إيزومورفيك لابز شركة جديدة تابعة لألفابت للبحث عن الأدوية بالذكاء الاصطناعي
أسست شركة ألفابت الشركة الجديدة Isomorphic Labs، التي تعيد التفكير في عملية اكتشاف الأدوية بأكملها انطلاقاً من المبادئ الأولى، بنهج يركز على الذكاء الاصطناعي. والهدف النهائي هو نمذجة بعض الآليات الأساسية للحياة وفهمها.
«أعتقد أننا على أعتاب عصر جديد مذهل في الأبحاث البيولوجية والطبية. في العام الماضي، اعتُرف بنظام الذكاء الاصطناعي الثوري AlphaFold2 التابع لـديب مايند بوصفه حلاً لمشكلة طي البروتين الكبرى التي ظهرت قبل 50 عاماً، وهو قادر على التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتين مباشرة من تسلسله الأميني بدقة تصل إلى المستوى الذري. وكان هذا نقطة تحول للأساليب الحسابية وأساليب الذكاء الاصطناعي في علم الأحياء»
لأكثر من 10 سنوات، كانت DeepMind في طليعة تطوير أحدث إنجازات الذكاء الاصطناعي، مستخدمةً الألعاب في كثير من الأحيان ميداناً تجريبياً لتطوير أنظمة تعلم ذات أغراض عامة، مثل AlphaGo، البرنامج الذي هزم أبطال العالم في لعبة معقدة.
خلال السنوات الخمس الماضية، تأسست عدة شركات كبرى وتم تمويلها بمئات الملايين من الدولارات لتحقيق أهداف متشابهة جداً، لكن الثورة لم تحدث، ولم يظهر دواء معجزة اكتشفه الذكاء الاصطناعي لمرض كان يُعد سابقاً غير قابل للشفاء. قد تكون لذلك أسباب عديدة، لكن أمراً واحداً واضح: أنظمة الذكاء الاصطناعي ليست مصانع معجزات، بل هي أجزاء من عملية طويلة ومعقدة.
يعيش العالم الآن لحظة مثيرة من تاريخه، إذ تصبح هذه الأساليب قوية ومتطورة بما يكفي لتطبيقها على مشكلات حقيقية، بما في ذلك الاكتشافات العلمية نفسها. ومن أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يفكر فيها جميع الباحثين الأبحاث البيولوجية والطبية، وهو مجال انشغل به كثيرون بحماس على مدى سنوات طويلة. والآن هو الوقت المناسب للدفع بهذا المجال قدماً، مع اهتمام خاص وبالموارد التي ستوفرها Isomorphic Labs.
نهج اكتشاف الأدوية القائم على الذكاء الاصطناعي
أبرزت جائحة كورونا العمل الحيوي الذي يقوم به العلماء والأطباء السريريون المتميزون يومياً لفهم الأمراض ومكافحتها. وترى الشركة الجديدة أن الاستخدام الأساسي للأساليب الحسابية المتقدمة وأساليب الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد العلماء على الارتقاء بعملهم إلى مستوى جديد، وتسريع عملية اكتشاف الأدوية بشكل كبير.
ستُستخدم أساليب الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لا لتحليل البيانات فحسب، بل أيضاً لبناء نماذج تنبؤية وتوليدية قوية للظواهر البيولوجية المعقدة. ويُعد AlphaFold2 دليلاً أولياً مهماً على ذلك، لكنه ليس كل شيء.
يرى هاسابيس أنه على المستوى الأساسي يمكن النظر إلى علم الأحياء بوصفه نظاماً لمعالجة المعلومات، وإن كان بالغ التعقيد والديناميكية. ويعني هذا النهج أنه قد توجد بنية أساسية مشتركة بين علم الأحياء وعلوم الحاسوب، أي تطابق متساوٍ بينهما، ومن هنا جاء اسم الشركة. ربما يكون علم الأحياء أعقد وأكثر تشابكاً من أن يُمثَّل في مجموعة بسيطة من المعادلات الرياضية المرتبة. لكن كما كانت الرياضيات اللغة الصحيحة لوصف الفيزياء، قد يكون علم الأحياء الخيار الأمثل لتطبيق الذكاء الاصطناعي.
مستقبل Isomorphic Labs
يأمل ديميس هاسابيس أن تكون هذه مجرد بداية لنهج جذري جديد في اكتشاف الأدوية، ويسعده للغاية أن يبدأ هذا المشروع التجاري الطموح الجديد وأن يتعاون مع شركات الأدوية والشركات البيوطبية. وسيكون هاسابيس الرئيس التنفيذي في المرحلة الأولى من Isomorphic، مع استمراره رئيساً تنفيذياً لـDeepMind، جزئياً لتسهيل التعاون بين الشركتين عند الحاجة، ولتحديد استراتيجية الشركة الجديدة ورؤيتها وثقافتها.
وسيشمل ذلك بالطبع بناء فريق متعدد التخصصات من الطراز العالمي، يمتلك معرفة عميقة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي وعلم الأحياء والكيمياء الطبية والفيزياء الحيوية والهندسة، يجتمع أفراده في بيئة مبتكرة تقوم على التعاون.
«بوصفنا رواداً في مجال «البيولوجيا الرقمية» الناشئ، نتطلع بشغف إلى المساعدة في دخول عصر جديد مثمر بشكل مذهل من الإنجازات البيوطبية. إن مهمة Isomorphic بالغة الأهمية: استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع اكتشاف الأدوية، وفي نهاية المطاف البحث عن علاجات لبعض أشد الأمراض تدميراً للبشرية»
Isomorphic Labs ليست أول شركة ولا الوحيدة التي أعلنت أنها تخطط لتحسين تطوير الأدوية بمساعدة الذكاء الاصطناعي. فمنذ عام 2012، لدى شركة ناشئة من جامعة تورنتو تُدعى Atomwise رؤية مماثلة. وقد حاولت الشركة معالجة مشكلة الارتفاع الحاد في تكاليف تطوير الأدوية.
أظهرت دراسة أُجريت عام 2020 أن تطوير دواء جديد يكلف في المتوسط 1.3 مليار دولار. ويرجع ذلك في جانب كبير منه إلى طبيعة العملية نفسها. ويقوم الباحثون حالياً بتصنيع كل مركب واعد فعلياً، ثم يختبرون مدى أمانه للاستخدام البشري. ومع سعيهم لتطوير علاجات لأمراض أكثر تعقيداً، صار عدد أقل من الأدوية يجتاز التجارب على البشر.
