بزرگنمايي:

سیاست و بازاریابی - ایسنا / جهان پزشکی هر روز با چالش‌های تازه‌ای در زمینه تولید دارو روبه‌رو است. یکی از امیدهای نوین در این مسیر، استفاده از فناوری هوش مصنوعی برای کوتاه کردن زمان و کاهش هزینه‌های سنگین ساخت داروهای جدید است.
فرآیند طراحی و تولید دارو در حالت عادی، سال‌ها زمان می‌برد و گاهی هزینه‌ای بیش از یک میلیارد دلار را می‌طلبد. این روند طولانی باعث می‌شود بسیاری از داروهای ضروری دیر به دست بیماران برسند. به همین دلیل، دانشمندان در تلاش‌اند راه‌هایی برای ساده‌تر و سریع‌تر کردن این روند پیدا کنند. تا امروز روش‌هایی مانند غربالگری پرقدرت یا مدل‌سازی‌های زیستی کمک‌هایی کرده‌اند، اما هنوز نتوانسته‌اند تحولی اساسی در تولید دارو ایجاد کنند. در چنین شرایطی، هوش مصنوعی به‌عنوان ابزاری تازه و امیدبخش وارد میدان شده است.
بازار
ویژگی مهم هوش مصنوعی توانایی پردازش حجم عظیمی از داده‌های زیستی است. داده‌هایی که از آزمایشگاه‌ها، شرکت‌های داروسازی، و پژوهش‌های ژنتیکی گردآوری می‌شوند، بسیار پیچیده و متنوع‌اند و انسان به‌تنهایی نمی‌تواند به‌سرعت آن‌ها را تحلیل کند. اما الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند الگوهای پنهان را از دل این داده‌ها بیرون بکشند و مسیرهای جدیدی برای کشف داروها نشان دهند. این فناوری حتی می‌تواند در طراحی آزمایش‌های بالینی و بررسی اثرات داروها پس از ورود به بازار نقش مؤثر ایفا کند. به همین دلیل است که امروز بسیاری از شرکت‌های داروسازی جهان، استفاده از هوش مصنوعی را در فرآیند تحقیق و توسعه خود جدی گرفته‌اند.
در همین زمینه، حمید باخرد، دانشیار بیوتکنولوژی دارویی از دانشکده داروسازی دانشگاه علوم پزشکی اصفهان، همراه با پژوهشگرانی از دانشگاه علوم پزشکی تهران و دانشگاه سمنان، مطالعه‌ای مروری درباره نقش هوش مصنوعی در علوم دارویی انجام داده است. این پژوهشگران تلاش کرده‌اند با بررسی نمونه‌ها و مدل‌های مختلف، نشان دهند که این فناوری چگونه می‌تواند در مسیر کشف و توسعه داروها تحولی جدی ایجاد کند.
در این بررسی، ابتدا مدل‌های پرکاربرد هوش مصنوعی معرفی شده‌اند و سپس کاربردهای آن‌ها در مراحل مختلف چرخه داروسازی توضیح داده شده است. پژوهشگران روش کار خود را به گونه‌ای طراحی کرده‌اند که تمام مراحل کلیدی از کشف هدف دارویی تا طراحی آزمایش‌های بالینی و حتی نظارت بر دارو پس از ورود به بازار را پوشش دهد. علاوه بر آن، محدودیت‌ها و چالش‌هایی که این فناوری با آن مواجه است نیز مورد بررسی قرار گرفته است.
نتایج این تحقیق که در «مجله دانشکده پزشکی اصفهان» منتشر شده‌اند، نشان می‌دهند که الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌توانند مانند شیوه یادگیری انسان، از طریق تکرار و اصلاح مداوم، داده‌های دارویی را تحلیل کرده و به مرور مدل‌هایی دقیق و قابل اعتماد بسازند. چنین مدل‌هایی قادرند اطلاعات پیچیده زیستی را ساده کرده و به دانشمندان کمک کنند ترکیبات مؤثرتر و مطمئن‌تری برای درمان بیماری‌ها شناسایی کنند.
همچنین مشخص شده است که هوش مصنوعی می‌تواند در شناسایی اهداف دارویی، طراحی مولکول‌های جدید، بررسی اثر دارو بر بدن، و حتی انتشار و پایش دارو پس از ورود به بازار نقشی کلیدی داشته باشد. این موضوع نشان می‌دهد که حضور هوش مصنوعی تنها محدود به مرحله کشف دارو نیست، بلکه تمام چرخه تولید و عرضه دارو را در بر می‌گیرد.
از سوی دیگر، بررسی‌ها تأکید کرده‌اند که اگرچه هوش مصنوعی ظرفیت‌های گسترده‌ای دارد، اما همچنان با چالش‌هایی چون کمبود داده‌های کامل بیولوژیکی، نبود شفافیت در تحلیل‌ها، و اختلاف نتایج با روش‌های سنتی داروسازی مواجه است. بنابراین، ادامه تحقیقات در این زمینه برای رفع این موانع ضروری است.
اهمیت این یافته‌ها در آن است که می‌توانند مسیر صنعت داروسازی را به‌سوی آینده‌ای کارآمدتر و کم‌هزینه‌تر تغییر دهند. در جهانی که نیاز به داروهای تازه هر روز بیشتر می‌شود، فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی می‌توانند دسترسی سریع‌تر بیماران به درمان‌های نوین را ممکن سازند و حتی زنجیره تأمین دارو نیز می‌تواند با کمک این فناوری، مدیریت بهتری پیدا کند.