استخدم الباحثون الصينيون الذكاء الاصطناعي لمسح مجموعات من المعادن والعناصر وتحديد المركبات التي من شأنها تحطيم الجذور الحرة التي تدمر بصيلات الشعر.
حقيقة أنني متحمس جدًا للبحث الذي سأخبركم به هنا لا علاقة لها بحقيقة أنه قد يساعدني على إعادة نمو شعري.
على الأقل، ليس فقط بسبب ذلك.
إن أهم شيء بالنسبة للجنس البشري – بعد الشعر – هو الابتكار. إن القدرة على التوصل إلى حلول إبداعية للمشاكل هي السمة المميزة لنا كبشر. بفضلها وصلنا إلى موقعنا اليوم كحكام الأرض: اخترعنا الزراعة وقنوات الري والأسمدة، والتي بفضلها يمكننا إطعام مليارات البشر. لقد طورنا الطب الحديث الذي ضاعف متوسط العمر المتوقع إلى ثلاثة أضعاف. لقد فهمنا أساسيات الفيزياء والكيمياء وهندسة المواد، وبفضلهم وصلنا إلى القمر وأرسلنا الروبوتات إلى كواكب أخرى وخارج المجموعة الشمسية.
هناك مشكلة واحدة فقط: البشر سيئون جدًا في الابتكار. ولحسن الحظ بالنسبة لنا، فإن جميع الأنواع الأخرى على وجه الأرض أسوأ منا في هذا الأمر. وهذا عزاء بسيط، إذا أخذنا في الاعتبار كل الخير الذي كان من الممكن أن يؤول إلى الإنسانية، لو تمكنا فقط من التفكير بشكل أكثر إبداعا، واستطلاع المزيد من احتمالات المستقبل بسهولة، والرهان بثقة أكبر على أولئك الذين سينجحون.
وهنا يدخل الذكاء الاصطناعي إلى القصة، من خلال عرض توضيحي من دراسة غير عادية: دراسة كان فيها هو من اخترع دواءً جديدًا لإعادة نمو الشعر.
يعاني معظم الصلع بيننا من حالة تعرف بالثعلبة الأندروجينية، أو بكلمة واحدة: الصلع. تتضرر بصيلات الشعر في هذه الحالة بسبب مجموعة متنوعة من العوامل، مثل الهرمونات أو الالتهاب أو زيادة الجذور الحرة. عندما تكون مستويات الجذور الحرة في بصيلات الشعر مرتفعة جدًا، فإنها تقتل الخلايا أو تلحق الضرر بها بما يكفي لإضعاف تكوين الشعر.
وبالطبع فإن الخلايا لا تجلس ساكنة وتتقبل العقوبة بينما تقوم الجذور الحرة بقتلها. تحتوي خلايا بصيلات الشعر على إنزيم يسمى ديسموتاز الفائق أكسيد، أو SOD للاختصار. من المفترض أن يقوم هذا الإنزيم بتحطيم الجذور الحرة، لكنه في الحالات القصوى يفشل في التعامل معها جميعًا. النتيجة: الصلع.
في هذه المرحلة يدخل البشر. لقد نجح العلماء سابقًا في إنشاء جزيئات تحاكي عمل الصوديوم وتكسر الجذور الحرة. لقد أطلقوا عليها اسم الإنزيمات النانوية: لأن كلمة نانو تجلب الميزانيات، وأيضًا لأنها في الواقع آلات على مستوى الجزيئات. ولسوء الحظ، فإن الإنزيمات النانوية التي تم تطويرها حتى الآن لم تكن مثيرة للإعجاب بشكل خاص في قدراتها.
ثم جاء الذكاء الاصطناعي.
وفي دراسة جديدة أجريت في أوائل نوفمبر، أظهر باحثون صينيون أن بإمكانهم استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدتهم على تصميم إنزيمات نانوية محسنة لمكافحة الصلع. لقد أنشأوا نماذج للتعلم الآلي واستخدموها لمسح 91 مجموعة مختلفة من المعادن والعناصر. كان الهدف هو تحديد مركب - إنزيمات نانوية فريدة - يمكنه تحطيم الجذور الحرة بأكثر الطرق فعالية. أشار الذكاء الاصطناعي إلى مركب واحد – MnPS3 - والذي كان من المفترض أن يكون ناجحًا بشكل خاص في المهمة.
