتقييم المخاطر بدقةٍ فائقةٍ ما يُساعد في تحديد وتقليل الآثار الجانبية وتطوير أدويةٍ أكثر أمانًا وفعالية، مُحسّنًا بذلك جودة الرعاية الصحية ومعايير السلامة الدوائية.
تقليل تكلفة البحث
تُحدث التقنيات الذكية تحولًا في تقليل تكلفة البحث الدوائي من خلال استخدام تحليلاتٍ متقدمةٍ للبيانات الضخمة، الأمر الذي يُسرّع من عملية اكتشاف الأدوية ويُقلل من معدلات فشل المركبات الدوائية القائمة على الاختبارات التقليدية المكلفة.
اطلع أيضاً: أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لزيادة الإنتاجية
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في صناعة الأدوية
لم يعد خافياً عليك تزايد دور الذكاء الاصطناعي في صناعة الأدوية الحيوية بدءاً من المراحل المبكرة لاكتشاف الأدوية وحتى تحديد خيارات العلاج، مع توقعاتٍ بوصول حجم السوق المتوقع إلى 10 مليارات دولار بحلول عام 2024. فما هي أبرز تطبيقات هذه التقنية الذكية في الصناعة الدوائية؟
تحسين عملية التصنيع
في مجال تطوير الإنتاج حقق الذكاء الاصطناعي نقلةً نوعية، حيث يمكنك استخدامه لتوقّع الطلبات وتحسين سلاسل التوريد ورفع معايير مراقبة الجودة، وهذا يقلل بدوره من الهدر ويزيد من تصنيع منتجاتٍ دوائيةٍ ذات جودةٍ عاليةٍ وفعاليةٍ مُثبتةٍ.
اكتشاف وتصميم الأدوية
تعتمد هذه العملية بشكلٍ كبيرٍ على البيانات العلمية والبحثية الضخمة. فيأتي الذكاء الاصطناعي كداعمٍ لصناعتك فيسرّع عملية اكتشاف جزيئاتٍ جديدةٍ وتطوير علاجاتٍ فعّالة. بالإضافة إلى بحث ومقارنة المواد العلمية المنشورة مع مصادر بديلةٍ لتطوير واكتشاف طرقٍ علاجيةٍ مبتكرةٍ للأمراض النادرة.
معالجة البيانات الطبية الحيوية والسريرية
بفضل قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة كمياتٍ كبيرةٍ من البيانات المعقدة أحدث ثورًة في في معالجة البيانات الطبية الحيوية والسريرية، فحسّن من جودة البحث والتطوير الدوائي، و سرّع من عملية اتخاذ القرارات السريرية المبنية على بياناتٍ عالية الدقة.
المساعدة التشخيصية والعلاج الشخصي
في سياق تشخيص الأمراض يصبح الذكاء الاصطناعي أداةً أساسيةً لشركات الأدوية. حيث يمكنها معالجة الكميات الضخمة من بيانات المرضى بدقةٍ عاليةٍ وتقديم علاجاتٍ مخصّصةٍ بناءً على تحليلاتٍ دقيقة. خاصةً في تشخيص الأمراض النادرة مما يسمح للأطباء بتقديم نتائج فحوصاتٍ طبية سريعة.
توقّع نتائج العلاج
من بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي ai في الصيدلة مطابقة العلاجات الدوائية مع الأفراد بدقةٍ أكبر. فيساعد في توقّع كيفية استجابة المرضى للعلاجات الدوائية الممكنة من خلال تحليل العوامل التي تؤثر على النتائج بما يسمح بفهمٍ أفضل للتأثيرات الدوائية المحتملة ويحسّن من عملية العلاج.
مراقبة الجودة
بمجرد وصول الدواء إلى مرحلة الإنتاج، يصبح هدفك الرئيسي هو تحقيق إنتاجيةٍ عالية ٍمع الحفاظ على مستوياتٍ مرتفعةٍ من الجودة. إن الحدّ من الدُفعات الفاشلة يقلل من التكاليف ويساهم في توفير الوقت والموارد. ويمكنك تحقيق هذا من خلال استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والأدوات الرقمية مثل التنبؤ بالصيانة وتحليل العمليات.
تحديات الذكاء الاصطناعي في ai في الصيدلة
على الرغم من أن دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الصيدلة يوفر العديد من الفرص، إلّا أنه يتضمن تحدياتٍ عديدةٍ عليك أن تأخذها بعين الاعتبار:
توفر البيانات وجودتها
تتطلب خوارزميات الذكاء الاصطناعي كمياتٍ هائلةٍ من البيانات عالية الجودة للتدريب وتحقيق نتائج دقيقة. ومع ذلك، قد يكون الحصول على بياناتٍ موثوقةٍ أمرًا صعبًا بسبب مخاوف الخصوصية وتجزئة البيانات وعدم وجود تنسيقات موحدة.
مواءمة الإطار التنظيمي
مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، سيكون تطوير مبادئ تنظيميةٍ قويةٍ تشمل تطبيقات الرعاية الصحية المدعومة بالتكنولوجيا الذكية أمرًا ضروريًا لتعزيز الثقة. وهذا يستوجب على الهيئات التنظيمية مواكبة وتيرة الابتكار لضمان سلامة المرضى والحفاظ على المعايير الأخلاقية.
النهج التعاوني
يتطلب نجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي ai في الصيدلة تعاوناً بين متخصصي الرعاية الصحية ومطوري وخبراء البرامج الذكية. وهذا الأمر ضروريٌّ لضمان تصميم خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتنفيذها لتلبية احتياجات الرعاية الصحية المحددة وتحقيق نتائج مفيدة.
