EN
كشف باحثون عن قدرة الذكاء الاصطناعي على ابتكار مضادين حيويين محتملين قادرين على قتل البكتيريا المقاومة للأدوية مثل السيلان وMRSA (Staphylococcus aureus المقاوم للميثيسيلين).
تم تصميم هذه الأدوية ذرة بذرة بواسطة الذكاء الاصطناعي، وأظهرت فعاليتها في المختبر وعلى الحيوانات.
لا تزال هذه المركبات بحاجة إلى سنوات من التطوير والتجارب السريرية قبل أن يمكن وصفها للمرضى، إلا أن فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) يرى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يشعل "عصرًا ذهبيًا ثانيًا" في اكتشاف المضادات الحيوية.
أهمية المضادات الحيوية ومشكلة المقاومة
تقضي المضادات الحيوية على البكتيريا، لكن مقاومة العدوى للعلاج تسبب أكثر من مليون وفاة سنويًا.
ساعد الإفراط في استخدام المضادات الحيوية البكتيريا على التطور لتجنب تأثير الأدوية، وقد كانت هناك نقص مستمر في المضادات الحيوية الجديدة لعقود.
استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الأدوية
سبق للباحثين استخدام الذكاء الاصطناعي لاستعراض آلاف المركبات الكيميائية بهدف تحديد تلك التي يمكن أن تتحول إلى مضادات حيوية جديدة.
الآن، تقدم فريق MIT خطوة أبعد باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم المضادات الحيوية نفسها لأول مرة لعلاج السيلان وMRSA.
نشرت الدراسة في مجلة Cell، حيث فحص الباحثون 36 مليون مركب كيميائي، بما في ذلك مركبات غير موجودة بعد أو لم تُكتشف بعد. تم تدريب الذكاء الاصطناعي على الهياكل الكيميائية للمركبات المعروفة وبيانات حول تأثيرها على نمو أنواع مختلفة من البكتيريا، ما مكنه من تعلم كيفية تأثير البنية الجزيئية على البكتيريا.
طرق التصميم ومراحل الاختبار
تم استخدام منهجين لتصميم المضادات الحيوية. الأول استند إلى البحث ضمن مكتبة ضخمة من الشظايا الكيميائية، وبُني من هناك. الثاني منح الذكاء الاصطناعي حرية الإبداع منذ البداية.
تم استبعاد أي مركبات مشابهة للأدوية الحالية أو سامة للبشر، وضمان ابتكار أدوية حقيقية وليست مجرد مواد تنظيف.
تم تصنيع أفضل التصاميم واختبارها على البكتيريا في المختبر وعلى الفئران المصابة، ما أسفر عن ظهور مضادين حيويين محتملين.
قال البروفيسور جيمس كولينز من MIT إن "الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعدنا على ابتكار جزيئات جديدة بسرعة وبتكلفة منخفضة، ما يعزز قدراتنا في مواجهة جينات البكتيريا المقاومة."
التحديات المقبلة وفرص التطوير
الأدوية الجديدة غير جاهزة للتجارب السريرية بعد، وستحتاج إلى سنتين تقريبًا من التطوير قبل بدء اختبارات السلامة والفعالية على البشر.
وأكد الباحثون أن هناك حاجة إلى نماذج أفضل للذكاء الاصطناعي لتقييم أداء الأدوية ليس فقط في المختبر بل أيضًا داخل الجسم.
كما يواجه العلماء تحديًا في تصنيع المركبات المصممة، حيث من بين أفضل 80 علاجًا للسيلان التي صممت نظريًا، تم تصنيع اثنين فقط. ويشير الخبراء إلى وجود مشكلة اقتصادية تتمثل في صعوبة تحقيق الربح من المضادات الحيوية الجديدة، حيث يُنصح باستخدامها بأقل قدر ممكن للحفاظ على فعاليتها.
قال البروفيسور كريس داوسون من جامعة ورك إن الدراسة "خطوة كبيرة للأمام في استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف مضادات حيوية جديدة لمواجهة مقاومة البكتيريا"، لكنه أشار إلى التحديات الاقتصادية التي تواجه تطوير مثل هذه الأدوية.
