انعقاد مؤتمر جمعية الهندسة البيولوجية الكورية الخريفي الدولي في جزيرة جيجو
البروفيسور سوك تشا-أوك: "تصميم الجزيئات مسابقة بين الأفكار ومعالجات الرسومات... والمعركة الحقيقية ستكون في البيانات الطبية على مستوى المرضى"
البروفيسور ستيفانوبولوس: "دمج الذكاء الاصطناعي مع الأتمتة يمكن أن يحقق نقلة نوعية في الهندسة الأيضية... والحلول يجب أن يجدها الخبراء في الميدان"
تتحول المنافسة في تطوير الأدوية الجديدة القائمة على الذكاء الاصطناعي من مرحلة تصميم الجزيئات إلى مرحلة الحصول على البيانات الطبية على مستوى الأفراد والمرضى والتجارب السريرية. لكن نظراً لنقص البيانات الطبية والأنظمة المدعومة لاستخدامها داخل كوريا الجنوبية، أشار الخبراء إلى ضرورة بناء أساس وطني لجمع وربط هذه البيانات لكي تترجم أدوية الذكاء الاصطناعي إلى نتائج علاجية فعلية.
قال البروفيسور سوك تشا-أوك من قسم الكيمياء بجامعة سيول خلال مؤتمر صحفي انعقد في الثاني من الشهر في مركز جيجو الدولي للمؤتمرات بمناسبة "مؤتمر جمعية الهندسة البيولوجية الكورية الخريفي للعرض الأكاديمي والمعهد الدولي 2026": "هناك نقص حاد جداً في كوريا الجنوبية من حيث البيانات الطبية على مستوى النظام والأفراد المطلوبة للتنبؤ والتحقق من فعالية العلاج الفعلية". وأضاف: "من المهم جداً بناء نظام وطني لجمع واستخدام البيانات الطبية على المستوى الوطني".
◇ "تصميم الجزيئات مسابقة بين الأفكار ومعالجات الرسومات... المرحلة التالية هي البيانات الطبية"
قسّم البروفيسور سوك تطوير الأدوية بالذكاء الاصطناعي إلى مرحلتين: مرحلة تصميم الجزيئات ومرحلة التنبؤ والتحقق من فعالية العلاج. أوضح أنه على مستوى الجزيئات، حيث يتم التنبؤ وتصميم هياكل البروتينات، لا تعتبر البيانات بعد الآن متغيراً حاسماً.قال البروفيسور: "على مستوى النمذجة الجزيئية، لا يوجد فرق كبير بين الموديلات المختلفة من حيث نوع وحجم البيانات". وتابع: "استخدم ألفافولد أيضاً بيانات عامة مماثلة للمجموعات المنافسة السابقة، والآن تلعب البيانات المكثفة التي ينتجها الذكاء الاصطناعي دوراً مهماً أيضاً". ثم قال: "تصميم الجزيئات في المرحلة الحالية أقرب إلى مسابقة بين الأفكار والموارد الحسابية مثل معالجات الرسومات بدلاً من أن تكون مسابقة بيانات".
لكن تكمن المشكلة في المرحلة التالية. للتنبؤ ما إذا كانت المادة المصممة ستكون فعالة فعلاً على المرضى الحقيقيين، يلزم توفر بيانات على مستوى الخلايا والأنسجة والجسم البشري. قال البروفيسور سوك: "هذا المجال لم يصل بعد إلى المرحلة التي يمكن فيها للنماذج القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تقود الصناعة بأكملها". وأكد: "لكي يتطور هذا المجال بشكل أكبر، يجب أن يكون هناك دعم من نظام بيانات وطني".
اعتبر البروفيسور أن دمج البيانات أمر ضروري للتحدي بعلاج الأمراض التي لا يمكن معالجتها بالطرق التقليدية. قال: "جالكس حالياً تطبق تقنيات تصميم الجزيئات على الأمراض والأهداف العلاجية التي تم التحقق منها بيولوجياً إلى حد معين". وأضاف: "لإنشاء طرق علاج جديدة لم تكن ممكنة بالطرق التقليدية، لا يكفي الاعتماد على البيانات على مستوى الجزيء وحده، بل نحتاج إلى دمج الذكاء الاصطناعي الذي يربط بيانات التكنولوجيا الحيوية والبيانات الطبية معاً".
يبدو أن إمكانيات أدوية الذكاء الاصطناعي تتحقق بالفعل. قال البروفيسور سوك: "الأجسام المضادة المصممة بطريقة دو نوفو (من الصفر) باستخدام الذكاء الاصطناعي قد دخلت بالفعل مرحلة تطوير الأدوية الجديدة". وتوقع: "من بين المواد التي يتم تطويرها حالياً، هناك عدد كبير من المرشحين التي قد نقابلها كأدوية جديدة في غضون بضع سنوات".
