أعلنت شركة (Nawah Scientific)، المتخصصة في الأبحاث العلمية والتحليلات وتطوير الأدوية، وشركة Pauling.AI الأمريكية المتخصصة في اكتشاف الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي، عن شراكة استراتيجية لتقديم خدمات متكاملة تجمع بين الاكتشاف الدوائي الحاسوبي والتجارب المعملية للشركات العاملة في قطاعي الأدوية والتكنولوجيا الحيوية حول العالم.
معالجة الفجوة
وتهدف الشراكة، التي تجمع بين مقر Pauling.AI في بوسطن ونواه ساينتيفيك في القاهرة، إلى معالجة واحدة من أبرز الفجوات في عملية اكتشاف الأدوية، والمتمثلة في الانفصال بين التنبؤات الحاسوبية والاختبارات والتجارب المعملية التي تثبت مدى فاعلية المركبات المرشحة.
وبموجب الشراكة، تستخدم Pauling.AI منصتها المستقلة لاكتشاف الأدوية لتحويل الأهداف البيولوجية والفرضيات البحثية إلى قائمة من المركبات المرشحة، من خلال مجموعة من العمليات الحاسوبية التي تشمل الفحص الافتراضي، والالتحام الجزيئي، ومحاكاة الديناميكيات الجزيئية، وتحليل قوة الارتباط، والتنبؤ بخصائص الامتصاص والتوزيع والأيض والإخراج والسمية (ADMET)، وترتيب المركبات المرشحة.
وتتولى نواه ساينتيفيك بعد ذلك نقل هذه النتائج من البيئة الحاسوبية إلى المختبر، من خلال إجراء تجارب تحقق مخصصة تشمل الاختبارات الكيميائية الحيوية والخلوية، والتحليل والتوصيف، ودراسات الفاعلية الأولية، والأبحاث الدوائية الحركية، إلى جانب خدمات ما قبل التجارب السريرية.
من التنبؤ إلى الإثبات
تسعى الشراكة إلى إنشاء مسار متكامل يربط بين النمذجة الحاسوبية والتجارب المعملية وتحليل البيانات، بحيث لا تتوقف عملية اكتشاف الأدوية عند تحديد المركبات الواعدة، وإنما يتم اختبارها تجريبيًا والاستفادة من النتائج في توجيه جولات جديدة من البحث الحاسوبي.
ويسمح هذا النموذج للشركات بفحص نطاقات أكبر من المساحات الكيميائية دون الحاجة إلى توسيع بنيتها التحتية الداخلية، مع توجيه الموارد المعملية نحو المركبات الأكثر promising، وتقليل الإنفاق على المرشحين ذوي الاحتمالات المحدودة، وتسريع الانتقال بين التنبؤ والاختبار وتحسين المركبات.
كما يوفر النموذج للشركات إمكانية الوصول إلى قدرات حاسوبية ومعملية مرنة دون الحاجة إلى بناء فرق متخصصة جديدة في اكتشاف الأدوية.
نموذج مستقبلي
وقال الدكتور عمر صقر، المؤسس والرئيس التنفيذي لنواه ساينتيفيك، إن الشراكة تمثل نموذجًا مستقبليًا لاكتشاف الأدوية، يعتمد على عمل الذكاء الاصطناعي والتجارب العلمية كنظام متكامل ومستمر.
وأضاف أن Pauling.AI تستطيع استكشاف عدد كبير من الاحتمالات الجزيئية بسرعة، بينما توفر نواه ساينتيفيك القدرات التجريبية اللازمة لاختبار هذه الاحتمالات وتوليد أدلة بيولوجية حقيقية لتحديد المركبات التي تستحق الانتقال إلى مراحل التطوير التالية.
من جانبه، قال خافيير توردابل، الرئيس التنفيذي لشركة Pauling.AI، إن قيمة الاكتشاف الحاسوبي لا تتحقق بمجرد الحصول على قائمة مرتبة من المركبات، وإنما تظهر عندما يتم اختبار التنبؤات وفهم النتائج الناتجة عنها واستخدامها لتحديد الاتجاهات التالية للبحث.
تستهدف شركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية
وتستهدف الخدمات الجديدة شركات الأدوية، وشركات التكنولوجيا الحيوية، وشركات التكنولوجيا الحيوية الافتراضية، والشركات الأكاديمية الناشئة، وبرامج اكتشاف الأدوية المدعومة من المستثمرين في أوروبا والولايات المتحدة والأسواق العالمية الأخرى.
كما تستهدف الشركات التي تسعى إلى توسيع قدراتها في مجال اكتشاف الأدوية، أو دراسة أهداف علاجية جديدة وغير مستكشفة بشكل كافٍ، أو التحقق من المركبات التي يولدها الذكاء الاصطناعي، أو تسريع اكتشاف المركبات الواعدة، أو إطلاق برامج بحثية دون استثمارات أولية كبيرة في البنية التحتية والفرق المتخصصة.
فريق متكامل
وبدلًا من نقل المشروع بين مزودين منفصلين لخدمات الاكتشاف الحاسوبي والمختبرات التعاقدية، تتيح الشراكة للعميل التعامل مع فريق متكامل ينسق اختيار الجزيئات، وتصميم التجارب، وتوليد البيانات، وتحليل النتائج، ثم إعادة توجيه عمليات البحث والتطوير بناءً على الأدلة التجريبية.
وتعتمد الرؤية المشتركة على دورة متكاملة تبدأ باقتراح المركبات من خلال الذكاء الاصطناعي، ثم اختبارها بيولوجيًا، وتحليل البيانات الناتجة، واستخدامها لتحديد مسار البحث التالي، بما يهدف إلى الوصول بشكل أسرع إلى أقوى المرشحين لتطوير الأدوية.