أنثروبيك توظف الـ AI لتسريع اكتشاف الأدوية.. تقليص زمن المراجعة بنسبة 89%

تتجه شركة أنثروبيك، المطورة لمساعد الذكاء الاصطناعي كلود، إلى توسيع استخدام تقنياتها في القطاع الطبي، مع إعلانها في 27 أكتوبر 2026 الاستحواذ على شركة «ميثريل ميديسن» الناشئة، وإقامة شراكات بحثية مع 6 مؤسسات، من بينها «بيج هات بايوساينسز» وشركة «بريستول مايرز سكويب»، بهدف تسريع تطوير الأدوية وتحسين كفاءة الأبحاث العلمية، وتعكس هذه الخطوة توسع استخدام الذكاء الاصطناعي من المهام التقليدية، مثل كتابة النصوص والبرمجة، إلى دعم الأبحاث الدوائية وتحليل البيانات العلمية ومراجعة المستندات التنظيمية، في وقت تتسابق فيه شركات التكنولوجيا لتطوير حلول تساعد الباحثين على تقليل الوقت والتكلفة اللازمين لاكتشاف علاجات جديدة.

شركة ناشئة بموظف واحد تستخدم كلود لتطوير أدوية

تعد «ميثريل ميديسن» نموذجًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة مشروعات التكنولوجيا الحيوية، إذ يديرها مؤسسها كودي ترانبارجر بمفرده، مستعينًا بمساعد الذكاء الاصطناعي كلود لتنسيق العقود والخدمات اللوجستية والتجارب التي تنفذها 11 مختبرًا خارجيًا، وتركز الشركة على البحث عن علاجات لنوعين نادرين من الحثل العضلي، وهي أمراض تؤثر في العضلات وقد تؤدي إلى ضعفها تدريجيًا. ووفقًا للمعلومات المعلنة، تمكن المشروع من نقل مرشح دوائي من مرحلة الفكرة إلى اختبارات ناجحة على الفئران خلال أقل من 18 شهرًا، مع احتمال بدء التجارب السريرية على البشر في أواخر عام 2028، إذا استمرت النتائج في دعم الانتقال إلى المراحل التالية، ولا تعني هذه النتائج أن العلاج أصبح جاهزًا للاستخدام الطبي، إذ يتطلب الانتقال إلى التجارب البشرية استيفاء المتطلبات التنظيمية وإجراء تقييمات إضافية للسلامة والفعالية.

كلود يقلص وقت مراجعة المستندات بنسبة 89%

في أحد أبرز الأمثلة على دور الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الدوائية، استخدمت شركة «إنفيدا» للتكنولوجيا الحيوية نموذج كلود لمراجعة مستند تصنيع ضخم يتكون من 1061 صفحة، حيث تمكن النظام من رصد الأخطاء الإحدى عشرة التي اكتشفها المراجعون البشريون، إلى جانب تحديد 7 مشكلات إضافية لم ينتبهوا إليها، وأسهمت هذه العملية في تقليص وقت المراجعة بنسبة 89%، من أكثر من 25 ساعة إلى أقل من 3 ساعات، وفقًا للبيانات الواردة في الإعلان. كما استخدمت التقنية في إعداد مسودة وثيقة تنظيمية معقدة خلال 4 ساعات، وهي مهمة قد تستغرق نحو 3 أشهر عند تنفيذها يدويًا، وتوضح هذه النتائج إمكانية توظيف الذكاء الاصطناعي في تسريع مراجعة المستندات الفنية واكتشاف التناقضات والأخطاء المحتملة، مع بقاء المراجعة البشرية ضرورية للتحقق من النتائج قبل اعتمادها.

تصميم أجسام مضادة وعلاجات أكثر كفاءة

امتد استخدام الذكاء الاصطناعي إلى تصميم العلاجات، إذ استعانت شركة «بيج هات بايوساينسز» بتقنيات أنثروبيك لتحسين أجزاء من الأجسام المضادة، وأفادت النتائج المعلنة بإنتاج تصميمات ارتبطت بأهدافها بقوة تزيد على 10 أضعاف، إلى جانب تحسينات في الاستقرار، وفي سياق آخر، استخدمت «دايفرجنس لابس» الذكاء الاصطناعي لتوليد نحو 35 ألف تصميم للأجسام المضادة خلال شهر واحد، ضمن أبحاث تستهدف علاجات لحساسية الطعام. كما استعانت شركة «جينيريت بايوميديسينز» بكلود في تصميم علاجات الخلايا، وأنتجت تصميمات جينية مقترحة أقصر بنسبة 70% من النماذج التقليدية، بحسب البيانات المعلنة، وتشير هذه التطبيقات إلى تنوع المهام التي يمكن أن يدعمها الذكاء الاصطناعي داخل المختبرات، من تحليل البيانات وتصميم الجزيئات إلى اقتراح تعديلات على البنى الجينية، دون أن يعني ذلك بالضرورة أن جميع التصميمات المقترحة ستنجح في الاختبارات العملية أو تتحول إلى علاجات معتمدة.

«كلود ساينس» لدعم الباحثين.. والنتائج لا تزال أولية

لدعم هذا التوجه، أعلنت أنثروبيك إطلاق «كلود ساينس»، وهي بيئة عمل مخصصة للباحثين العلميين، إلى جانب برنامج للتحقق في مجال علوم الحياة، بهدف تعزيز استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في الأبحاث والتجارب العلمية، وفي المقابل، تؤكد أهمية هذه التطورات ضرورة التمييز بين النتائج المعملية الأولية والفعالية الطبية المثبتة، إذ لا تزال الإنجازات المشار إليها في مراحل ما قبل التجارب السريرية على البشر، وتعتمد البيانات المعلنة على تجارب الشركات المشاركة، ولم تثبت بعد سلامة العلاجات المقترحة وفعاليتها لدى الإنسان.

وتأتي هذه التحركات وسط منافسة متزايدة بين شركات الذكاء الاصطناعي لدخول مجال اكتشاف الأدوية، بعدما أعلنت شركة أوبن إيه آي، وفقًا للمادة الأصلية، الاستحواذ على «أوركسترا بايو» في 20 أكتوبر 2026، في مؤشر على تنامي الاهتمام بتوظيف النماذج الذكية في تطوير العلاجات والبحوث الطبية، ومع استمرار هذه المنافسة، قد يصبح الذكاء الاصطناعي أداة مهمة لتقليل الوقت اللازم لبعض مراحل اكتشاف الأدوية، لكن نجاحه في تحسين كفاءة البحث لا يغني عن التجارب السريرية والرقابة التنظيمية التي تحدد مدى أمان العلاجات الجديدة وفعاليتها.