يشتد التنافس في مجال الذكاء الاصطناعي بين شركات الأدوية الكبرى، ولم يعد الأمر مقتصرًا على الاكتشاف التقليدي للأدوية وتطويرها، بل امتد ليشمل التجارب السريرية. ومع ذلك، برزت شركة AstraZeneca بتبنيها استراتيجية فريدة من خلال نشر تكنولوجيا التجارب السريرية القائمة على الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وغير مسبوق في مجال الصحة العامة. فبينما تركز الشركات المنافسة على تحسين عمليات البحث والتطوير الداخلية، فإن حلول AstraZeneca للذكاء الاصطناعي أصبحت جزءًا لا يتجزأ من أنظمة الرعاية الصحية الوطنية، حيث تقوم بفحص مئات الآلاف من المرضى وتقديم رؤى قيّمة حول كيفية انتقال هذه التقنية من مختبرات الأدوية إلى التطبيق العملي في رعاية المرضى.
AstraZeneca تقود ثورة الذكاء الاصطناعي في التجارب السريرية
لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي في AstraZeneca على تسريع عملية اكتشاف الأدوية، بل يتعداها إلى إحداث تحول جذري في طريقة تصميم وتنفيذ التجارب السريرية. أظهرت دراسة AstraZeneca CREATE، التي عُرضت في المؤتمر الأوروبي لسرطان الرئة في مارس 2025، دقة تنبؤية بلغت 54.1% لأداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأشعة السينية للصدر. هذه النسبة تتجاوز بكثير العتبة المحددة للنجاح مسبقًا، والتي كانت 20% فقط، مما يؤكد الإمكانات الهائلة لهذه التقنية.
منذ عام 2022، تم فحص أكثر من 660 ألف شخص في تايلاند باستخدام هذه الأداة، ونجح الذكاء الاصطناعي في اكتشاف آفات رئوية مشتبه بها في حوالي 8% من الحالات. والأكثر أهمية، أن مكتب الأمن الصحي الوطني في تايلاند يسعى حاليًا إلى توسيع نطاق هذه التكنولوجيا لتشمل 887 مستشفى، بميزانية تتجاوز 415 مليون باهت على مدى ثلاث سنوات. هذا ليس مجرد مشروع تجريبي، بل هو تطبيق واسع النطاق لتكنولوجيا التجارب السريرية القائمة على الذكاء الاصطناعي ضمن نظام الرعاية الصحية الوطني.
مقارنة استراتيجيات شركات الأدوية في مجال الذكاء الاصطناعي
تظهر الاختلافات الاستراتيجية بين AstraZeneca والشركات المنافسة بوضوح. فقد ركز مركز أبحاث ML في شركة Pfizer على تقليل الوقت اللازم لاكتشاف الأدوية، حيث تمكنوا من تحديد الجزيئات الواعدة في غضون 30 يومًا تقريبًا. كما استخدمت Pfizer الذكاء الاصطناعي في تطوير دواء Paxlovid، مما أدى إلى تحليل أسرع لبيانات المرضى بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية. الآن، تقوم Pfizer بتطبيق الذكاء الاصطناعي في أكثر من نصف تجاربها السريرية.
أما شركة نوفارتيس، فقد دخلت في شراكة مع Isomorphic Labs، وهي شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى مايكروسوفت، من أجل “اكتشاف الأدوية المعتمد على الذكاء الاصطناعي”. تستخدم نوفارتيس نظامًا ذكيًا يعتمد على “التوائم الرقمية” لمحاكاة التجارب السريرية، مما يساعد على تحديد المواقع المناسبة لتجنيد المرضى بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
في المقابل، تتبع شركة روش استراتيجية “المختبر في حلقة” من خلال دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع التجارب المعملية. بعد استحواذها على Foundation Medicine وFlatiron Health، تمكنت Roche من بناء أكبر قاعدة بيانات جينومية سريرية في الصناعة، والتي تضم أكثر من 800000 ملف تعريف جينومي لـ 150 نوعًا فرعيًا من الأورام. تهدف Roche إلى زيادة الكفاءة بنسبة 50% في إدارة السلامة بحلول عام 2026.
ميزة AstraZeneca في العمليات السريرية
ما يميز AstraZeneca في مجال تطوير الأدوية بالذكاء الاصطناعي ليس فقط الطموح، بل القدرة على التنفيذ على نطاق واسع. تدير الشركة حاليًا أكثر من 240 تجربة سريرية حول العالم، وقد نجحت في دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل منهجي في جميع العمليات السريرية.
وقد طورت AstraZeneca أداة تسمى “أداة البروتوكول الذكية”، بالتعاون مع كتاب طبيين، مما أدى إلى تقليل الوقت اللازم لصياغة المستندات بنسبة تصل إلى 85% في بعض الحالات. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم الشركة الذكاء الاصطناعي للكشف عن المواقع ثلاثية الأبعاد في صور الأشعة المقطعية، مما يقلل العبء على أخصائيي الأشعة.
الأهم من ذلك، أن AstraZeneca رائدة في استخدام مجموعات التحكم الافتراضية في التجارب السريرية القائمة على الذكاء الاصطناعي. من خلال الاستفادة من السجلات الصحية الإلكترونية وبيانات التجارب السابقة، يمكن للشركة محاكاة أذرع الدواء الوهمي، مما قد يقلل من عدد المرضى الذين يحتاجون إلى تلقي علاجات غير فعالة. يمثل هذا نهجًا جديدًا ومبتكرًا في تصميم التجارب السريرية.
سباق نحو مستقبل صناعة الأدوية
تُظهر المقاييس الصناعية أهمية الاستثمار في الذكاء الاصطناعي للصحة. فإن تطوير الأدوية التقليدية يستغرق ما بين 10 و15 عامًا، مع معدل فشل يصل إلى 90%. في المقابل، تحقق الأدوية المكتشفة باستخدام الذكاء الاصطناعي معدلات نجاح تتراوح بين 80% و90% في المرحلة الأولى، وهو ما يمثل ضعف المعيار التقليدي (40% – 65%). ويجري حاليًا تطوير أكثر من 3000 دواء مدعوم بالذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع الحصول على أكثر من 200 موافقة تنظيمية بحلول عام 2030.
ويتوقع المنتدى الاقتصادي العالمي أن يدر الذكاء الاصطناعي ما بين 350 و410 مليار دولار أمريكي سنويًا لصناعة الأدوية بحلول عام 2030. السؤال المطروح الآن هو: أي من هذه الاستراتيجيات سيحقق أكبر عائد على الاستثمار؟ هل هو اكتشاف الأدوية بشكل أسرع، أم تطوير عمليات سريرية أكثر كفاءة؟
قد يؤدي تركيز Pfizer على تصميم الأدوية الحسابي واختيار مواقع التجارب المعتمد على الذكاء الاصطناعي إلى اكتشاف جزيئات واعدة. كما أن نموذج التشخيص الدوائي المتكامل الذي تتبعه Roche سيساعد على بناء قاعدة بيانات قوية. ومع ذلك، فإن استراتيجية AstraZeneca المتمثلة في دمج الذكاء الاصطناعي في جميع جوانب التجارب السريرية – بدءًا من إنشاء البروتوكول وحتى التقديمات التنظيمية – تعمل على تسريع عملية وصول الأدوية إلى السوق مع بناء أدلة قوية على نطاق واسع.
وفي هذا السباق المحموم، تتصدر AstraZeneca حاليًا بفضل رؤيتها الشاملة والتزامها بتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تحدث فرقًا حقيقيًا في حياة المرضى.