ما هو أول دواء مصمم للذكاء الاصطناعي؟ هذه الأجسام المضادة لمكافحة الأمراض هي من أبرز المنافسين

حقق علماء الأحياء علامة بارزة في تصميم البروتين العام الماضي: استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لرسم جزيئات جديدة تمامًا من الأجسام المضادة¹. ومع ذلك فإن التصاميم التي تثبت المبدأ تفتقر إلى الفاعلية والميزات الرئيسية الأخرى من أدوية الأجسام المضادة التجارية التي تصل مبيعاتها السنوية إلى عشرات المليارات.

وبعد عام من التقدم، يقول العلماء إنهم على وشك تحويل الأجسام المضادة المصممة بالذكاء الاصطناعي إلى علاجات محتملة. في الأسابيع الأخيرة، أبلغت العديد من الفرق عن نجاحها في استخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي التجارية الخاصة نماذج مفتوحة المصدر لصنع أجسام مضادة لها خصائص أدوية الأجسام المضادة.

يقول تشانج ليو، عالِم الأحياء الاصطناعية بجامعة كاليفورنيا في إيرفاين: “تمثل هذه الجهود الأخيرة تقدمًا قويًا بشكل ملحوظ، مما يتيح إضفاء الطابع الديمقراطي على هندسة الأجسام المضادة”.

أحدث موجة من النجاح مع مرة أخرى تصميم الأجسام المضادة “سيكون له تأثير كبير على مدى سرعة وعدد الأجسام المضادة”. مرة أخرى يضيف تيموثي جينكينز، مهندس البروتين في الجامعة التقنية في الدنمارك في كونجينز لينجبي: “سنرى علاجات في التجارب السريرية”.

الأجسام النانوية الدقيقة

عادة ما يتم تصنيع الأجسام المضادة العلاجية عن طريق فحص أعداد كبيرة من الأجسام المضادة المتنوعة للعثور على الأجسام المضادة التي يمكنها التعرف على هدف معين. لكن في بعض الأحيان، لا تظهر هذه الشاشات سوى الأجسام المضادة التي ترتبط بشكل ضعيف بالهدف أو تتعرف على المنطقة الخاطئة عليه.

يقول سيرج بيسواس، الرئيس التنفيذي لشركة تصميم الأجسام المضادة نابلا بيو في كامبريدج، ماساتشوستس: «ليس هناك قدر كبير من الدقة». وبدلاً من ذلك، يأمل العلماء في تحديد الهدف المرغوب للجسم المضاد – على سبيل المثال، الموقع النشط للإنزيم المتورط في المرض – وأن يكون لديهم نموذج للذكاء الاصطناعي يقترح تصميمات. ويضيف بيسواس: “إن الوعد الذي يقدمه التصميم الموجه بالذكاء الاصطناعي هو أنه يمكنك أن تكون دقيقًا ذريًا”.

كانت الأجسام المضادة – البروتينات المناعية التي تتعرف على الجزيئات الأجنبية، مثل تلك التي تصنعها مسببات الأمراض، بخصوصية رائعة – تحديًا للذكاء الاصطناعي في تصميمها. نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ألفا فولد لقد ناضلوا للتنبؤ بشكل مناطق الحلقة المرنة للأجسام المضادة، والتي يستخدمونها للتعرف على أهدافهم.

ولكن تم تطوير أدوات جديدة في العام الماضي – بما في ذلك نسخة محدثة من Alphafold – أثبتوا أنهم أفضل في نمذجة هذه المناطق المرنة، كما يقول جابرييل كورسو، عالم التعلم الآلي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في كامبريدج. وقد تبع ذلك التقدم في تصميم الأجسام المضادة.

في أكتوبر، وصف كورسو وزملاؤه نموذج بولتزجين في نسخة أولية²مما يدل على أنه يستطيع ببراعة تصميم “الأجسام النانوية” – وهي أجسام مضادة صغيرة وبسيطة تشبه الجزيئات التي تصنعها أسماك القرش و الجمال — ضد البروتينات المتورطة في السرطان والالتهابات الفيروسية والبكتيرية وغيرها من الأمراض. في معظم الحالات، حدد الباحثون الأجسام المضادة ذات الارتباط القوي بالهدف بعد التعبير عن 15 تصميمًا واعدًا فقط في الخلايا واختبارها في التجارب المعملية. ومع ذلك، لم يتم اختبار الجزيئات في نماذج المرض.

وتحرز فرق أخرى تقدما مماثلا. على سبيل المثال، أصدر فريق من جامعة ستانفورد في كاليفورنيا ومعهد آرك في بالو ألتو، كاليفورنيا أيضًا نموذجًا يمكنه تصميم أجسام نانوية ذات كفاءة عالية.³. وفي الشهر الماضي، أفاد الفريق الذي يقف وراء إنجاز عام 2024 – بقيادة عالم الفيزياء الحيوية الحائز على جائزة نوبل ديفيد بيكر في جامعة واشنطن في سياتل – في طبيعة⁴ تحسينات ملحوظة في جهود تصميم الأجسام النانوية، باستخدام أداة أخرى مفتوحة المصدر.

الأجسام المضادة كاملة الطول

إن أكثر الادعاءات جرأة في تصميم الأجسام المضادة باستخدام الذكاء الاصطناعي تأتي من الشركات التي تعمل على مواجهة هذا التحدي. وفي الشهر الماضي، قال العلماء في Nabla and Chai Discovery في سان فرانسيسكو، كاليفورنيا، إنهم صنعوا أجسامًا مضادة “شبيهة بالعقاقير” باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

وقال كلا الفريقين إنه بالإضافة إلى الأجسام النانوية، التي تتكون من سلسلة واحدة من الأحماض الأمينية، فقد أنتجوا أجسامًا مضادة كاملة الطول. أبلغ فريق بيكر عن مثل هذه التصاميم في تقريرهم أيضًا⁴. وأظهرت التجارب المعملية أن بعض الجزيئات المصممة تعرفت على أهداف مرضية متنوعة، بما في ذلك جزيئات تسمى مستقبلات البروتين G المقترنة (GPCRs)، والتي لها تحدى جهود تصميم الأجسام المضادة التقليدية – بفاعلية مماثلة لتلك الخاصة بأدوية الأجسام المضادة التجارية. كما أنها تتباهى بخصائص مفيدة يمكن أن تصنع أو تكسر الأدوية المرشحة، مثل القدرة على الإنتاج بمستويات عالية والتعرف فقط على الأهداف المقصودة منها.⁵.