أطلقت Iambic Therapeutics نموذج الذكاء الاصطناعي "Enchant" لتسريع اكتشاف الأدوية الجديدة

جاكرتا - أعلنت شركة التكنولوجيا الحيوية Iambic Therapeutics عن اختراق في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) من خلال إطلاق نموذج جديد يسمى "Enchant". ويزعم أن هذه التكنولوجيا قادرة على تسريع وتقليل تكلفة تطوير الأدوية.

تقدم Enchant قدرات تنبؤ أكثر دقة منذ المراحل المبكرة من التطوير ، وهي خطوة يمكن أن تسهل عملية إنشاء أدوية جديدة. وتعزز هذه الخطوة مكانة إيمبيك في الصناعة، خاصة بدعم استثماري من شركة Nvidia التكنولوجية العملاقة.

يتم تدريب طراز Enchant باستخدام كميات كبيرة من البيانات قبل السريرية ، وهي البيانات المتعلقة بنتائج الاختبارات المعملية التي تم إجراؤها قبل اختبار الدواء على البشر. على عكس النماذج الأخرى الذكاء الاصطناعي ، تم تصميم Enchant للتنبؤ بكيفية تفاعل الدواء مع جسم الإنسان في المراحل المبكرة.

في تقرير نشرته Iambic ، تمكن Enchant من الوصول إلى مستوى دقة يبلغ 0.74 ، أعلى من النموذج السابق الذي وصل فقط إلى دقة 0.58. وقد تم التحقق من هذه النتيجة من خلال مطابقة نتائج تنبؤات Enchant مع بيانات العالم الحقيقي.

وفقا لفريد مانبي ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في Iambic ، فإن استخدام Enchant يمكن أن يقلل بمقدار النصف من التكاليف اللازمة لتطوير الأدوية ، خاصة مع القدرة على التنبؤ بنجاح الدواء المحتمل في المراحل المبكرة.

وقال مانبي: "غالبا ما يتم اقتباس تكلفة جلب منتج إلى السوق بحوالي ملياري دولار أمريكي (31.4 تريليون روبية إندونيسية) ، وكثير من هذه التكاليف ترجع إلى ارتفاع معدلات الفشل في المراحل النهائية". "إذا كان بإمكانك زيادة 10٪ في كل مرحلة من مراحل التطوير السريري ، فيمكن تخفيض التكاليف إلى النصف لأن هذه الوفورات تراكمية."

تحديات المخدرات السينمائية مع الذكاء الاصطناعي

صرح فرانشيس أرنولد ، الحائز على جائزة نوبل للكيمياء في عام 2018 وهو أيضا عضو في مجلس إدارة Iambic ، أن نموذج Enchant يمثل تقدما كبيرا في استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأدوية. وقارن Enchant ب AlphaFold ، وهو برنامج Google DeepMind الصنع يفوز بجائزة نوبل للكيمياء عن القدرة على التنبؤ بنية الربط الجزيئي 3D.

"تتوقع AlphaFold هيكل 3D لكيفية تثبيت الجزيئات على الهدف البروتيوني ، لكن الهيكل وحده لا يكفي. يتم تحديد نجاح المرشحين للدواء من خلال طبيعته السينية الصيدلانية وفعاليته وسميته. لقد تغلب Enchant على هذه التحديات المهمة ، "قال أرنولد.

وتأمل يامبيتش، مسلحة ب Enchant، في توفير حلول أكثر كفاءة وتقليل الاعتماد على صناعة الأدوية في عملية تجريبية طويلة ومكلفة. ومن المتوقع أيضا أن يساعد هذا النموذج العلماء والباحثين في جميع أنحاء العالم على جلب الأدوية الحيوية إلى السوق بسرعة أكبر بمعدلات نجاح أعلى.