تستخدم شركة فايزر Pfizer الذكاء الاصطناعي لإحداث ثورة في تطوير الأدوية المنقذة للحياة

لقد حوت المئة عام الماضية تطورات طبية مذهلة. كانت القدرة على تعديل الجينات، وبناء آلات تنقذ حياة الإنسان، وصنع لقاحات تساعد في منع الأمراض أو إيقاف آثارها، أمرًا تعذّر فهمه سابقًا، ولكنها أضحت اليوم حقائق مثبتة. ومن المثير للاهتمام أن الأساليب العلمية والسرعة التي طُورت بها الإنجازات الطبية المنقذة للحياة تستمر في التقدم، بفضل ظهور واستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML).

بشكل عام، تتجه صناعة علوم الحياة نحو اعتماد أكبر للأدوات الرقمية عبر سلسلة الصناعات بأكملها. في حين أن هذه الأدوات قد لا تكون بالضرورة جديدة، فقد تغير النطاق الذي يُطبق في الرعاية الصحية بشكل كبير، لا سيما منذ ظهور جائحة كوروناCOVID-19. على سبيل المثال، شهدنا اعتمادًا متزايدًا لزيارات الخدمات الصحية عن بُعد والتواصل معها دون الزيارة التقليدية للعيادات، إذا كان ذلك مناسبًا. تشير بعض التوقعات إلى أن الوباء ساهم في تبني الوضع الجديد بالنسبة للمرضى.

اعتماد شركة Pfizer الرائد للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

تعمل شركة Pfizer بشكل وثيق مع المرضى والأطباء والشركاء لتحديث كيفية تطوير الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي. كيف ذلك؟ باستخدام التكنولوجيا الحديثة، إذ تعمل الشركة على مزيد من التعمق في بيولوجيا الأمراض المختلفة واستخدام هذه الرؤى لفحص الجزيئات التي لديها القدرة على علاج تلك الأمراض.

شركة فايزر ليست جديدة على الإطلاق فيما يتعلق باعتماد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. فعلى مدار عقد من الزمان، كانت تستخدم هذه التقنية في جميع أنواع المهام عبر مجموعة متنوعة من تصميم الجزيئات وتصنيعها وتوزيعها.

في الواقع، يعد اعتماد التكنولوجيا الحديثة جزءًا من نسيج الجهود البحثية للشركة وفريق الطب الحيوي AI هو واحد من أكبر الفرق في هذه الصناعة، مع ما يقارب ال 30 باحثًا ومبتكرًا رائدًا في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

تحويل استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى إنجازات تفيد جميع المرضى.

من المتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من بين أهم الأدوات التي تمتلكها شركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية، مثل Pfizer، في مجموعة أدواتها لاستكمال خبرة العلماء وتعزيز ما هو ممكن للعلم والطب.

قال دجورك-أرني كليفر، نائب رئيس التعلم الآلي في شركة Pfizer: «الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تجاوز جميع الاستراتيجيات الأخرى للتنبؤات المبكرة. على سبيل المثال، التعلم الآلي المتقدم المستخدم في المراحل الأولى من أبحاث الجزيئات الصغيرة لديه القدرة على زيادة تبسيط تصميم واكتشاف أدويتنا التجريبية». وأضاف: «القدرة على فحص أعداد كبيرة من الجزيئات المحتملة باستخدام الحاسوب وتضييق نطاق تلك التي ينبغي للكيميائيين استكشافها بشكل أكبر، دون الحاجة إلى تركيب واختبار كل جزيء من هذا القبيل».

وبعد التعرف السريع على الجزيئات التي يحتمل أن تكون ناجحة، فإن التعلم الآلي قادر بشكل فريد على المساعدة في التنبؤ بكيفية تفاعل الجزيئات مع الهدف، والتنبؤ بالمكان الذي سيذهب إليه الدواء في الجسم والتنبؤ بكيفية علاج السياق الأوسع للمرض بفعالية. نظرًا لأن خوارزميات الذكاء الاصطناعي ML لديها القدرة على جمع وتحليل مجموعات البيانات الضخمة، فمن المتوقع أن يساعدنا الاستخدام الموسع أيضًا في التعرف على المكونات التي لا تزال غير معروفة في علم الأحياء والتي لم تُفهم أو يُكشف عنها بعد.

في حين أن التركيز في تعلّم الآلة العميق عادةً ما يقتصر على المجالات التي تتوفر فيها مجموعات بيانات كبيرة، إلا أن عددًا قليلًا من الدراسات قامت بدراسة تطبيق هذه التقنية على المشاكل العلمية ذات الاهتمام العملي التي تفتقر إلى مجموعات بيانات كافية وتعاني من صعوبة في الحصول على البيانات بطريقة سريعة. واحدة من هذه المجالات التي لم تستفد بشكل كامل من قدرة خوارزميات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي هي الأجسام المضادة وحيدة النسيلة بسبب القيود الزمنية والمادية والموارد الأخرى.

في الآونة الأخيرة، اتخذ فريق الذكاء الاصطناعي للطب الحيوي التابع لشركةPfizer هذا التحدي، حيث عالج قيود البيانات الصغيرة في تطوير نماذج تنبؤية لمدى لزوجة الجسم المضاد، وهي سمة أساسية في قابلية التطوير للعلاجات القائمة على الأجسام المضادة أحادية النسيلة. أظهر علماء Pfizer في عملهم أن النماذج القائمة على التعلم العميق يمكن أن تعمم بدقة عالية، حتى عندما تُدرّب على العديد من البيانات.

في حين أن هذه التقنيات لا تحل محل العنصر البشري، فمن المرجح أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، المقترن بالإدراك والتفسير البشري، في ضمان نتائج أكثر دقة من خلال توضيح أهداف الأدوية الجديدة، وفهم أفضل لكيفية تطور المرض في الجسم بمرور الوقت والمساعدة في ضمان ذلك، يصمم تطوير الأدوية للتدخل في الوقت الأمثل وبطرق ذات فعالية لأولئك الذين يعيشون مع حالة معينة، كما يتضح من عمل شركة Pfizer الرائد مع لزوجة الجسم المضاد.

تجربة شركة فايزر في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة تمكّنها من تقديم ابتكارات أكثر تطورًا ودقة للمرضى.

حقيقة أن شركة فايزر لديها خبرة تمتد لعقد من الزمان في استخدام هذه التقنيات على نحو عملي يوفر بداية حاسمة. وتمتلك الشركة وصول إلى مجموعات بيانات واسعة يمكن دمجها مع البيانات المتاحة حول علم الأحياء وتطوير الجزيئات الأفضل على المدى الطويل، وهو ما يشكل ميزة كبيرة. وتتحدث النتائج المبكرة عن نفسها – فايزر استخدمت تقنية الحوسبة الفائقة الخاصة بها للمساعدة في تسريع تطوير اللقاحين وعلاج شفوي مصرح به لفيروس كوفيد-19.

ومن خلال استغلال التقدمات الرقمية والذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة وغيرها من التقنيات، تتمتع فايزر بالقدرة على المضي قدمًا كدافع رئيسي للابتكار في بيئة الرعاية الصحية وفي نفس الوقت تحقيق إنجازات طبية جديدة تغير حياة المرضى.