من المتوقع أن يشهد سوق الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية نموًا هائلاً بنسبة 42.4% ليصل إلى 28.4 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030، وفقًا لتوقعات UnivDatos

أهم النقاط البارزة في التقرير:

• اكتشاف وتطوير الأدوية (D&D) مكلف ويستغرق وقتًا طويلاً. وفقًا لتقارير المجلات المتخصصة في هذا المجال، يبلغ متوسط تكلفة اكتشاف وتطوير علاجات دوائية جديدة 2.6 مليار دولار، وتزيد دورة التطوير عن 10 سنوات. يتم التخلص من معظم العلاجات المرشحة في وقت مبكر من التجربة السريرية، خاصة في التجارب قبل السريرية والمرحلة الأولى، بسبب مسار اختبار التطوير المحدود الذي يؤثر بشكل مباشر على التكاليف المرتفعة ودورات التطوير الطويلة.
• تعمل حلول الذكاء الاصطناعي في التجارب السريرية على إزالة الاختناقات المحتملة وتقصير دورة التجربة السريرية وتحسين كفاءة ودقة التجارب السريرية. نتيجة لذلك، أصبحت حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة هذه شائعة بشكل متزايد بين اللاعبين في صناعة علوم الحياة. وفقًا لتقديرات عام 2021 من Clinical Trials Arena، زاد عدد التحالفات والشراكات الاستراتيجية بين أكبر أربع شركات قائمة على الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية وشركات الأدوية من 4 في عام 2015 إلى 27 في عام 2020.
• تتزايد رقمنة المساحات الطبية الحيوية والبحثية السريرية، مما يمهد الطريق لحلول الذكاء الاصطناعي. إن الكم الهائل من البيانات التي يتم إنشاؤها في عمليات اكتشاف الأدوية، بما في ذلك في مرحلة فحص الجزيئات وفي الدراسات قبل السريرية، يزيد من الطلب على الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي.

وفقًا لتقرير جديد صادر عن Univdatos Market Insights، من المتوقع أن يصل الذكاء الاصطناعي في سوق اكتشاف الأدوية، إلى 28.4 مليار دولار أمريكي في عام 2030، لينمو بمعدل نمو سنوي مركب قدره 42.4٪. يعد اكتشاف وتطوير مرشح علاجي جديد من أكثر العمليات صعوبة واستهلاكًا للوقت في العالم. أكبر مشكلة في D&D هي ارتفاع معدل الاستنزاف. ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى نهج التجربة والخطأ المستخدم في اكتشاف الأدوية. يتم تحويل أقل من 1٪ من المركبات الدوائية الرائدة إلى مرشحين للأدوية للتجارب السريرية. يقدر الخبراء أن ما يقرب من 90٪ من المرشحين للأدوية الذين يتم النظر فيهم في هذه التجارب يفشلون في المضي قدمًا في دورة التطوير. وهذا يؤدي إلى ارتفاع التكاليف. يستغرق الدواء الموصوف عادةً من 10 إلى 15 عامًا ويكلف في المتوسط من 1 إلى 2 مليار دولار للانتقال من المختبر إلى السوق. يتم تكبد حوالي ثلث التكاليف المذكورة أعلاه خلال مرحلة اكتشاف الأدوية. ولمعالجة هذه التحديات، مثل زيادة المتطلبات الرأسمالية وفشل البرنامج في المراحل المتأخرة، تستكشف شركات الأدوية استخدام الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات اكتشاف الأدوية وتطويرها باستخدام المعلومات الكيميائية والبيولوجية. من المتوقع أن يكون الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية قادرًا على معالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات السريرية/الطبية والاستفادة منها لتحسين مساعي اكتشاف الأدوية الحديثة.

