نقش هوش مصنوعی در کشف و توسعه داروها

The -ole-of-AI-in-drug-discovery-and-development

هوش مصنوعی و کشف دارو

صنعت داروسازی یکی از پیچیده‌ترین و پرهزینه‌ترین حوزه‌های علمی است که نیازمند سال‌ها تحقیق، آزمایش و تحلیل داده‌های عظیم است. فرآیند کشف و توسعه دارو به طور سنتی زمان‌بر، پرهزینه و با نرخ موفقیت پایین بوده است. با این حال، ورود هوش مصنوعی (AI) به این صنعت، افق‌های جدیدی را گشوده و نویدبخش تحولات شگرفی در تسریع فرآیندها، کاهش هزینه‌ها و افزایش دقت در توسعه درمان‌های نوآورانه است. این مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی در شناسایی ترکیبات دارویی، پیش‌بینی واکنش‌ها و طراحی فرمولاسیون‌های نوآورانه می‌پردازد و آخرین دستاوردها در این زمینه را مورد تحلیل قرار می‌دهد.

هوش مصنوعی در کشف دارو: یک انقلاب در حال ظهور

هوش مصنوعی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته مانند یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL) و شبکه‌های عصبی گرافی (GNN)، توانایی تحلیل حجم عظیمی از داده‌های بیولوژیکی و شیمیایی را دارد. این فناوری امکان شناسایی الگوهای پیچیده‌ای را فراهم می‌کند که برای محققان انسانی به سختی قابل تشخیص است. در ادامه، به مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در مراحل مختلف کشف و توسعه دارو پرداخته می‌شود.

1. شناسایی ترکیبات دارویی با پتانسیل درمانی بالا

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های کشف دارو، غربالگری میلیون‌ها ترکیب شیمیایی برای یافتن مولکول‌هایی با پتانسیل درمانی است. هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر داده‌های بزرگ (Big Data)، می‌تواند ترکیبات شیمیایی را با سرعت و دقت بالا تحلیل کند. برای مثال، الگوریتم‌های مبتنی بر رشته‌های مولکولی SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System) و شبکه‌های عصبی گرافی قادر به پیش‌بینی خواص مولکول‌ها، مانند فعالیت بیولوژیکی، انحلال‌پذیری و نفوذپذیری هستند.

دستاورد برجسته: در سال 2020، شرکت بیوتکنولوژی Exscientia با همکاری Sumitomo Dainippon Pharma، با استفاده از هوش مصنوعی مولکولی را برای درمان اختلال وسواس فکری-عملی (OCD) طراحی کرد که زمان توسعه آن از 5 سال به 12 ماه کاهش یافت. این اولین داروی طراحی‌شده توسط هوش مصنوعی بود که وارد فاز مطالعات انسانی شد.

<پیشنهاد میکنیم اثرات مصرف مکمل بتا-آلانین بر شاخص های ترکیبی بدن را بخوانید.>

2. پیش‌بینی واکنش‌های شیمیایی و رتروسنتز

هوش مصنوعی در پیش‌بینی واکنش‌های شیمیایی و رتروسنتز (فرآیندی برای طراحی مسیرهای سنتز مولکول‌ها) نقش کلیدی ایفا می‌کند. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند مسیرهای سنتز شیمیایی را با تحلیل داده‌های واکنش‌های قبلی بهینه‌سازی کنند. این مدل‌ها نه تنها زمان و هزینه سنتز را کاهش می‌دهند، بلکه احتمال موفقیت در تولید مولکول‌های جدید را افزایش می‌دهند.

دستاورد برجسته: پلتفرم AlphaFold از شرکت DeepMind در سال 2020 مشکل 50 ساله تا شدن پروتئین‌ها را حل کرد. این دستاورد با پیش‌بینی دقیق ساختارهای سه‌بعدی پروتئین‌ها، به طراحی داروهای هدفمندتر کمک کرده است.

