مستشفى سيفرانس تستخدم الذكاء الاصطناعي للتحقق من المواد المرشحة وتسريع تطوير علاجات الأمراض المعدية

الأستاذ نام كي-تاك من قسم العلوم الطبية الحيوية بكلية الطب جامعة يونسي [صورة من مستشفى سيفرانس]

تنطلق مستشفى سيفرانس في بناء منصة رقمية ما قبل الاختبارات السريرية قائمة على الذكاء الاصطناعي لتسريع وتيرة تطوير علاجات ولقاحات الأمراض المعدية الناشئة. وتهدف المنصة إلى التنبؤ بفعالية الموادّ المرشحة وسلامتها في المراحل السابقة للتجارب السريرية، مما يقلل من فترة تطوير الأدوية الجديدة ويزيد من احتمالات نجاحها.

أعلنت فريق البحث بقيادة الأستاذ نام كي-تاك من قسم العلوم الطبية الحيوية بكلية الطب جامعة يونسي عن اختياره في الرابع من آب/أغسطس بين المشاريع الجديدة لبرنامج تطوير التقنيات الحيوية والطبية لعام 2026 التابع لوزارة العلوم والتكنولوجيا وتكنولوجيا المعلومات، في مجال الأدوية الجديدة بالذكاء الاصطناعي.

يحمل المشروع العنوان "بناء وتشغيل نظام المسار السريع المرتبط بالبيانات والإثبات العملي للاستجابة لأمراض معدية من الجيل التالي ومنصة ما قبل الاختبارات السريرية". وستتلقى فريق البحث تمويلاً إجمالياً قدره 10.8 مليارات وون (العملة الكورية) على مدى 4 سنوات و6 أشهر، ابتداءً من تموز/يوليو 2026 وحتى كانون الأول/ديسمبر 2030.

تخطط فريق البحث لتوحيد معايير البيانات ما قبل الاختبارات السريرية المطلوبة لتطوير علاجات ولقاحات الأمراض المعدية، وبناء نظام رقمي ما قبل الاختبارات السريرية للقرارات يربط التنبؤات القائمة على الذكاء الاصطناعي بالتجارب العملية الفعلية في تدفق واحد. ستقوم الفريق بتوحيد معايير بيانات الحركية الدوائية والفعالية والسلامة والمناعية للموادّ المرشحة، وإنشاء نظام جمع وتصفية وتحليل مبني على سلسلة قيمة البيانات، وبناء بنية تحتية للبيانات ما قبل الاختبارات السريرية قابلة للتعلم بواسطة الذكاء الاصطناعي.

ستعمل المنصة على النحو التالي: يتنبأ الذكاء الاصطناعي أولاً بالحركية الدوائية والتوزيع داخل الجسم والسمية والفعالية والمناعية للموادّ المرشحة، ثم تُقارن هذه التنبؤات مع نتائج التجارب ما قبل الاختبارات السريرية الفعلية وتُتحقق منها. بالنسبة لموادّ العلاجات المرشحة، ستُحلل التعرض للدواء والتوزيع في الجسم والخطر المحتمل للسمية لتقييم إمكانية الدخول إلى التجارب السريرية، وبالنسبة لموادّ اللقاحات المرشحة، ستُحلل المناعية والاستجابة المناعية للتنبؤ بإمكانية التطوير.

ستقوم الفريق أيضاً ببناء نظام طب الترجمة القائم على الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات ما قبل الاختبارات السريرية والمعاملات الفسيولوجية. بناءً على نتائج التجارب على الحيوانات، ستتنبأ بالآثار العلاجية الفعلية في التجارب السريرية، مما يوفر الأولويات للموادّ المرشحة ويدعم وضع استراتيجيات التطوير اللاحقة.

ستشارك الأستاذة جونغ سو-جين من قسم أمراض العدوى بكلية الطب جامعة يونسي في المشروع بناءً على خبرتها السريرية المتخصصة في أمراض العدوى، حيث ستراجع إمكانية الربط السريري لنتائج البحث ما قبل الاختبارات السريرية وتشارك في وضع استراتيجيات تطوير العلاجات واللقاحات.

سيتقدم البحث على مراحل. في المرحلة الأولى (2026-2028) ستكون هناك عملية تأمين مجموعات بيانات جديدة تتعلق بعلاجات ولقاحات الأمراض المعدية وبناء بنية تحتية للبيانات قائمة على الذكاء الاصطناعي ونظام مسار سريع للاستجابة للأمراض المعدية. وفي المرحلة الثانية (2029-2030) ستتم التحقق من صحة المنصة باستخدام بيانات التجارب على موادّ العلاجات واللقاحات المرشحة، مع خطة لتحسين خدمات التنبؤ ما قبل الاختبارات السريرية الذكية من خلال دمج تقنيات نماذج اللغات الكبيرة والبحث المعزز بالاستدعاء.
 
يمثل تطوير الأدوية الجديدة استثماراً يمتد لأكثر من عشر سنوات. تعتقد فريق البحث أن بناء هذه المنصة سيختصر عملية اتخاذ القرارات بدءاً من اكتشاف الموادّ المرشحة عند ظهور أمراض معدية ناشئة، مروراً بتقييم الفعالية والسلامة ما قبل الاختبارات السريرية، وصولاً إلى التنبؤ بإمكانية الدخول إلى التجارب السريرية. كما تعتزم الفريق ربط البيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي المبنية بالبنية التحتية الوطنية لبيانات البحث الحيوي وتوسيعها كأساس بحثي عام.

قال الأستاذ نام كي-تاك: "يكتسب هذا البحث أهميته من بناء منصة بحثية جديدة للأمراض المعدية تربط بيانات ما قبل الاختبارات السريرية والتنبؤات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتحقق التجريبي في نظام واحد متكامل لاتخاذ القرارات". وأضاف: "سنعمل على إكمال منصة رقمية ما قبل الاختبارات السريرية تمكننا من تقييم علاجات ولقاحات الأمراض المعدية الناشئة بشكل أسرع وأكثر دقة عند ظهورها".




* تمت ترجمة هذا المقال تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.