أفضل 6 أدوات للذكاء الاصطناعي ai في الصيدلة
من خبرتنا في مجال الذكاء الاصطناعي وإدراكنا لأهميته في رقمنة الشركات، نقدم لك أفضل أدواته التي تساعدك في دعم تحولك نحو عالم الصناعة الدوائية الذكية. ومنها:
1- DeepChem
هو إطار عملٍ مفتوح المصدر لاكتشاف الأدوية. يوفر لك مجموعةً من الوظائف لتطبيق التعلم العميق في اكتشاف الأدوية:
- التنبؤ بقابلية الذوبان للجزيئات الصغيرة التي تشبه الأدوية، وهو عاملٌ حاسمٌ في تطوير الأدوية وفهم سلوكها في الجسم.
- التنبؤ بقوة التقارب بين الجزيئات الصغيرة وأهداف البروتين بهدف تحديد فعالية الأدوية وتفاعلاتها مع البروتينات المستهدفة.
- تحليل هياكل البروتين واستخراج وصفاتٍ مفيدةٍ منها، مما يساعد في فهم كيفية تفاعل الأدوية مع البروتينات وتصميم أدويةٍ فعّالة.
2- Exscientia
Exscientia منصةٌ تستفيد من الذكاء الاصطناعي لاكتشاف وتصميم الأدوية في وقتٍ سريعٍ، من خدماتها:
- الاختبار الفعال للمركبات بما يقلل بشكلٍ كبيرٍ من الوقت والموارد المطلوبة عادةً للعثور على مرشحاتٍ واعدةٍ للأدوية .
- تحسين الخواص الجزيئية وتحسينها بالتوازي (بدلاً من التتابع)، وبالتالي توفير فوائد علاجيةً أكبر في البيئات السريرية .
- تصميمٌ دقيقٌ لمساراتٍ أسرع لاكتشاف الأدوية وتقصير الوقت للوصول إلى التجارب السريرية باستخدام جزيئاتٍ سريريةٍ عالية الجودة.
3- ODDT
هي أداة مفتوحة المصدر لاكتشاف الأدوية بمساعدة الكمبيوتر، تستخدمها في وظائف مختلفةٍ منها:
- دعم تنسيقات الجزيئات المتعددة، مما يعزز التوافق مع مجموعات الأدوات الجزيئية المختلفة مثل RDKit وOpenBabel.
- تحليل تفاعل بروتين ليجند مثل الروابط الهيدروجينية، الجسور الملحية والاتصال الكاره للماء.
- تصفية الجزيئات الصغيرة حسب الخصائص.
4- Cyclica
منصةٌ خاصةٌ لاكتشاف الأدوية قائمةٌ على البنية ومعززة بالذكاء الاصطناعي لتصميم أدويةٍ متعددة الأهداف، من ميزاتها:
- توفير برامج شاملةٍ لاكتشاف الأدوية.
- تسريع عملية اكتشاف الأدوية.
- تصميم الجزيئات القائمة على البيانات والتعاون بين المنظمات.
5- atomwise
محرك الذكاء الاصطناعي لتحويل عملية اكتشاف الأدوية، من أهم ميزاته:
- اكتشاف أدويةٍ جديدةٍ ذات جزيئاتٍ صغيرةٍ، مما يوفر منهجًا متطورًا لاكتشاف الأدوية .
- فحص وفتح أهداف دوائية جديدة مع القليل من بيانات البنية أو النشاط أو عدم وجودها على الإطلاق.
- فحص الأدوية على نطاق واسع باستخدام تقنية AtomNet® لفحص مليارات الجزيئات القابلة للتصنيع ضد أهداف بيولوجية في غضون أيام.
6- TARGET AND LEAD ID SUITE
تتيح TARGET AND LEAD ID SUITE تحديد مزيدٍ من الكفاءة في تصميم أدوية السيليك، وتتميز ب:
- التنبؤ بهياكل البروتين المستهدفة بدقةٍ باستخدام تسلسل الأحماض الأمينية فقط كمدخل.
- تحسين موارد الحوسبة وخفض تكاليف اكتشاف العملاء المحتملين.
- نشر مسارات عمل قابلة للتطوير والتكرار.
اطلع أيضاً: تطبيقات الذكاء الاصطناعي ai في الطب
هل سيتولى الذكاء الاصطناعي مهمة الصيدلة؟
مع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي ai في الصيدلة، تبرز تساؤلاتٌ حول مستقبل دور الصيادلة.
يرى أنصار الذكاء الاصطناعي إلى أهميته في تعزيز الكفاءة والدقة، بينما يحذر آخرون من فقدان الرعاية الشخصية والتوجيه الذي يقدمه الصيادلة. يبدو أن مستقبل الصيدلة سيشهد تعاونًا بين الصيادلة والأنظمة الآلية لتقديم رعايةٍ مخصّصةٍ، مع لعب الصيادلة دورًا رئيسيًا في صنع القرار وإدارة العلاجات خاصةً في الحالات المعقدة.
في الختام، يبرز تأثير الذكاء الاصطناعي ai في الصيدلة بوضوحٍ في إحداث تحولاتٍ جذريةٍ وابتكاراتٍ متقدمةٍ في هذا القطاع من خلال تعزيز دقة وسرعة اكتشاف الأدوية وتحسين مراحل التجارب السريرية إلى تطوير عمليات التصنيع الدوائي. إنه ليس مجرد أداةٍ تكنولوجيةٍ، بل هو شريكٌك الاستراتيجيٌّ الذي يُشكل مستقبل الصيدلة، ويحقق تقدماً لايُستهان به في مجال الطب والعلاج. ما رأيك أنت عزيز القارئ وأي وجهة نظر تتبنى؟ شاركنا رأيك في التعليقات.
