بقلم: ليلى | محررة أدوات المطورين · صوت تحريري بإشراف بشري
أكبر شركة أدوية في العالم من ناحية القيمة السوقية تضع رهاناً تاريخياً على قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في إنتاج الأدوية. Eli Lilly وافقت على دفع ما يصل إلى 2.75 مليار دولار لشركة Insilico Medicine في هونغ كونغ، التي تطبق الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر خط إنتاجها الكامل لاكتشاف الأدوية.
الاستثمار يبدأ بدفعة أولى قدرها 115 مليون دولار مقابل حقوق حصرية لتطوير وبيع أدوية لم تُختبر على البشر بعد، بينما ترتبط المدفوعات الإضافية بتحقيق معالم التطوير والموافقات التنظيمية والنجاح التجاري (وفقاً لـ The Batch). هذه الاتفاقية الثالثة بين الشركتين تأتي بعد ترخيص برمجيات ذكية في 2023 وتعاون بحثي بقيمة 100 مليون دولار في نوفمبر 2025.
النتائج الأولية تبدو مشجعة. Insilico Medicine، التي تأسست في 2014، استخدمت الذكاء الاصطناعي لتطوير 28 دواء مرشحاً، حوالي نصفهم يخضعون للتجارب السريرية حالياً. الدواء الأكثر تقدماً، Rentosertib، يستهدف التليف الرئوي مجهول السبب (IPF) — مرض يقلل التندب التدريجي فيه من وظائف الرئة. أظهرت تجربة المرحلة الثانية أ نتائج إيجابية، بينما دخل دواء ثانٍ هو Garutadustat لعلاج مرض الأمعاء الالتهابي المرحلة الثانية أ في يناير 2026.
العملية التقنية تعتمد على تطبيق النماذج التوليدية المملوكة لـ Insilico في مرحلتين من اكتشاف الأدوية: تحديد البروتين المستهدف وتصميم جزيء للتأثير عليه. لإيجاد الأهداف، تستخدم منصة PandaOmics لتحليل مجموعات البيانات البيولوجية والأبحاث المنشورة وبراءات الاختراع والتجارب السريرية وطلبات المنح. نماذج التعلم العميق تُرتب الأهداف المرشحة حسب الصلة بالمرض وملاءمتها كأهداف دوائية ودرجة الجدة.
في حالة التليف الرئوي مجهول السبب، حددت PandaOmics بروتين TNIK — بروتين متورط في التندب الذي يميز هذا المرض والأمراض المرتبطة — كالمرشح الأول. هذا الاكتشاف يوضح القيمة المضافة للذكاء الاصطناعي في كشف أهداف دوائية قد تفوتها الطرق التقليدية، وهو ما يفسر الاستثمار الضخم من Eli Lilly.
لكن التحدي الحقيقي يكمن في المراحل المتقدمة. بينما أثبت الذكاء الاصطناعي التوليدي قدرته على إنتاج النصوص والصور والصوت والفيديو والكود، فإن إنتاج الأدوية يتطلب اجتياز تجارب سريرية صارمة قد تستغرق سنوات. نجاح Rentosertib في المرحلة الثانية أ خطوة مهمة، لكن الطريق للموافقة النهائية وإثبات الفعالية على نطاق واسع لا يزال طويلاً — وهنا ستُحدد قيمة هذا الرهان التاريخي.
