من التعقيد إلى السرعة: أمازون تعيد ابتكار اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي

تعدّ عمليّة اكتشاف الأدوية وإيصالها إلى الأسواق من أبطأ وأكثر المراحل تعقيداً في عالم الطبّ؛ غير أنّ هذه الحقيقة لم تعد ثابتة كما كانت. إذ تسعى شركة Amazon Web Services إلى إعادة صياغة هذه المعادلة، وذلك من خلال توظيف الذكاء الاصطناعي لتسريع العملية وتقليل تعقيدها، وفق ما أعلنته مؤخراً.

وأطلقت الشركة منصتها الجديدة Amazon Bio Discovery، وهي تطبيق ذكي قائم على مفهوم الوكلاء (Agentic AI)، صُمّم ليمنح العلماء قدرة أكبر على تصميم الأدوية واختبارها بوتيرة أسرع وأكثر دقة. وتعتمد هذه المنصة، في جوهرها، على مجموعة من النماذج المتخصصة المعروفة باسم “النماذج الأساسية البيولوجية”، والتي جرى تدريبها على كميات هائلة من البيانات البيولوجية، ما يتيح لها تحليل الأنماط واستخلاص النتائج بكفاءة غير مسبوقة.

وفي هذا السياق، أكّد Rajiv Chopra، نائب رئيس AWS للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية وعلوم الحياة، أنّ هذه التقنية لا تكتفي بتقديم تحسينات تدريجية، بل تُحدث تحولاً جذرياً في طريقة العمل العلمي. إذ أوضح أنّ وكلاء الذكاء الاصطناعي يجعلون القدرات المتقدمة متاحة لجميع الباحثين، وليس فقط لمن يمتلكون خبرة حاسوبية عميقة. علاوةً على ذلك، تمكّن هذه الأنظمة العلماء من تصميم الجزيئات الدوائية، وتنسيق الاختبارات، والتعلّم المستمر من النتائج، وبالتالي التحسّن مع كل تجربة جديدة، في دورة متكاملة من التطوير الذكي.

وانطلاقاً من هذا الأساس، تهدف المنصة إلى تمكين الباحثين من اختيار النماذج الأنسب لتوليد الجزيئات الدوائية المحتملة وتقييمها بدقة، وهو ما ينعكس مباشرة على تسريع تطوير العلاجات القائمة على الأجسام المضادة، خصوصاً في المراحل المبكرة التي لطالما شكّلت عنق الزجاجة في مسار اكتشاف الأدوية.

وفي سياق أوسع، تأتي هذه الخطوة ضمن استراتيجية توسّع مستمرة تنتهجها Amazon في قطاع الرعاية الصحية والتكنولوجيا الحيوية. فقد أطلقت AWS في أواخر عام 2022 خدمة HealthOmics، وهي منصة رقمية تستهدف تسريع الاختبارات التشخيصية وعمليات اكتشاف الأدوية. ومنذ ذلك الحين، واصلت الشركة تطوير هذه المنظومة، ليس فقط بإضافة قدرات ذكاء اصطناعي متقدمة، بل أيضاً عبر تعزيز البنية التحتية بمعالجات رسومية عالية الأداء.

وفي عام 2025، دعمت الشركة منصتها بوحدات معالجة الرسوميات NVIDIA L4 وNVIDIA L40S، الأمر الذي أتاح تشغيل نماذج تعلم آلي معقدة بكفاءة أعلى، بما في ذلك التنبؤ ببنية البروتينات والنماذج البيولوجية المتقدمة، وهو ما يعدّ عنصراً محورياً في تسريع البحث العلمي.

وبحسب ما أوردته Reuters، يمكن لمنصة Amazon Bio Discovery تقليص زمن توليد مرشحات الأدوية من أشهر إلى أسابيع فقط، وهو تطور يُعيد تعريف المرحلة الأولى من تطوير الأدوية، التي كانت تعدّ الأبطأ والأكثر استهلاكاً للموارد. وفي الوقت نفسه، شددت الشركة على أن بيانات العملاء ستبقى معزولة بالكامل داخل النظام، مع ضمان الملكية الكاملة للبيانات والحقوق الفكرية، وهو عامل حاسم في بيئات البحث الحساسة.

ومن الناحية التشغيلية، لا تقتصر المنصة على تقديم نماذج ذكية فحسب، بل تتولى أيضاً إدارة سير العمل متعدد المراحل بشكل تلقائي، مما يخفف العبء عن العلماء الذين كانوا مضطرين سابقاً للتعامل يدوياً مع هذه العمليات. إذ تقوم بجمع البيانات من الأبحاث العلمية، وتحليل قواعد بيانات البروتينات، ثم اقتراح تصاميم تجريبية متقدمة، في سلسلة مترابطة من الخطوات التي تُنفّذ بكفاءة عالية.

وفي إطار التطبيق العملي، تعاونت AWS مع Memorial Sloan Kettering Cancer Center، حيث نجح النظام في تنسيق عمل عدة نماذج ذكاء اصطناعي لتصميم ما يقارب 300 ألف جزيء جديد من الأجسام المضادة، وهو رقم يعكس حجم القفزة التقنية التي تحققها هذه المنصة.

وفي هذا السياق، شدّد ناي-كونغ تشيونغ، رئيس قسم أورام الأطفال في المركز، على أهمية هذا التسارع، موضحاً أن الباحثين احتاجوا سابقاً إلى 20 عاماً لإثبات فعالية الجيل الأول من الأجسام المضادة، ثم 13 عاماً إضافية لتحويله إلى صيغة مناسبة للاستخدام البشري والحصول على موافقة الجهات التنظيمية. ومع ذلك، وصف هذا المسار بأنه غير فعّال، مؤكداً أن المرضى لا يملكون ترف الانتظار، وأن تسريع النتائج لم يعد خياراً، بل ضرورة ملحّة.