التغيرات التي يحدثها الذكاء الاصطناعي لا تقتصر على تطوير الأدوية الجديدة بل تحدث في كل المجالات العلمية والتكنولوجية تقريباً. لذلك، رأى البروفيسور سوك أنه من الأفضل دعم انتشار الذكاء الاصطناعي عبر جميع مجالات العلوم والتكنولوجيا بدلاً من التركيز على دعم مجالات محددة. بشأن تطوير المواهب، قال: "يجب انتقاء المعارف الأساسية التي يجب تدريسها بالفعل في كل تخصص وإعادة تصميم المناهج المدمجة". وأشار إلى أهمية "المواهب التي تستخدم يديها معاً" والتي تفهم كلاً من الذكاء الاصطناعي والمجالات المتخصصة.
◇ البروفيسور ستيفانوبولوس: "دمج الذكاء الاصطناعي مع الأتمتة يمكن أن يحقق نقلة نوعية في الهندسة الأيضية... الحلول يجب أن يجدها خبراء الميدان"
البروفيسور غريغوري ستيفانوبولوس من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، الذي يعتبر رائداً في مجال الهندسة الأيضية، ألقى محاضرة في المؤتمر الأكاديمي حول توجهات التطور المستقبلي للتكنولوجيا الحيوية. وفي المؤتمر الصحفي الذي تلاه، توقع أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي مع الأتمتة إلى تحقيق نقلة نوعية في التصنيع الحيوي.عندما سُئل عما إذا كان ممكناً تحقيق نقلة نوعية قائمة على الذكاء الاصطناعي في الهندسة الأيضية مثلما حدث مع ألفافولد، أجاب: "يجب أن ننتظر ونرى". لكنه أضاف: "إذا اندمج الذكاء الاصطناعي مع الأتمتة، قد يكون بالإمكان تحقيق تطور كبير جداً".
وتابع قائلاً: "سيتم أتمتة جزء كبير من دورة التصميم والبناء والاختبار، حيث تقوم الروبوتات باختبار مرشحين متنوعين وتتم إعادة تدريب نماذج التعلم الآلي باستمرار باستخدام تلك البيانات". وأوضح: "يمكن الانطلاق من مجال معروف بالفعل والتوسع في الاستكشاف نحو مجالات ناقصة البيانات". وأضاف أن هذا التغيير يمكن أن يظهر أيضاً في تحسين أداء السلالات والهندسة الأيضية وكذلك في تصميم مرشحات العقاقير.
لكنه تحفظ بشأن كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي للصناعة ككل. قال: "احتمال أن يجلب الذكاء الاصطناعي تغييرات كبيرة للصناعة مرتفع، لكن من الصعب على أي شخص أن يعرف في أي مجال سيحدث أولاً". وأشار إلى أن: "تطوير الأدوية الجديدة هو مجال ذو إمكانيات كبيرة، خاصة وأن هناك احتياجات طبية غير مستوفاة كثيرة".
كما أكد على دور الخبراء الميدانيين. قال البروفيسور ستيفانوبولوس: "في خطوات مثل مرحلة المعالجة الهيدروجينية في عمليات المصفاة البيولوجية أو مرحلة فك البوليمرات، لا توجد حلول عامة لتطبيق الذكاء الاصطناعي، بل يجب على خبراء كل مجال أن يجدوا الحلول المناسبة لعملياتهم الخاصة". وأضاف: "هناك فجوة واضحة بين علماء الكمبيوتر وخبراء التكنولوجيا الحيوية، ويتطلب الأمر جهوداً لفهم كل منهما للمبادئ الأساسية للآخر".
من جانب آخر، انعقد هذا المؤتمر الأكاديمي تحت عنوان "الذكاء الاصطناعي المدمج للتحولات المستدامة نحو التكنولوجيا الحيوية المتقدمة والقوية (AI STAR)". حضر المؤتمر أبرز الخبراء المحليين والدوليين الذين ناقشوا قضايا البيوتكنولوجي الرئيسية بشكل واسع.
تضمنت الجلسات الدولية موضوعات رئيسية مثل الهندسة الحيوية المدمجة وتقنيات إنتاج وقود الطيران المستدام القائم على أساس بيوفاونري وتقنية وتطبيقات التحكم في البيئة الدقيقة للخلايا.
أما الجلسات المحلية فتشمل جلسات تحت إشراف لجان القطاعات، بما في ذلك الهندسة البيولوجية للاستزراع الخلوي القائمة على التحول الرقمي والتكنولوجيا الحيوية لتقليل انبعاثات غازات الاحتباس الحراري والهندسة الخلوية والجينية وتقنيات التوصيل الدقيق للعلاجات السرطانية من الجيل القادم وهندسة أقفاص البروتين النانوي وتقييم دورة الحياة الكامل للموارد الحيوية المستدامة وحلقة عمل تصنيع التكنولوجيا الحيوية القائمة على الذكاء الاصطناعي.
* تمت ترجمة هذا المقال تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.