يفتح الذكاء الاصطناعي آفاقًا جديدة في تصميم أدوية الحمض النووي الريبوزي (RNA).

يفتح الذكاء الاصطناعي آفاقًا جديدة في تصميم أدوية الحمض النووي الريبوزي (RNA).

وفي مجال الطب الحديث، أثبتت العلاجات المعتمدة على الحمض النووي الريبي (RNA) أنها وسيلة واعدة، مع تحقيق تقدم كبير في الأمراض الأيضية، وعلم الأورام، واللقاحات الوقائية. مقال نشر مؤخرا فيالهندسة الميكانيكية"مستقبل تطوير أدوية الحمض النووي الريبي المبني على الذكاء الاصطناعي" بقلم يلين يان، وتيانيو وو، وهونجلين لي، ويانغ تانغ، وفنغ تشيان يستكشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) أن يحدث ثورة في تطوير أدوية الحمض النووي الريبي (RNA) من خلال معالجة القيود الحالية وتوفير فرص جديدة للابتكار.

يسلط المقال الضوء على إمكانات علاجات الحمض النووي الريبي (RNA) ويشير إلى أن أدوية الحمض النووي الريبوزي (RNA) تتمتع بمعدلات نجاح أعلى مقارنة بالأدوية التقليدية. على سبيل المثال، تدعي شركة النيلام للأدوية أن معدل الانتقال التراكمي لأدوية تداخل الحمض النووي الريبوزي (RNAi) من المرحلة السريرية 1 إلى المرحلة 3 يصل إلى 64.4%، وهو أعلى بكثير من معدل نجاح الأدوية التقليدية الذي يبلغ 5-7%. بالإضافة إلى ذلك، يتم عادةً قياس الجداول الزمنية لاكتشاف أدوية الحمض النووي الريبوزي (RNA) بالأشهر، بدلاً من السنوات المطلوبة للأدوية التقليدية، وترتبط بانخفاض التكاليف. ومع ذلك، على الرغم من هذه المزايا، فإن التقنيات التجريبية الحالية مثل كريسبر والأساليب الحسابية مثل تسلسل الحمض النووي الريبي (RNA) لا تزال أقل من متطلبات السرعة والتنوع في تطوير أدوية الحمض النووي الريبي (RNA).

الذكاء الاصطناعي مستعد لسد هذه الفجوة. تسلط المقالة الضوء على قدرة الذكاء الاصطناعي على الاستفادة من الحوسبة المتوازية وتعلم الأنماط المعقدة من كميات كبيرة من البيانات، وبالتالي معالجة القيود المفروضة على الأساليب الحالية. يمكن للنهج المعتمد على الذكاء الاصطناعي أن يزيد من كفاءة تطوير الأدوية ويفتح فرصًا جديدة لتحديد الأدوية المرشحة المبتكرة. يحدد المؤلفون ثلاث استراتيجيات رئيسية يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها لدفع التقدم في تطوير أدوية الحمض النووي الريبي (RNA): الأساليب القائمة على البيانات، والأساليب القائمة على استراتيجيات التعلم، والأساليب القائمة على التعلم العميق.

توفر الأساليب المعتمدة على البيانات الأساس من خلال الاستفادة من مجموعات البيانات الكبيرة وتقنيات استخراج القواعد لاستخراج أنماط وعلاقات ذات معنى بين جزيئات الحمض النووي الريبي (RNA) وبنيتها أو وظائفها البيولوجية. تستخدم مناهج التعلم المعتمدة على إستراتيجية تقنيات مثل الاستدلال السببي والتعلم المعزز لتحسين عمليات صنع القرار. تستفيد الأساليب القائمة على التعلم العميق، والتي تمثل مستويات أعلى من التعقيد والأتمتة، من نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT لتحليل تسلسلات الحمض النووي الريبي (RNA) الطويلة ودعم التصميم الجديد للحمض النووي الريبي (RNA) الوظيفي.

تتخيل المقالة سير العمل المستقبلي لتطوير أدوية الحمض النووي الريبي (RNA) المستندة إلى الذكاء الاصطناعي استنادًا إلى نظام تفاعلي قائم على البرمجيات. سيحتوي هذا النظام على حلقتين رئيسيتين للتغذية الراجعة: حلقة داخلية تركز على التصميم القائم على النظام الأساسي لتحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي، وحلقة خارجية تدمج بيانات العالم الحقيقي لتحسين تطوير الأدوية بشكل مستمر. سيبدأ سير العمل برقمنة شاملة لبيانات الحمض النووي الريبي (RNA)، يليها تصميم مرشح الدواء الشخصي، وتقييمات الأدوية، والتوليف الآلي والتجارب البيولوجية للتحقق السريري الأولي. سيتم بعد ذلك مطابقة الأدوية المرشحة المختارة مع أنظمة التوصيل المناسبة واستخدامها في محاكاة عبر الإنترنت للمراقبة المبكرة لديناميكيات التسليم وتأثيرات الدواء وعمليات التحلل في جسم الإنسان.

يحدد المؤلفون العديد من الموضوعات البحثية الصعبة في المستقبل القريب، بما في ذلك التصور الشامل عالي الدقة، وتطوير أدوية الحمض النووي الريبي (RNA) الشخصية، وتطوير منصة توليد الحمض النووي الريبي (RNA) القابلة للتحرير. يمكن أن تؤدي هذه التطورات إلى تمثيل أكثر اكتمالا وتفاعلية لهياكل الحمض النووي الريبي (RNA) وسلوكها في النظم البيولوجية وتمكين تطوير أدوية الحمض النووي الريبي (RNA) المخصصة للغاية والمصممة خصيصًا للملفات الوراثية الفردية.

إن الفوائد الاقتصادية والاجتماعية المترتبة على تطوير أدوية الحمض النووي الريبوزي (RNA) المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لافتة للنظر. تعمل الأتمتة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على تقليل المهام كثيفة العمالة وتتيح تحديد أهداف الحمض النووي الريبوزي (RNA) بشكل أسرع وأكثر دقة، مما يؤدي إلى توفير التكاليف وتسريع اختبار علاجات الحمض النووي الريبي (RNA). ومع توسع المنصة صناعيًا، فإنها تضمن جودة دواء متسقة وكفاءة أكبر من حيث التكلفة من خلال عمليات محسنة وقابلة للتكرار.

إن دمج الذكاء الاصطناعي في تطوير أدوية الحمض النووي الريبوزي (RNA) لديه القدرة على تغيير مستقبل العلاجات. ومن خلال الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي، يمكن للباحثين استكشاف هياكل الحمض النووي الريبوزي الجديدة بشكل منهجي، وتحديد الأدوية المرشحة الواعدة، وتسريع خط تطوير الأدوية، مما يؤدي في النهاية إلى نماذج تنمية أكثر استدامة واقتصادية ذات فوائد بعيدة المدى.

مصادر: