كويريس تستخدم الذكاء الاصطناعي لتسريع تطوير الأدوية وتقليل تجارب الحيوانات
الحاجة إلى تجارب الحيوانات أمر مؤسف في عملية اكتشاف الأدوية، ويبدو أنه لا يوجد بديل جيد عن الفئران، حتى وإن لم تكن مطابقة تماماً للبشر. تقول شركة Quris إنها ابتكرت أول بديل حقيقي من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي وبيانات «المريض على الرقاقة»، الذي يوفر اختباراً موثوقاً وأتمتة بتكلفة أقل بكثير، دون الحاجة إلى فأر.
جمعت الشركة تمويلاً بقيمة 9 ملايين دولار للانتقال من المشروع التجريبي إلى الإنتاج، وتشكل قائمة الرعاة والمستشارين المرموقين مؤشراً واعداً على أن لهذا النهج مزايا جوهرية.
الفكرة الأساسية منطقية: إنشاء محاكاة مصغرة أفضل لجسم الإنسان واستخدامها لجمع بيانات يستطيع نظام التعلم الآلي تفسيرها بسهولة. بالطبع، القول أسهل من التنفيذ، لكن بعد أن توصل الباحثون إلى هذه الفكرة، بدأت الشركة العمل على تطويرها.
يستند نهج الشركة الإسرائيلية إلى دراسة كبيرة من جامعة هارفارد حول استخدام ما يُسمى «الأعضاء على الرقاقة». هذه الأنظمة، التي لا تزال حديثة نسبياً، تستخدم كمية صغيرة من الأنسجة المستمدة من الخلايا الجذعية («العضيات») كمنصة اختبار للأدوية أو العلاجات، مما يعطي فكرة جيدة عن كيفية استجابة الكبد البشري، على سبيل المثال، لتركيبة من مواد معينة.
وجد باحثو هارفارد أنه بربط عدة أنظمة «عضو على الرقاقة» ببعضها (مثل الكبد والكلى وخلايا القلب)، يمكن في نهاية المطاف الحصول على محاكاة فعالة بشكل مدهش لجسم الإنسان. بالطبع، لا شيء يضاهي الواقع، لكن نظام العضيات المتسلسل هذا، أو «المريض على الرقاقة»، يمكن أن يصبح بديلاً حقيقياً لاختبار الفئران. لا يزال الأخير الطريقة الأكثر شيوعاً لمعرفة تأثير العلاج على منظومة الأعضاء بأكملها، رغم أن المواد التي تجتاز مرحلة الفئران تنجح في اختبارات البشر في نحو 10% من الحالات فقط.
أوضح المدير التنفيذي لشركة Quris أنه بمجرد نشر هذه الدراسة، أدرك هو وزملاؤه الإمكانات، وبدأوا العمل على ما يلزم من الناحيتين الهندسية والذكاء الاصطناعي لتحويل هذا النظام التجريبي إلى منتج قابل للتوسع. هذا ليس مجرد بديل للفأر، بل هو طريقة منخفضة التكلفة نسبياً لإجراء اختبارات محدودة على البشر دون بشر.
«لنفترض أنك تملك شركة أدوية. هل تريد أن تنتظر حتى تصل إلى حافة التجارب السريرية لتكتشف ما إذا كان الجزيء الذي يبدو جيداً على الورق فعالاً فعلاً؟ يمكنك إجراء كل الاكتشافات الجينومية التي تريدها، لكن ذلك لن يساعدك على تجاوز تجارب الفئران التي تفشل في 90% من الحالات. هذا يتيح لك اختيار «الحصان الفائز» قبل أن تدخل السباق»
إذا أخذنا في الاعتبار أن مرشحي الأدوية قد تكلف مئات الملايين من الدولارات للوصول إلى المرحلة السريرية، فإن إنفاق مبلغ صغير لاستبعاد بعض الخيارات المحكوم عليها بالفشل يستحق كل شيء. إذا كانت الطريقة دقيقة، فإن المخاطرة تكاد تكون معدومة، وستؤتي ثمارها إذا تم تجنب مأزق مكلف واحد على الأقل. بعبارة أخرى، فإن عقلية البرمجيات «افشل مبكراً وافشل بتكلفة زهيدة» لم تكن يوماً الخيار الصحيح.
