دع أنسجة المرضى المقاومين للعلاج تطرح المسألة أولًا: Sightera تجمع 3 ملايين يورو لإعادة ترتيب أولويات اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي

يستطيع الذكاء الاصطناعي اقتراح أعداد كبيرة من الجزيئات الجديدة بسرعة، لكن البنية المثالية في نظر الحاسوب قد لا تظل دواءً جيدًا بعد دخولها جسم الإنسان المعقد. وتحاول شركة التكنولوجيا الحيوية البلجيكية Sightera Biosciences معالجة هذه الفجوة بعكس الترتيب: فتقرأ أولًا استجابات الأدوية في أنسجة المرضى الذين فشل علاجهم، ثم تتيح للذكاء الاصطناعي التوليدي تصميم جزيئات مرشحة وفقًا لهذه الإشارات البيولوجية.

أعلنت Sightera في 17 يوليو إتمام جولة تمويل ما قبل البذرة بقيمة 3 ملايين يورو، بقيادة Entourage وAnacura وQbic. وسيُستخدم التمويل لتوسيع منصة الذكاء الاصطناعي وخط المنتجات ما قبل السريرية، وتوظيف كوادر في البحث وعلوم البيانات، ودفع الشراكات مع شركات الأدوية. والشركة منبثقة عن جامعة أنتويرب ومستشفى جامعة أنتويرب، وتركز حاليًا على الأدوية ذات الجزيئات الصغيرة لعلاج الأورام والتليّف.

تنطلق هذه المنهجية من مواد بيولوجية مأخوذة من مرضى يعانون أمراضًا متقدمة أو مقاومة للعلاج أو في مراحل نهائية. ويحصل الفريق على العينات من خلال التعاون مع المستشفيات، ويبني نماذج تشمل عضيات مشتقة من المرضى، ثم يستخدم الفحص عالي الإنتاجية لمراقبة كيفية تغيير التدخلات المختلفة لحالة الأنسجة. ولا تصبح بيانات الاستجابة الدوائية المتراكمة بهذه الطريقة أساسًا لتصميم الذكاء الاصطناعي جزيئات جديدة إلا بعد ذلك.

يختلف هذا عن المسار الشائع القائم على «اختيار الهدف أولًا، ثم توليد البنية الكيميائية، ثم التحقق منها طبقة بعد أخرى». وتأمل Sightera أن تبدأ من الشبكات البيولوجية التي أعادت الأنسجة المقاومة للأدوية تشكيلها، بحيث تخضع الأدوية المرشحة منذ المراحل المبكرة لاختبارات أقرب إلى الحالة المرضية لدى المرضى. لكن العضيات، رغم قدرتها على الاحتفاظ ببعض خصائص الأنسجة، لا تستطيع إعادة إنتاج المناعة والأيض وتدفق الدم والتفاعلات بين الأعضاء في جسم الإنسان بصورة كاملة؛ ولا يضمن مجرد استبدال مصدر البيانات بعينات المرضى الانتقال من الفعالية في النموذج إلى الفعالية لدى البشر.

سيدفع التمويل أيضًا البرنامج الرائد SIGHT001. ولا توضح المعلومات المنشورة سوى أنه برنامج «غراء جزيئي» في مجال الأورام، ويتقدم نحو اختيار مرشح دوائي ما قبل سريري. وعادةً ما تستخدم مواد الغراء الجزيئي جزيئات صغيرة لتحفيز تفاعلات بين بروتينات لا ترتبط بسهولة في الأصل، ما قد يتيح تغيير البروتينات المسببة للمرض أو التخلص منها؛ لكن Sightera لم تكشف بعد عن الهدف الذي يعمل عليه SIGHT001، أو دواعي استعماله، أو نتائج الدراسات الحيوانية، أو بيانات السلامة الخاصة به.

في المرحلة الحالية، لا يزال أكبر مجهول هو مقدار الميزة القابلة للقياس التي توفرها المنصة فعليًا. فلم تنشر الشركة عدد العينات أو أنواع الأمراض أو أساليب ضبط جودة البيانات، كما لم تقدم مقارنة مباشرة مع نماذج مدرّبة على بيانات عامة أو مع المسارات التقليدية لاكتشاف الأدوية. وتنطوي البيانات المستمدة من المرضى أيضًا على تفاوتات بين الدفعات ومسائل تتعلق بالتمثيل وإجراءات الموافقة وحوكمة الخصوصية؛ وإذا استمر تحديث النموذج أو البيانات، فسيكون من الضروري مستقبلًا إنشاء إطار تحقق قابل للتتبع.

لذلك يبدو هذا التمويل أقرب إلى رهان مبكر على فرضية للبحث والتطوير منه إلى إثبات لفعالية اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي. وتقول الشركة إن هذه الجولة هي الخطوة الأولى قبل تمويل أوسع نطاقًا، وإن هدفها طويل الأمد هو إدخال SIGHT001 في تجارب على البشر؛ وحتى ذلك الحين، لا يزال اختيار الجزيء المرشح، وإثبات فعالية ما قبل سريرية قابلة للتكرار، واستيفاء متطلبات علم السموم والتصنيع، حواجز يتعين تجاوزها واحدًا تلو الآخر.