Pathos تضم دواءين لسرطان الثدي في يوم واحد، والذكاء الاصطناعي يبدأ تولّي الخيارات الحاسمة في التطوير السريري

تنتقل المنافسة في استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير أدوية السرطان من «اكتشاف جزيئات جديدة» إلى مرحلة أعلى تكلفة وأكثر صعوبة: تحديد أي الأصول القائمة يستحق تولّي تطويره، وعلى أي مرضى ينبغي اختباره، وكيفية تصميم تجربة تكفي لإثبات الفعالية. وقد أعلنت Pathos AI في اليوم نفسه عن صفقتين ضمّت بموجبهما إلى برامجها التطويرية مركّبًا دوائيًا مقترنًا بجسم مضاد في المرحلة السريرية ومُحلِّل بروتينات في المرحلة قبل السريرية، في اختبار ضغط عملي لهذا النموذج.

الصفقة الأكبر حجمًا جاءت من 康寧傑瑞（Alphamab Oncology）. وحصلت Pathos على حقوق حصرية للبحث والتطوير والتصنيع والتسويق الخاصة بـJSKN016 في المناطق الواقعة خارج البرّ الرئيسي للصين وهونغ كونغ وماكاو وتايوان؛ ويحق لـ康寧傑瑞 الحصول على دفعة مقدّمة غير قابلة للاسترداد قدرها 125 مليون دولار أمريكي، إضافة إلى مدفوعات مرحلية تصل إلى 2.093 مليار دولار أمريكي، وإتاوات متدرجة تُحتسب على أساس المبيعات وتتراوح من نسبة مرتفعة أحادية الرقم إلى نسبة منخفضة ثنائية الرقم.

JSKN016 هو مركّب دوائي مقترن بجسم مضاد ثنائي الخصوصية يتعرّف في الوقت نفسه على TROP2 وHER3، وتبلغ نسبة الدواء إلى الجسم المضاد فيه أربعة، ويحمل مثبطًا لإنزيم توبويزوميراز I. وقد دخلت صيغته الوريدية في الصين تجربة من المرحلة الثالثة لعلاج سرطان الثدي الثلاثي السلبي، وتشمل مرضى استمر مرضهم في التفاقم بعد تلقي خطين على الأقل من العلاج الكيميائي الجهازي؛ أما الصيغة المخصصة للحقن تحت الجلد فتخضع لدراسات مبكرة في الصين وأستراليا على التوالي. ولا يزال وصف «الأول من نوعه» حاليًا هو التصنيف الذي تضعه الشركة لتصميمه ثنائي الاستهداف، فيما يبقى تحديد ما إذا كان ذلك سيترجم إلى فعالية أو سلامة أفضل من مركّبات ADC أحادية الاستهداف بحاجة إلى إجابة من خلال المقارنات السريرية.

أما التعاون الآخر، فتعمل Pathos وأسترازينيكا معًا على تطوير AZD4241. وقد صُمم جزيء PROTAC الفموي هذا لتحفيز الخلايا على التخلص من مستقبلات الإستروجين الطبيعية والمتحورة، مستهدفًا سرطان الثدي الإيجابي لمستقبلات الإستروجين والسلبي لـHER2؛ وستتولى Pathos التطوير السريري المبكر، في إطار ترتيب ترخيص حصري مشترك بين الطرفين، من دون الإفصاح عن الشروط المالية. وعلى خلاف التثبيط المباشر للمستقبلات، يستخدم PROTAC آلية الخلية الذاتية لتحليل البروتينات وإزالة البروتين المسبب للمرض، وقد يتيح نظريًا معالجة بعض حالات مقاومة الأدوية الناجمة عن طفرات المستقبلات، لكن AZD4241 لا يزال حاليًا في المرحلة قبل السريرية.

السياق

تقول Pathos إن منصة Foundry التابعة لها تدمج البيانات البيولوجية والسريرية وبيانات العالم الحقيقي باستخدام عدد كبير من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون بالتوازي، وذلك لترتيب الأصول، وتصنيف المرضى، وتحسين الجرعات، وتصميم التجارب ومراقبتها. وتقول الشركة إن JSKN016 هو رابع برنامج في المرحلة السريرية تدفعه منصة Foundry إلى الأمام؛ أما AZD4241 فسيشكّل نوعًا آخر من الاختبارات لقدرة المنصة على الانتقال من المرحلة قبل السريرية إلى التجارب على البشر. ويعكس ذلك تحوّل تركيز الذكاء الاصطناعي في الطب الحيوي تدريجيًا من توليد الجزيئات المرشحة إلى تحديد المرضى الأرجح استفادة واتخاذ قرارات مواصلة التطوير أو إيقافه في وقت أبكر.

لكن الصفقتين في حد ذاتهما لا تثبتان سوى استعداد Pathos لاستثمار رأس المال استنادًا إلى تقييمات منصتها، ولا تثبتان بعد أن الذكاء الاصطناعي رفع معدل نجاح التجارب. ولا توفر المعلومات المنشورة بيانات عن دقة Foundry في الدراسات الاستباقية أو نتائج مقارنتها بأساليب التطوير التقليدية، كما لا توضّح مدى تمثيل كل مصدر من مصادر البيانات ولا أوجه النقص فيه. وإذا استُمد تصنيف المرضى من بيانات استعادية، فلا بد من تحديد المؤشرات الحيوية وخطة التحليل مسبقًا، لتجنّب أن يكون النموذج قد عثر في بيانات معقدة على مجرد مجموعة فرعية لا يمكن إعادة إنتاجها.

لذلك، لا تكمن نقطة التحقق الحقيقية في عدد وكلاء الذكاء الاصطناعي، بل في قدرة التجارب اللاحقة على إنتاج أدلة سريرية قابلة للتكرار وللمراجعة التنظيمية. ويمكن لـJSKN016 أن يختبر بوتيرة أسرع قيمة التطوير عبر المناطق والاستهداف المزدوج، بينما يتعين على AZD4241 أولًا الإجابة عن أسئلة السلامة لدى البشر، والحرائك الدوائية، ومدى تحليل المستقبلات. وإذا تمكّن كلاهما من تحقيق نتائج واضحة وفق استراتيجيات اختيار المرضى والجرعات التي تقترحها المنصة، فقد تتاح لـPathos عندئذ فرصة إثبات أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد سردية لفرز الأصول قبل الصفقات، بل أداة قادرة على تغيير طريقة تنفيذ تطوير أدوية السرطان.