يستخدم نظام Quris ما تسميه الشركة تقنية «رقاقة على رقاقة»، حيث تُرتب عدة أنظمة عضوية (رقائق) بشكل متسلسل (على رقاقة أخرى)، لكنها لا تزال أصغر بكثير وأكثر كفاءة من الأنظمة المخبرية الحديثة. لتشغيل مئة إنسان محاكى، كما فعل باحثو هارفارد، ستحتاج إلى ملايين الرقائق، أما نظام Quris فيستخدم مادة بيولوجية أقل. ويمكن أتمتته ويعمل معه نموذج تعلم آلي مدرب جيداً.
جانب آخر تؤكد عليه Quris هو أن مجموعة البيانات الفريدة ستدير ذكاءً اصطناعياً فريداً يفهم التجارب ويمكنه المساعدة في إجرائها وتفسيرها. ويتعلم الذكاء الاصطناعي بالفعل التعامل مع أدوية موجودة وأخرى قيد الإعداد للإطلاق، من خلال دراسة ما تعنيه إشارات أجهزة الاستشعار المختلفة بالنسبة لسلامة المادة. هذا يتيح إجراء اختبارات فعالة على عدد قليل من الرقائق، بدلاً من، على سبيل المثال، 500 فأر.
الرقائق نفسها ليست متطابقة. فمن خلال التلاعب الدقيق بالخلايا الجذعية والأنسجة واختيارها بعناية، يمكن اختبار أنواع مختلفة من البشر وحالات أو سمات ظاهرية متنوعة. إذا كانت لدى الشركة أداة علاجية تعمل جيداً لكنها تسبب آثاراً جانبية في 10% من الحالات، فإن الاختبار الآلي لمختلف الاستعدادات الجينية أو العوامل المعقدة يمكن أن يساعد في تحديد أي العوامل الجينية تؤدي إلى هذه الآثار الجانبية.
بما أن الذكاء الاصطناعي يعرف كل هذا ويصنف جميع البيانات، فيفترض أن يكون قادراً بما يكفي على تحديد، استناداً إلى عدد صغير نسبياً من الاختبارات الآلية، ما إذا كان الدواء مرشحاً جيداً للاختبار على البشر أم لا. ومن دون تفسير الذكاء الاصطناعي، تتحول البيانات فجأة إلى مشكلة تتطلب عدة دكتوراهات. لكن بنتفيتش أشار على الفور إلى أنهم لا يتوقعون بأي شكل إلغاء الجانب البيولوجي والاعتماد على الذكاء الاصطناعي وحده.
«يبدو هذا فعلاً فرصة كبيرة جداً. كانت لدي أفكار مشابهة في مجالات أخرى من الكيمياء، أي أنه يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لإجراء هذه التنبؤات. بالطبع، لن يحل ذلك محل الاختبار، لكنه يضيّق نطاق الخيارات، وفي رأيي سيسرّع المهمة بشكل كبير»
لنموذج الأعمال خياران. الأول هو تقديم خدمة فحص مرشحي الأدوية لشركة أدوية، مع دفع مقابل يعتمد على دقة النتائج، على سبيل المثال أن يصل الدواء الذي يوصي به النظام إلى مرحلة الاختبار المحددة كما هو متوقع. والثاني هو العمل على أدويتها الخاصة. فالشركة لديها حالياً دواء لمتلازمة الكروموسوم X الهش المرتبط بالتوحد، وسيخضع للتجارب السريرية في عام 2022.
«لن يبقى هذا مجرد تجارب مكلفة لشركات الأدوية. فخلال 5 إلى 10 سنوات، قد يستفيد منه مئات الملايين من الناس. وإذا تأملنا، نعيش الآن بطريقة همجية إلى حد ما. تذهب إلى الصيدلي، فيسرد لك الآثار الجانبية المحتملة، لكنك لا تعرف على وجه اليقين. أهل أنت فأر تجارب؟ الجواب: نعم، كلنا فئران تجارب. لكن هذه مجرد الخطوة الأولى»