3. پیش‌بینی خواص دارویی (ADMET)

خواص ADMET (جذب، توزیع، متابولیسم، دفع و سمیت) از عوامل کلیدی در موفقیت یک داروی جدید هستند. هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده، می‌تواند این خواص را پیش از انجام آزمایش‌های پرهزینه آزمایشگاهی پیش‌بینی کند. این امر به کاهش نرخ شکست در مراحل بالینی کمک می‌کند، جایی که تنها 10 درصد از کاندیداهای دارویی به بازار می‌رسند.

مثال کاربردی: شرکت BERG با استفاده از پلتفرم هوش مصنوعی خود، کاندیداهای دارویی برای بیماری‌های نادر را با سرعت بیشتری شناسایی کرده و با ترکیب رویکرد "زیست‌شناسی پرسشی"، زمان توسعه را به طور چشمگیری کاهش داده است.

4. طراحی فرمولاسیون‌های نوآورانه

هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرمولاسیون‌های دارویی، از جمله طراحی داروهای شخصی‌سازی‌شده و بهبود روش‌های دارورسانی، نقش مهمی دارد. الگوریتم‌های تکاملی مانند الگوریتم‌های ژنتیک می‌توانند ترکیبات دارویی را به صورت خودکار بهینه‌سازی کنند تا کارایی و ایمنی آن‌ها افزایش یابد. همچنین، هوش مصنوعی در مدل‌سازی فرآیندهای تولید و کاهش خطاهای دارویی مؤثر است.

دستاورد برجسته: استارتاپ BenevolentAI با استفاده از هوش مصنوعی، داروی باریسیتینیب را به عنوان درمانی بالقوه برای کووید-19 شناسایی کرد که بعداً مجوز استفاده اضطراری از FDA دریافت کرد.

5. هدف‌گذاری مجدد دارو (Drug Repurposing)

هدف‌گذاری مجدد دارو، فرآیند یافتن کاربردهای جدید برای داروهای موجود است که می‌تواند زمان و هزینه توسعه را به طور قابل‌توجهی کاهش دهد. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های بالینی و بیولوژیکی، ارتباطات جدیدی بین داروها و بیماری‌ها شناسایی می‌کند. این رویکرد به‌ویژه در شرایط اضطراری مانند پاندمی کووید-19 مؤثر بوده است.

مثال کاربردی: ربات EVE در دانشگاه MIT کشف کرد که ماده تریکلوزان (موجود در خمیردندان) می‌تواند در درمان انگل‌های مالاریا مؤثر باشد.

6. بهینه‌سازی آزمایش‌های بالینی

هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های بالینی، می‌تواند بیمارانی را که بهترین پاسخ را به درمان‌های خاص می‌دهند، شناسایی کند. این امر به شخصی‌سازی درمان‌ها و کاهش هزینه‌های آزمایش‌های بالینی کمک می‌کند. همچنین، هوش مصنوعی در پیش‌بینی عوارض جانبی و بهبود طراحی آزمایش‌ها نقش دارد.

دستاورد برجسته: شرکت BIOXCEL THERAPEUTICS از هوش مصنوعی برای توسعه داروهای جدید در حوزه ایمونو-انکولوژی و نوروساینس استفاده کرده و نرخ موفقیت آزمایش‌های بالینی را افزایش داده است.

چالش‌ها و محدودیت‌ها

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، استفاده از هوش مصنوعی در داروسازی با چالش‌هایی همراه است:

• داده‌های محدود و پیچیده: کیفیت و کمیت داده‌های بیولوژیکی و شیمیایی می‌تواند دقت مدل‌های هوش مصنوعی را تحت تأثیر قرار دهد.

• نیاز به تخصص چندرشته‌ای: ادغام هوش مصنوعی در داروسازی نیازمند همکاری متخصصان علوم داده، شیمی و زیست‌فناوری است.

• چالش‌های اخلاقی: استفاده از داده‌های بیماران و حریم خصوصی آن‌ها نیازمند رعایت استانداردهای سخت‌گیرانه است.

