كيف يتصور Demis Hassabis الذكاء الاصطناعي كحل لأكبر تحديات اكتشاف الأدوية

ديميس هاسابيس، العالم الأعصاب الحائز على جائزة نوبل ومؤسس DeepMind التابعة لجوجل، لطالما أدرك أن البشرية تواجه أحد أصعب الألغاز العلمية: استكشاف المشهد اللامتناهي تقريبًا لجزيئات الأدوية المحتملة. في مناقشاته الأخيرة حول مشروعه الجديد، Isomorphic Labs، عبّر هاسابيس عن رؤية تتجاوز البحث الصيدلاني التقليدي — نهج منهجي وقابل للتوسع لاكتشاف الأدوية يمكن أن يغير طريقة تعاملنا مع التحديات الصحية الناشئة.

الحجم الهائل لإمكانيات الجزيئات

قبل الخوض في نهج هاسابيس، من المفيد فهم مدى ضخامة المشكلة حقًا. العدد الهائل للمركبات الكيميائية المحتملة التي يمكن أن توجد على الأرض يفوق حتى المقارنات الكونية الأكثر تطرفًا. يقدر العلماء أن هناك حوالي 10^60 جزيء صغير يشبه الدواء — رقم يتجاوز تقديرات 10^22 إلى 10^24 للنجوم المرئية في الكون المرئي بعدة مراتب.

هذه الحقيقة الإحصائية تؤكد لماذا كان اكتشاف الأدوية تاريخيًا أكثر فنًا منه علمًا، مدفوعًا بالصدفة أكثر من المنهجية المنهجية. ظهر البنسلين من ملاحظة عشوائية في المختبر. تمثل معظم الأدوية الرائدة انتصارات تحققت ضد احتمالات هائلة، حيث تم العثور على مركب ناجح بعد البحث في فضاء كيميائي لا يُصدق.

Isomorphic Labs: من الرؤية إلى اكتشاف أدوية قائم على الذكاء الاصطناعي القابل للتوسع

اعترافًا بهذا التحدي، أسس ديميس هاسابيس شركة Isomorphic Labs في عام 2021 بمهمة جريئة: استغلال الذكاء الاصطناعي للتنقل في هذا التعقيد الجزيئي وإعادة تشكيل كيفية اكتشاف العلاجات الجديدة بشكل جذري. على عكس تطوير الأدوية التقليدي، الذي يعتمد على فحص آلاف المركبات واحدًا تلو الآخر، يستفيد نهج هاسابيس من التعلم الآلي لتحديد المرشحين الواعدين بسرعة وبتوسع غير مسبوق.

الميزة الاستراتيجية مقنعة. من خلال تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات ضخمة من الهياكل الجزيئية وخصائصها البيولوجية، يمكن للباحثين التنبؤ بالمركبات الأكثر احتمالًا للتفاعل بشكل فعال مع أهداف المرض — مما يختصر ما قد يستغرق سنوات من العمل المختبري إلى ساعات حسابية. تضع Isomorphic Labs نفسها ليس مجرد شركة تكنولوجيا حيوية أخرى، بل كمنصة تهدف إلى تنظيم كامل عملية اكتشاف الأدوية من خلال التكنولوجيا.

إعادة تعريف “حل المرض”: عملية قابلة للتكرار وقابلة للتوسع

عند سؤاله عن طموح هاسابيس المقتبس بشكل متكرر بـ"حل جميع الأمراض"، يتطلب الأمر توضيحًا. كما شرح في مقابلات حديثة، هو لا يدعي القدرة على القضاء على المرض تمامًا — وهو وعد غير واقعي يرفضه صراحة. بل يركز رؤيته على بناء نظام متين وقابل للتكرار قادر على الاستجابة للتهديدات الصحية المتطورة.

“حل المرض” في إطار هاسابيس يعني بناء بنية تحتية — تكنولوجية وتنظيمية — تتيح اكتشاف الأدوية المستمر وتحسينها. مع ظهور أو تطور التحديات الصحية، يمكن لهذا العملية القابلة للتوسع أن تتكيف وتنتج حلول علاجية جديدة بشكل منهجي. إنها تحول من النموذج التقليدي للبحث عن دواء واحد ناجح إلى إنشاء محرك دائم للابتكار الدوائي. التركيز عملي: تقديم أدوية تحويلية للمرضى الذين يحتاجون إليها، بدلاً من الوعد بعلاجات شاملة للجميع.

الطريق إلى الأمام: لماذا يهم الإثبات في الطب المدعوم بالذكاء الاصطناعي

لا تمتلك Isomorphic Labs حاليًا أدوية في التجارب السريرية، وتظل الشركة حذرة عمدًا بشأن الجداول الزمنية. ومع ذلك، فإن المقياس النهائي للنجاح بالنسبة لديميس هاسابيس وفريقه واضح لا لبس فيه: ترجمة الاكتشاف المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى أدوية فعلية تظهر فعالية علاجية.

كما أكد كريشنا ييشوانت، الشريك الإداري في Google Ventures ومستثمر مبكر في الشركة: “لإظهار قيمة هذا النهج حقًا، عليك تقديم دليل حقيقي. عليك اكتشاف أدوية خاصة بك، وتوصيلها للمرضى، وإظهار أنها تعمل.” تمثل هذه المرحلة الحد الفاصل بين التكنولوجيا الواعدة والتأثير الصناعي التحويلي.

يواجه مجال اكتشاف الأدوية المدعوم بالذكاء الاصطناعي نقطة تحول. إذا أثبتت منهجيات هاسابيس نجاحها في تقديم علاجات جديدة لسرطان، وأمراض المناعة الذاتية، والاضطرابات الوراثية النادرة، فإن التداعيات تتجاوز العلاجات الفردية. قد يثبت النجاح نموذجًا جديدًا تمامًا للابتكار الصيدلاني — حيث يسرع الذكاء الآلي من قدرة البشرية على الاستجابة للأمراض بدقة وسرعة وبتوسع لم يسبق له مثيل.