عند هذه النقطة، أعاد الباحثون السيطرة إلى أيديهم، وقاموا بإنشاء الإنزيمات النانوية التي أوصى بها الذكاء الاصطناعي. لقد قاموا بدمج المنغنيز والفوسفور والكبريت لإنتاج عدد كبير من وحدات الإنزيم النانوي. وقاموا بتعريض خلايا الجلد البشرية لهذه الإنزيمات النانوية، ووجدوا أن مستويات الجذور الحرة في تلك الخلايا تنخفض بشكل ملحوظ، دون التسبب في تلف الخلايا. نجاح! ولكن فقط في أطباق بيتري. ماذا سيحدث للجسم؟
للإجابة على هذا السؤال، قام الباحثون بحقن الفئران بالإنزيمات النانوية التي أوصى بها الذكاء الاصطناعي. لقد فعلوا ذلك باستخدام صفائف من الإبر الدقيقة التي تم لصقها على الجلد وجعلت الإنزيمات النانوية قريبة من بصيلات الشعر. ثم انتظروا.
ولم يكن عليهم الانتظار طويلا. وفي غضون 13 يومًا، نما لدى الفئران شعر أكثر سمكًا، والذي غطى مناطق الصلع على جلد الفئران بكثافة أكبر. وكانت النتائج أفضل من تلك الموجودة في الفئران التي تلقت المينوكسيديل، وهو دواء شائع لمنع تساقط الشعر. أي أن الذكاء الاصطناعي تمكن من التعرف على مادة ذات إمكانات طبية جديدة. وعلى عكس اجتماع أولياء الأمور في المدرسة، يتم أيضًا تحقيق إمكانات هذه المادة. على الرغم من أنه يقتصر على الفئران في الوقت الحالي، إلا أن هناك عددًا لا بأس به من البشر الذين سيكونون سعداء بتلقي هذا العلاج عندما يكون جاهزًا.
ولكن هذا ليس السبب في أنني متحمس.
وينبغي لنا جميعا أن نسعد بهذا البحث، الذي تم إجراؤه في موضوع هامشي طبيا، لأنه يشير إلى العصر الجديد الذي تتسابق إليه البشرية. سيكون هذا عصر الابتكار الخارق بكل معنى الكلمة. وهذا يعني أن الابتكار سيأتي من "العقول" التي يمكنها التفكير بشكل أسرع من عقول البشر. سيكونون قادرين على مراجعة عدد أكبر بكثير من الخيارات مما نستطيع. سيكونون قادرين على صياغة نظريات أكثر تعقيدًا مما يمكننا فعله بعقولنا البشرية المحدودة. سيكونون قادرين على تقديم علوم أفضل في خدماتنا.
وكل هذا يحدث بالفعل في الطب اليوم.
إن تطوير دواء جديد أمر يتطلب الكثير من الوقت: سنوات على الأقل، وهناك أيضاً أدوية تستغرق عملية تطويرها وإقرارها أكثر من عقد من الزمن. والسبب هو أن جسم الإنسان عبارة عن آلة معقدة، ومن الصعب أن نعرف بالضبط كيف ستؤثر عليه أنواع جديدة من الجزيئات، والتي لم يتعرض الجسم لبعضها من قبل. بالفعل في الثمانينات، لاحظ الباحثون الطبيون أن تكلفة البحث في مجال علم الصيدلة تتضاعف كل عقد أو نحو ذلك. سميت هذه القاعدة بـ "قانون إيروم" لأنها عكس قانون مور الذي يصف الوتيرة المحمومة في تحسين رقائق الكمبيوتر وانخفاض أسعارها.
ماذا لو تمكنا من دمج الذكاء الاصطناعي - الذي يعمل على تحسين نفسه كل عام بطريقة مماثلة لقانون مور - في البحوث الطبية؟ ماذا لو تمكنت من تسريع عملية تطوير الأدوية؟
لقد كانت هذه الأمور غير واردة منذ فترة طويلة. في عام 2021، بدأت شركة Axiencia البريطانية تجربة سريرية لجزيء طورته باستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال علاج الأورام - طب السرطان [1]. تقوم شركة Recursion الأمريكية بتطبيق ذكاءها الاصطناعي على أدوية موجودة بالفعل في الأسواق، على أمل العثور على استخدامات إضافية لها في أمراض أخرى [2].
