اكتشاف الأدوية وتطويرها عن طريق التعلم الآلي

امي رضوان

استكشاف إمكانات التعلم الآلي في تسريع اكتشاف الأدوية وتطويرها حظي دور التعلم الآلي في اكتشاف الأدوية وتطويرها باهتمام كبير في السنوات الأخيرة ، حيث أدرك الباحثون وشركات الأدوية على حد سواء قدرة هذه التكنولوجيا على إحداث ثورة في طريقة تحديد الأدوية الجديدة واختبارها وطرحها في السوق. يتضمن التعلم الآلي ، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، تطوير خوارزميات يمكن أن تتعلم من البيانات وتقوم بالتنبؤات بناءً على البيانات. من خلال تسخير قوة التعلم الآلي ، يمكن للعلماء الآن تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعات غير مسبوقة ، مما يؤدي إلى عمليات اكتشاف دوائية أكثر كفاءة ودقة. يتمثل أحد التحديات الأساسية في اكتشاف الأدوية في تحديد الأدوية المرشحة الواعدة من بين العدد الهائل من الجزيئات المحتملة. تقليديًا ، كانت هذه العملية كثيفة العمالة وتستغرق وقتًا طويلاً ، مع قيام الباحثين يدويًا بغربلة قواعد البيانات الكبيرة للمركبات الكيميائية لتحديد تلك ذات الخصائص المرغوبة. يمتلك التعلم الآلي القدرة على تسريع هذه العملية بشكل كبير من خلال أتمتة تحديد الأدوية المرشحة الواعدة. من خلال تدريب الخوارزميات على مجموعات البيانات الكبيرة لمركبات الأدوية المعروفة والخصائص المرتبطة بها ، يمكن لنماذج التعلم الآلي التنبؤ بسرعة ودقة بخصائص المركبات الجديدة غير المختبرة. يتيح ذلك للباحثين فحص الملايين من الأدوية المرشحة المحتملة بسرعة ، مما يقلل بشكل كبير من الوقت والموارد اللازمة لتحديد العملاء المتوقعين الواعدين. بالإضافة إلى تسريع تحديد الأدوية المرشحة ، يمكن أن يلعب التعلم الآلي أيضًا دورًا مهمًا في تحسين عملية تطوير الأدوية. تتمثل إحدى الخطوات الرئيسية في تطوير الدواء في تحديد الجرعة المثلى وجدول الإعطاء لعقار جديد. يتضمن هذا عادةً تجارب مكثفة وتجارب سريرية ، والتي يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة. يمكن تدريب نماذج التعلم الآلي على بيانات التجارب السريرية الحالية للتنبؤ بالجرعة المثلى وجدول الإعطاء لعقار جديد ، مما يقلل الحاجة إلى إجراء تجارب مكثفة ويسرع عملية تطوير الدواء. هناك مجال آخر يمكن أن يكون للتعلم الآلي فيه تأثير كبير وهو تصميم التجارب السريرية. التجارب السريرية ضرورية لاختبار سلامة وفعالية الأدوية الجديدة ، لكنها أيضًا باهظة الثمن وتستغرق وقتًا طويلاً. يمكن أن يساعد التعلم الآلي في تحسين تصميم التجارب السريرية من خلال التنبؤ بالمرضى الذين من المرجح أن يستجيبوا لعقار معين ، مما يمكّن الباحثين من استهداف تجاربهم بشكل أكثر فعالية ويحتمل أن يقلل عدد المشاركين المطلوب. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تجارب سريرية أسرع وأكثر كفاءة وفي النهاية تسريع عملية طرح أدوية جديدة في السوق. يمكن أن يلعب التعلم الآلي أيضًا دورًا في معالجة مسألة مقاومة الأدوية ، والتي تشكل مصدر قلق متزايد في علاج الأمراض المختلفة ، بما في ذلك السرطان والأمراض المعدية. من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة من السلالات المقاومة للأدوية والطفرات الجينية المرتبطة بها ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد الأنماط والتنبؤ بالعقاقير المرشحة التي من المرجح أن تكون فعالة ضد السلالات المقاومة للأدوية. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتوجيه تطوير عقاقير جديدة مصممة خصيصًا لمكافحة مقاومة الأدوية. على الرغم من الإمكانات الواعدة للتعلم الآلي في اكتشاف الأدوية وتطويرها ، لا تزال هناك تحديات يجب مواجهتها. أحد الشواغل الأساسية هو جودة البيانات وتوافرها. تعتمد خوارزميات التعلم الآلي على مجموعات بيانات كبيرة وعالية الجودة لعمل تنبؤات دقيقة ، ويمكن أن يكون توافر هذه البيانات محدودًا في مجال اكتشاف الأدوية. بالإضافة إلى ذلك ، هناك حاجة إلى مزيد من التعاون بين الباحثين وشركات الأدوية وشركات التكنولوجيا لتطوير وصقل خوارزميات التعلم الآلي المصممة خصيصًا للتحديات الفريدة لاكتشاف الأدوية وتطويرها. في الختام ، يمتلك التعلم الآلي القدرة على تسريع عملية اكتشاف الأدوية وتطويرها بشكل كبير ، مما يؤدي إلى تحديد أكثر كفاءة ودقة للعقاقير المرشحة الواعدة ، وتحسين تطوير الأدوية ، وتحسين تصميم التجارب السريرية. من خلال تسخير قوة التعلم الآلي ، يمكن للباحثين وشركات الأدوية العمل معًا لجلب أدوية جديدة منقذة للحياة لتسويقها بسرعة وكفاءة أكبر ، مما يفيد المرضى والمجتمع ككل في نهاية المطاف. آخر الملاحة تقنيات القرن الحادي والعشرين: المعرفة كخدمة (KaaS) Blockchain في الفضاء: استكشاف إمكانات شبكات الأقمار الصناعية اللامركزية