آینده هوش مصنوعی در داروسازی

با پیشرفت‌های مداوم در الگوریتم‌های هوش مصنوعی و افزایش دسترسی به داده‌های بزرگ، انتظار می‌رود که این فناوری نقش محوری‌تری در صنعت داروسازی ایفا کند. تمرکز بر پیشگیری از بیماری‌ها به جای درمان، توسعه داروهای شخصی‌سازی‌شده و استفاده از هوش مصنوعی در نانوپزشکی از جمله روندهای آینده هستند. همچنین، سرمایه‌گذاری شرکت‌های بزرگ دارویی مانند AstraZeneca در هوش مصنوعی برای جایگزینی روش‌های سنتی مانند شیمی‌درمانی، نشان‌دهنده پتانسیل عظیم این فناوری است.

<پیشنهاد میکنیم هوش مصنوعی و اخلاق در پژوهش های پزشکی را بخوانید.>

پرسش‌های متداول

هوش مصنوعی چگونه زمان کشف دارو را کاهش می‌دهد؟

هوش مصنوعی با تحلیل سریع داده‌های عظیم شیمیایی و بیولوژیکی، فرآیند غربالگری ترکیبات و پیش‌بینی خواص دارویی را تسریع می‌کند. برای مثال، پلتفرم‌های هوش مصنوعی مانند Exscientia زمان توسعه دارو را از 5 سال به کمتر از یک سال کاهش داده‌اند.

آیا هوش مصنوعی می‌تواند جایگزین آزمایش‌های انسانی شود؟

خیر، هوش مصنوعی جایگزین آزمایش‌های انسانی نمی‌شود، اما می‌تواند با پیش‌بینی دقیق‌تر نتایج آزمایش‌های بالینی و شناسایی بیماران مناسب برای درمان، هزینه‌ها و زمان این آزمایش‌ها را کاهش دهد.

چه چالش‌های اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در داروسازی وجود دارد؟

چالش‌های اخلاقی شامل حفظ حریم خصوصی داده‌های بیماران، جلوگیری از سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی و اطمینان از شفافیت در فرآیندهای تصمیم‌گیری است.

آیا هوش مصنوعی می‌تواند در درمان بیماری‌های نادر مؤثر باشد؟

بله، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های ژنومی و بیولوژیکی می‌تواند کاندیداهای دارویی برای بیماری‌های نادر را سریع‌تر شناسایی کند، همان‌طور که شرکت BERG این کار را انجام داده است.

آینده هوش مصنوعی در داروسازی چیست؟

در آینده، هوش مصنوعی به سمت توسعه داروهای شخصی‌سازی‌شده، پیشگیری از بیماری‌ها و ادغام با فناوری‌های نوین مانند نانوپزشکی حرکت خواهد کرد.

کلام پایانی

هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار قدرتمند، صنعت داروسازی را از یک فرآیند سنتی و پرهزینه به سمت رویکردی سریع‌تر، دقیق‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر هدایت می‌کند. از شناسایی ترکیبات دارویی جدید گرفته تا بهینه‌سازی فرمولاسیون‌ها و آزمایش‌های بالینی، این فناوری در حال بازتعریف مرزهای نوآوری در حوزه سلامت است. با این حال، برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل هوش مصنوعی، لازم است چالش‌های موجود در زمینه داده‌ها، تخصص و مسائل اخلاقی مورد توجه قرار گیرند. آینده داروسازی با هوش مصنوعی روشن است و می‌تواند به بهبود کیفیت زندگی بیماران در سراسر جهان منجر شود.

منابع
• Exscientia and Sumitomo Dainippon Pharma, 2020
• DeepMind AlphaFold, 2020
• BenevolentAI and Baricitinib, 2021
• BERG and BIOXCEL THERAPEUTICS, 2019
• Aftab News, 1403
• Ana News, 2024
• Rahto Academy, 2024
• Stuup Academy, 2024