كيف عثر الذكاء الاصطناعي على أول هدف دوائي validated في علم الأعصاب؟

الهدف موجه إلى مرض تنكسي عصبي لم تُعلن الشركة اسمه، وسينتقل إلى برنامج مشترك للاكتشاف المبكر يركز على تطوير جزيئات دوائية صغيرة . وهو أول مشروع في مجال علم الأعصاب يتقدم من هذه الشراكة، التي أُعلنت في عام 2021 .

من تريليون خلية إلى هدف دوائي

لم يكن الوصول إلى الهدف نتيجة تخمين موفق أو تجربة منفردة، بل ثمرة منظومة بحثية مصممة حول الذكاء الاصطناعي، تجمع بين إنتاج بيانات بيولوجية واسعة النطاق والتجارب المخبرية الآلية ونماذج التعلم الآلي.

1. خريطة Neuron: قراءة واسعة للخلايا العصبية

زرع فريقا Recursion وGenentech أكثر من تريليون خلية عصبية مشتقة من خلايا جذعية بشرية مستحثة (hiPSC). بعد ذلك، عطّل الباحثون كل واحد من أكثر من 17 ألف جين يرمّز بروتينات على حدة باستخدام تقنية CRISPR، ثم التقطوا أكثر من 30 مليون صورة خلوية.

دُرّب نموذج أساس مخصص على هذه البيانات لقراءة التغيرات الظاهرية في الخلايا وبناء خريطة واسعة للعلاقات بين الجينات ووظائف الخلايا العصبية .

وهذه البيانات منفصلة عن خريطة Microglia التي أُعلن عنها في أكتوبر 2025، والتي ركزت على الخلايا الدبقية الصغيرة، وهي خلايا مناعية متخصصة في الدماغ . الخريطتان جزء من التعاون نفسه، لكن الهدف الذي انتقل إلى برنامج الاكتشاف المبكر جاء من خريطة Neuron الأكبر، وليس من خريطة Microglia .

2. بحث جيني شامل بدل اختبار فرضية واحدة في كل مرة

بدل أن يبدأ الباحثون بفرضية محددة ثم يختبروا عددًا محدودًا من الجينات، قارن نموذج الذكاء الاصطناعي بصورة منهجية بين تأثير كل جين جرى تغييره وبين العوامل المعروفة المرتبطة بالأمراض العصبية.

ثم رتّب النموذج الأهداف المرشحة وفق صلتها البيولوجية بالمسارات ذات العلاقة بالمرض، ما أتاح تضييق نطاق البحث من بين آلاف الاحتمالات .

3. بوابة تحقق من ثلاث مراحل

لم ينتقل أي هدف إلى المرحلة التالية إلا بعد اجتياز ثلاث مراحل تجريبية:

1. التحقق من المسار البيولوجي: هل يتصرف التغيير الجيني كما توقع النموذج؟
2. التحقق الوظيفي: هل يؤدي تعديل الهدف إلى تغييرات ذات معنى في الخلايا العصبية البشرية؟
3. التحقق من صلته بالمرض: هل يؤدي تغيير الهدف إلى تعديل النمط الظاهري المرتبط بالمرض؟

نقطة مهمة: خريطة Neuron هي مصدر الهدف العصبي الذي دخل برنامج الاكتشاف المبكر، أما خريطة Microglia فهي إنجاز سابق مستقل ركز على الخلايا المناعية في الدماغ. وقد طُورت الخريطتان ضمن التعاون بين Recursion وRoche وGenentech .

لماذا يُعد الإنجاز مهمًا؟

أول اختبار عملي في مجال شديد التعقيد

لا يعني إعلان الهدف أن دواءً جديدًا أصبح جاهزًا للمرضى؛ فالبرنامج لا يزال في مرحلة الاكتشاف المبكر. لكن انتقال هدف جديد من منصة ذكاء اصطناعي إلى مسار تطوير مشترك، بعد التحقق التجريبي منه، يقدم دليلًا مبكرًا على إمكانية اكتشاف بيولوجيا جديدة في مجال طالما عانى من معدلات فشل مرتفعة .

الحجم قد يكون هو الميزة الحاسمة

تُظهر الشراكة كيف يمكن الجمع بين بيانات مولدة على نطاق غير مسبوق — تريليونات الخلايا وتعطيل الجينوم بأكمله — ونماذج أساس قادرة على تحليل الأنماط المعقدة. وبدل اكتشاف العلاقات البيولوجية بالتتابع على مدى سنوات، يمكن للمنصة فرز عدد هائل من الاحتمالات ثم توجيه التجارب نحو الأكثر وعدًا .

تقليل مخاطر الأهداف المجهولة

تبدأ المنظومة من أدلة وراثية بشرية معروفة، ثم تبحث عبر الجينوم عن علاقات بيولوجية مرتبطة بها. وبهذا تعمل المنصة كـ محرك لتوليد الفرضيات، لا كبديل عن العلماء أو التجارب، وقد تساعد على تقليل عدم اليقين المصاحب لملاحقة آليات علاجية غير مستكشفة .

وقالت الرئيسة التنفيذية لـRecursion، نجاة خان، إن هذا المشروع هو الأول ضمن ما يصل إلى 40 برنامجًا محتملًا في إطار التعاون . كما ولّدت الشراكة حتى الآن نحو 216 مليون دولار من الدفعات المقدمة ودفعات الإنجاز .

موجة صفقات الذكاء الاصطناعي في صناعة الأدوية

يأتي إنجاز Recursion وGenentech ضمن موجة أوسع من التمويل والشراكات في مجال اكتشاف الأدوية المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

أرقام تعكس تصاعد الرهان

• بين يناير 2025 ويوليو 2026، التزمت شركات دوائية كبرى بأكثر من 22 مليار دولار من رأس المال المُعلن لمنصات التكنولوجيا الحيوية والبحث الدوائي الحاسوبي، عبر صفقات استحواذ وشراكات وترخيص .
• ارتفع تمويل رأس المال الجريء لاكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي إلى نحو 11 مليار دولار في 2025 عبر 348 صفقة، مقارنة بنحو 8.9 مليارات دولار في 2024 .
• تجاوزت القيمة الإجمالية لشراكات واستحواذات اكتشاف الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي 55 مليار دولار خلال 2024 و2025 .
• شهد الربع الأول من 2026 36 شراكة كبرى في مجال الذكاء الاصطناعي، أي ضعف العدد المسجل في الربع الأول من 2025، والبالغ 18 شراكة .

أبرز الصفقات الحديثة

من شراء جزيء واحد إلى بناء منصة كاملة

اللافت في صفقات 2025 و2026 هو انتقال شركات الأدوية من الرهان على جزيء واحد إلى الاستثمار في منصات وبنية تحتية قادرة على توليد عدد كبير من البرامج الدوائية.

وتعكس صفقة اندماج Recursion مع Exscientia، إلى جانب ازدهار الصفقات القائمة على المنصات، تحول اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي من خدمة تجريبية منفصلة إلى جزء محتمل من البنية الأساسية للبحث والتطوير .

كيف تتعامل الجهات التنظيمية مع الذكاء الاصطناعي؟

تتطور القواعد التنظيمية بالتوازي مع تطور التقنية. ففي يناير 2025، أصدرت FDA مسودة إرشاداتها الأولى بعنوان «اعتبارات استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم اتخاذ القرارات التنظيمية بشأن الأدوية والمنتجات البيولوجية».

وتضع المسودة إطارًا قائمًا على المخاطر لتقييم موثوقية نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في إنتاج معلومات تدعم القرارات التنظيمية . ويعني ذلك أن على الشركات إثبات مصداقية النموذج، أو ملاءمته للغرض المحدد الذي سيُستخدم من أجله في ملف تنظيمي .

وفي يناير 2026، نشرت FDA ووكالة الأدوية الأوروبية (EMA) بصورة مشتركة وثيقة «المبادئ التوجيهية للممارسة الجيدة للذكاء الاصطناعي في تطوير الأدوية»، لتحديد توقعات مشتركة بشأن الأدلة التي يولدها الذكاء الاصطناعي خلال دورة حياة المنتج الدوائي .

لكن توجد هنا ملاحظة مهمة: مسودة FDA لعام 2025 تستثني صراحةً استخدام الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية من نطاقها، إذ تركز على استخدام النماذج لدعم القرارات التنظيمية المتعلقة بالسلامة والفعالية والجودة .

الخلاصة

يمثل انتقال أول هدف عصبي جديد اكتشفته منصة Recursion إلى برنامج اكتشاف مشترك مع Genentech أول دليل عملي مهم على أن منصات البيولوجيا المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها العثور على أهداف علاجية جديدة والتحقق منها تجريبيًا في علم الأعصاب.

ولا يزال الطريق طويلًا قبل معرفة ما إذا كان هذا الهدف سيتحول إلى دواء آمن وفعال. لكن الرسالة الأوسع واضحة: صناعة الأدوية تنتقل تدريجيًا من سؤال «هل يستطيع الذكاء الاصطناعي اكتشاف أهداف دوائية؟» إلى سؤال أكثر واقعية: «كم من الوقت سيستغرق وصول الأدوية التي ساعد الذكاء الاصطناعي على اكتشافها إلى المرضى؟»