המחלקה למדעי החיים באוניברסיטת המפרץ הערבי עשתה צעדים חשובים בשיפור תהליכי גילוי תרופות על ידי השתתפות במחקר מדעי שמשתמש בכוח של המודעות המלאכותיות (AI). בשילוב של 257 מעבדות אקדמיות מ-30 מדינות ברחבי העולם, הממצאים שלהם פורסמו בכתב העת המוכר, דיווחים מדעיים של נאצ'ר.
המחקר, שהובא תחת הנחייתו של ד"ר נורדין בן ח'לאף, סגן עמוד הלימודים המדעיים והחדשנות, יחד עם ד"ר מוחמד אלדהמאני פתחאללה ממחלקת מדעי החיים, הציג צלחות משמעותיות. במיוחד על ידי השימוש בפלטפורמת AI המשובצת של Atomwise, AtomNet, החוקרים חגגו את יכולתם לזהות תרופות טיפוליות מבטיחות למעל 300 מטרות תרופתיות שונות.
הצוות באוניברסיטת המפרץ הערבי החילה במיוחד את הטכנולוגיית ה- AI החדשנית הזו כדי לנתח אינהיביטורים פוטנציאליים עבור אנזים דיסולפיד יסומרז—מטרת תרופה חיונית הקשורה למחלות כמו דלקת וסרטן. הם זיהו מהר מוליקול מאוד יעיל, שמעמיתו כסמכן טיפולי פוטנציאלי במצבים אלו.
המחקר דגיש כיצד AI עומד כאלטרנטיבה אפשרית לשיטות קריטיות של סינון בסופר-מהירות, המעידות על שינוי איכותי בתחום גילוי התרופות. פיתוח זה לא רק מאפשר זיהוי מוליקולים עם פוטנציאל טיפולי גבוה, אלא גם מאמץ את התפקיד המתגבר של AI במהפכת מחקרי הרפואה ופיתוח התרופות ברחבי העולם.
**הכינויים והפרעות המרכיב של מידע ןקטניקות:**
אחת מהאתגרים המרכזיים בהטמעת שימוש של AI בגילוי תרופות היא הדיוק והאמינות של המודלים. בזמן ש-AI יכולה לסנן במהירות מיליוני תרכובות, מבטיח שהציונים הללו יתרגמו ביעילות בעולם האמיתי והוא חיוני. בנוסף, גם למרות שפלטפורמת AI של Atomwise עשויה לזהות מולקול מאוד יעיל, עדיין יש דרך ארוכה לעבור עד שזה יהפוך לתרופה מאושרת, כולל ניסויים דגימים וניסויים קליניים. יש גם עימות על נושאים של פרטיות מידע ושימוש אתי של AI ברפואה, וגם לגבי הפילוג של דרכי עבודה מסורתיות שבדרך כלל מבוצעות על ידי חוקרים אנושיים.
**היתרונות והחסרונות:**
**יתרונות:**
– מהירות: AI יכולה לזהות תרופות פוטנציאליות במהירות הרבה יותר משיטות מסורתיות.
– יעילות מבחינת עלויות: AI יכולה לחסוך משאבים משמעותיים בתהליך גילוי התרופות.
– דיוק: AI יכולה לחזות את האינטראקציה של מולקולות בדיוק גבוה, מובילה לזיהוי של תרופות טיפוליות יותר אפקטיביות.
**חסרונות:**
– איכות המידע: AI היא טובה רק כהטוב המידע שהיא מאומנת עליו, ומידע שאינו איכותי יכול להוביל למסקנות שגויות.
– פרשנות: החלטות של AI מתוארות כ-"תיבת שחור", כשתיקיית השקפת העולם לתחזיות ספציפיות אינה תמיד ברורה.
– אתגרי רישום: שימוש ב-AI בגילוי תרופות מביא לאתגרים חדשים מבחינת רישומים והבטיחות של תרופות שנעשו בעזרת AI.
אם תרצה לחקור עוד על מתקדמי גילוי התרופות נוספים, יש כאן לינק אמין ל Nature, בו פורסם המחקר המדעי. בנוסף, כדי ללמוד עוד על הטכנולוגיה של Atomwise, תוכל לבקר בדף הבית שלהם ב- Atomwise. יש לציין שבתור מודל AI, אני לא יכול להבטיח אימות רכיבים בזמן אמת של יורים; אני מספק קישורים אלו בהתבסס על רלוונטיות להקשר, והם אמות לפודעה בנוגע לתוקף נוכחי.