نجح باحثون في جامعة Texas A&M University في تطوير نظام يعتمد على الذكاء الاصطناعي لمساعدة العلماء على تسريع اكتشاف أدوية جديدة لعلاج مرض السل، في خطوة قد تساهم في تقليص الوقت اللازم لتطوير العلاجات وتحسين فرص الوصول إلى أدوية أكثر فاعلية ضد أحد أخطر الأمراض المعدية في العالم.
ويهدف النظام إلى مساعدة الباحثين في تحديد المركبات الدوائية الأكثر وعدًا بعد عمليات الفحص الأولية، بدلًا من إهدار الوقت والموارد في دراسة آلاف المركبات التي قد لا تحقق نتائج عملية.
تحديات كبيرة تواجه تطوير أدوية السل
يعد مرض السل من أكثر الأمراض المعدية فتكًا على مستوى العالم، إذ تؤكد منظمة الصحة العالمية أنه لا يزال يتصدر قائمة الأمراض المعدية الأكثر تسببًا في الوفيات رغم التقدم الطبي الكبير.
وتستغرق العلاجات التقليدية عدة أشهر، بينما تتطلب حالات السل المقاوم للأدوية أو المصاحبة لفيروس نقص المناعة البشرية فترات علاج أطول، وهو ما يزيد من صعوبة السيطرة على المرض، خاصة في الدول منخفضة ومتوسطة الدخل.
وأوضح الباحث جيمس ساكيتيني، الذي يقود المشروع، أن أبحاث السل تستغرق وقتًا أطول بكثير مقارنة بالأمراض البكتيرية الأخرى، إذ قد تمتد التجربة الواحدة لأشهر، بينما يمكن إنجاز تجارب مماثلة على بكتيريا أخرى خلال أسبوع واحد فقط.
نظام ذكي لتحديد المركبات الدوائية الأكثر فعالية
يعتمد النظام الجديد على تحليل نتائج الفحوصات الأولية للمركبات الكيميائية، ثم ترتيبها وفق احتمالات نجاحها في تطوير أدوية فعالة، ما يساعد العلماء على تركيز جهودهم على الخيارات الأكثر جدوى.
وأشار ساكيتيني إلى أن الهدف ليس أن يقدم الذكاء الاصطناعي الإجابة النهائية، بل أن يستبعد المسارات غير الواعدة ويوجه الباحثين نحو الخيارات التي تستحق الدراسة، وهو ما يوفر وقتًا وجهدًا كبيرين في رحلة اكتشاف الدواء.
منصة مفتوحة لتنظيم البيانات البحثية
قبل تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي، ركز الفريق البحثي على معالجة مشكلة تشتت البيانات العلمية، حيث تكون المعلومات موزعة بين ملفات مختلفة وأجهزة متعددة أو محفوظة في خبرات الباحثين.
ولهذا الغرض، طور الفريق منصة مفتوحة المصدر تحمل اسم DAIKON، أُطلقت عام 2023، لتتبع أهداف الأدوية بداية من المعلومات الجينية وصولًا إلى نتائج الأبحاث الكيميائية المتراكمة عبر سنوات.
وتستخدم مبادرة Tuberculosis Drug Accelerator (TBDA)، المدعومة من مؤسسة Gates Foundation، هذه المنصة في تنسيق العمل بين المختبرات والشركات المشاركة في تطوير علاجات جديدة للسل.
الذكاء الاصطناعي يقلص زمن اتخاذ القرار
ترتبط أدوات الذكاء الاصطناعي مباشرة بمنصة DAIKON، ما يسمح بتحليل كميات ضخمة من البيانات البحثية بسرعة وكفاءة، ويساعد العلماء على اتخاذ قرارات أكثر دقة بشأن أولويات البحث.
وأكد الباحثون أن هذه التقنية لا تستهدف استبدال العلماء، وإنما دعمهم في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات، بما يختصر سنوات من العمل ويزيد فرص التوصل إلى علاجات جديدة لمكافحة مرض السل، الذي لا يزال يمثل تحديًا صحيًا عالميًا.