هذا العام، أظهرت شركة Insilico Medicine للعالم كيف تبدو عملية تطوير الأدوية عندما تكون مسلحة بقوى الذكاء الاصطناعي. لقد قامت أجهزة الكمبيوتر بالمهمة بأكملها عمليًا، على عدة مراحل. في المرحلة الأولى، قاموا بفحص قواعد بيانات واسعة النطاق في محاولة للعثور على البروتينات التي يمكن أن تسبب تليف الرئتين. وبعد ذلك، قام ذكاء اصطناعي آخر بتطوير أفكار لعشرات الجزيئات التي يمكنها التعامل مع البروتين الذي تقرر التركيز عليه. وفي الجزء الثالث، استخدمت الشركة الذكاء الاصطناعي لرصد آثار الدواء لدى ثمانية متطوعين في أستراليا. استغرقت العملية برمتها ثلاثين شهرًا، وهي فترة زمنية أقصر بكثير من المدة المعتادة في الأبحاث الطبية لإنتاج أدوية جديدة [3]. عادةً ما تستغرق العملية الموازية العادية، التي يديرها البشر بالكامل، ما بين ثلاث إلى ست سنوات، بتكلفة تبلغ 430 مليون دولار - مقارنة بـ 2.6 مليون دولار تكلفتها أبحاث الذكاء الاصطناعي. [4].
وهذه بالطبع مجرد البداية. ستستمر قدرات الذكاء الاصطناعي في التحسن بسرعة. ففي العام الماضي، على سبيل المثال، نجح محرك AlphaFold التابع لشركة DeepMind في فك رموز كيفية تشكل البروتينات ذات الأشكال المعقدة في الخلايا، من سلسلة طويلة أصلية من جزيئات أبسط بكثير. إذا كانت الكلمات التي كتبتها تبدو مثل الصينية، فلا بأس. المهم هو أن نفهم أن البروتينات -بالمعنى التجريدي- هي آلات صغيرة تعمل في الخلايا، وأنه من خلال الذكاء الاصطناعي يمكننا الآن تصميم آلات تقوم بالعمل الذي نريده داخل جسم الإنسان. لن تظهر مضامين هذا التطور على الفور، ولكن يمكننا أن نتوقع أنه في غضون سنوات قليلة من الأبحاث المخبرية والتجارب السريرية - والتي سيتم تنفيذها جميعها بسرعة أكبر من ذي قبل بالطبع - سنبدأ في رؤية النتائج في هذا المجال بأدوية أكثر ابتكارًا وفعالية من أي وقت مضى.
هل سننتهي هنا؟ بالتأكيد لا. سيكون الذكاء الاصطناعي الأكثر تطوراً قادرًا على إجراء عمليات محاكاة للخلايا والأنسجة البشرية وجسم الإنسان بأكمله. والواقع أنهم بدأوا في القيام بذلك اليوم، ولو بطريقة محدودة. ولكن في المستقبل المنظور، عندما تزداد قوة عمليات المحاكاة، سيتمكن الباحثون من إجراء معظم الدراسات السريرية على الكمبيوتر - وسيتم إجراء الجزء الأخير فقط على أشخاص حقيقيين. وبالتالي سيتم أيضًا تقصير مدة التجارب السريرية، وسنتمكن من توصيل الأدوية من المختبر إلى أيدينا بشكل أسرع بكثير.
إذن ماذا يخبئ لنا المستقبل؟ دعونا نواجه الأمر: في هذه الأيام أصبح التفاؤل أصعب من المعتاد. إننا نرى تهديدات للديمقراطية، والتجارة الحرة بين البلدان، والسلام الدولي، والتبادل المتبادل للمعلومات والتكنولوجيا بين القوى العظمى. ولكن إذا نجحنا في التغلب على كل هذه الأمور، فبوسعنا أن نتوقع مستقبلاً حيث يجد الذكاء الاصطناعي علاجات لجميع أنواع الأمراض ــ وحتى للعمليات البيولوجية التي لا نفهمها اليوم، مثل الشيخوخة. لن يحدث أي من هذا اليوم، ولا صباح الغد، لكنني على استعداد لتخصيص أموال جيدة لأننا سنشهد خلال العشرين عامًا القادمة قفزة هائلة في قدراتنا الطبية، وفي معدل التطوير والموافقة على الأدوية والعلاجات الجديدة. .
وحتى لو خسرت المال، فلا مشكلة كبيرة. ربما على الأقل سأستعيد شعري.
[1] https://investors.exscientia.ai/press-releases/press-release-details/2021/exscientia-announces-first-ai-designed-immuno-oncology-drug-to-enter-clinical-trials/Default.aspx
[2] https://www.recursion.com/approach
[3] https://insilico.com/phase1
[4] http://phrma-docs.phrma.org/sites/default/files/pdf/rd_brochure_022307.pdf
البحث الأصلي في NanoLetters – الموجود هنا – https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.2c03119
المزيد عن الموضوع على موقع العلوم:
