قائمة أسهم الأدوية بالذكاء الاصطناعي تزداد سخونة مجددا، لكن الإجابات البيولوجية لا تظهر تلقائيا مع جداول الملكية

أي أسهم مرتبطة بمفهوم اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي تشتريها صناديق التحوط؟ يبدو ذلك، على السطح، سؤالا يخص أسواق المال؛ لكنه يواصل التأثير في دوائر التكنولوجيا الحيوية لأن هذا المجال يقف عند موقع محرج وحاسم: فالخوارزميات باتت قادرة على تغيير سرعة البحث عن الأهداف، وتصميم الجزيئات، وتقسيم المرضى إلى شرائح، لكنها لا تستطيع بعد تجاوز التجارب الرطبة، وعلم السموم، والتجارب البشرية، وهي الحواجز الأعلى كلفة والأقل استعدادا للتنازل.

رتبت Insider Monkey مؤخرا، بالاستناد إلى حيازات صناديق التحوط، 5 أسهم أدرجتها ضمن فئة «اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي». وبما أن الملخص العلني لم يقدم القائمة الكاملة، أو حجم تغير الحيازات، أو تفاصيل تقدم البحث والتطوير في كل شركة، فمن الأنسب النظر إلى هذه المعلومة بوصفها لقطة من معنويات السوق، لا تقييما مباشرا للقدرة العلمية لأي شركة.

الاستخدامات المحددة للذكاء الاصطناعي في تطوير الأدوية لا يمكن عادة اختزالها في عبارة مثل «تسريع اكتشاف الأدوية الجديدة». فقد يستخدم للبحث عن الأنماط الفرعية للأمراض من بيانات الجينوم والبيانات السريرية، وقد يساعد في التنبؤ ببنية البروتينات، أو فرز الجزيئات الصغيرة القابلة للتصنيع، أو تصميم الأجسام المضادة، أو تحديد المرضى الأكثر احتمالا للاستفادة في التجارب السريرية. وكل استخدام من هذه الاستخدامات يحتاج إلى بيانات وطرق تحقق وأنماط فشل مختلفة، ولا يمكن تلخيصها كلها بوسم واحد هو الذكاء الاصطناعي.

وهنا أيضا تكمن النقطة التي قد تؤدي فيها قوائم الاستثمار إلى سوء الفهم. فبعض الشركات أقرب إلى شركات الأدوية التقليدية، وتتمثل قيمتها الأساسية في ما إذا كان خط إنتاجها الداخلي قادرا على دخول المرحلة السريرية وإظهار إشارات فعالية؛ بينما تشبه شركات أخرى بنية تحتية للبيانات والتحليل، وقد تأتي إيراداتها من الاختبارات، أو خدمات البيانات، أو التعاون مع شركات الأدوية. المفتاح بالنسبة إلى الفئة الأولى هو ما إذا كانت الأدوية المرشحة قادرة على إثبات السلامة والفعالية، أما امتحان الفئة الثانية فيتمثل في جودة البيانات، وقابلية الاستخدام السريري، وقوة ارتباط الشراكات، والامتثال التنظيمي.

**السياق الخلفي**

في الآونة الأخيرة، ناقشت مقالات السوق مرارا أسهم الأدوية بالذكاء الاصطناعي إلى جانب حيازات صناديق التحوط، ما يشير إلى أن رأس المال لا يزال يبحث عن السردية التالية القادرة على إعادة كتابة كفاءة البحث والتطوير. لكن زيادة الحيازات لا تعني سوى أن الأموال مستعدة للمراهنة على تصور معين؛ ولا يمكنها أن تحل محل الأوراق العلمية المحكمة، أو النتائج التجريبية القابلة للتكرار، أو نقاط النهاية في التجارب السريرية، أو التحديد الواضح من الجهات التنظيمية لاستخدامات النماذج.

بالنسبة إلى قراء الطب الحيوي، تتمثل القراءة الأكثر اتزانا في تفكيك هذه القوائم إلى عدة أسئلة: هل البيانات الموجودة لدى الشركة كافية لدعم تدريب النماذج والتحقق الخارجي؟ هل ثبتت مخرجات النموذج تجريبيا، أم أنها تبدو جيدة فقط في الاختبارات الرجعية؟ وإذا دخلت المرحلة السريرية، فهل يستطيع تصميم التجربة أن يثبت أن الذكاء الاصطناعي أدى بالفعل إلى دواء أفضل أو اختيار أدق للمرضى؟ غالبا ما تأتي هذه الإجابات أبطأ بكثير من أسعار الأسهم وجداول الملكية، لكنها أقرب إلى العلم نفسه.

لذلك، لا تكمن القيمة الخبرية لهذه القائمة في إعلان أن الأدوية بالذكاء الاصطناعي قد انتصرت بالفعل، بل في تذكير الناس بأن السوق يعيد تغليف البيانات والنماذج ومخاطر الأدوية الجديدة معا. أما ما إذا كان ذلك سيغير الرعاية الصحية فعلا، فسيظل مرهونا بقدرة الشركات التي منحها رأس المال هذه التسمية على نقل التنبؤات الظاهرة على شاشات الحاسوب عبر طاولة التجارب، وغرف المرضى السريرية، والمراجعة التنظيمية.