اكتشف رؤى حول الذكاء الاصطناعي في سوق اكتشاف الأدوية– https://univdatos.com/reports/artificial-intelligence-in-drug-discovery-market?popup=report-enquiry

يشير التقرير إلى أن العملية المكلفة والطويلة لتوصيل الأدوية هي أحد العوامل الرئيسية الدافعة للذكاء الاصطناعي في سوق اكتشاف الأدوية خلال السنوات القادمة. يستغرق تطوير دواء جديد عادةً من 10 إلى 15 عامًا بمتوسط تكلفة يصل إلى 2.8 مليار دولار. تحدث 80-90٪ من حالات فشل الأدوية في العيادة، حيث تمثل تجارب المرحلة الثانية PoC غالبية حالات الفشل السريري. في حين أن عدد NMEs التي وافقت عليها الوكالات التنظيمية مثل US FDA قد زاد على مدى العقد الماضي (2010-2019) مقارنة بالعقد السابق، إلا أن تكلفة طرح دواء جديد في السوق قد زادت بشكل كبير. تشمل العوامل الرئيسية التي تساهم في زيادة تكاليف الابتكار الصيدلاني الخسائر الاستثمارية الناتجة عن الاستنزاف السريري في المراحل المتأخرة، والنظام التنظيمي الأكثر صرامة الذي يضع مستوى موافقة مرتفعًا، وزيادة تكاليف التجارب السريرية، وخاصة للتجارب المحورية. تدفع هذه العوامل الابتكار واعتماد التقنيات الجديدة من قبل شركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية لتحسين الإنتاجية وخفض التكاليف وضمان الاستدامة على المدى الطويل.

تتم الموافقة على مركب واحد فقط من بين كل 5000 إلى 10000 مركب كمرشح للدواء لحالة معينة في عملية اكتشاف الأدوية. يتمتع الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية بالقدرة على تقليل الوقت والتكلفة اللازمين لطرح أدوية جديدة في السوق بشكل كبير. كما أن لديها القدرة على اكتشاف علاجات جديدة للحالات التي كان من الصعب استهدافها في السابق.

الشكل 1: أهم الدول للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية، 2021

يقوم العديد من اللاعبين في هذا السوق ببناء منصات يمكن أن تساعد في اكتشاف الأدوية. على سبيل المثال،

• أطلقت Google Cloud في مايو 2023 حلين جديدين مدعومين بالذكاء الاصطناعي: مجموعة تحديد الهدف والرصاص ومجموعة Multiomics، المصممة لمساعدة شركات اكتشاف الأدوية وشركات الأدوية ومنظمات القطاع العام على تسريع جهودها في تصميم الأدوية والطب الدقيق. تتيح مجموعة Target and Lead Identification تصميمًا أكثر كفاءة للأدوية في السيليكو، وتتوقع هياكل البروتين وتسريع تحسين الرصاص في اكتشاف الأدوية. تساعد مجموعات Google Cloud المدعومة بالذكاء الاصطناعي في حل مشكلة طويلة الأمد في مجال الأدوية الحيوية: طرح دواء جديد في السوق الأمريكية، الأمر الذي قد يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا. بدأت العديد من الشركات، بما في ذلك شركة Pfizer التابعة لشركة Big Pharma، بالفعل في استخدام هذه المنتجات.
• في مارس 2023، أضافت Insilico Medicine ميزة دردشة متخصصة بالذكاء الاصطناعي، "ChatPandaGPT"، إلى منصة PandaOmicms الخاصة بها. يتيح هذا التكامل للباحثين إجراء "محادثات باللغة الطبيعية" مع المنصة، مما يسمح لهم بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة واكتشاف الأهداف العلاجية المحتملة والعلامات الحيوية بشكل أكثر فعالية.

قطاع الأورام يكتسب أقصى قدر من الزخم في السوق

يعمل اكتشاف أدوية الأورام باستخدام الذكاء الاصطناعي على تسريع اكتشاف الأدوية المضادة للسرطان. ومن المتوقع أن ينمو قطاع اكتشاف أدوية الأورام في المستقبل القريب مع ارتفاع معدل الإصابة بالسرطان. تشير تقديرات جمعية السرطان الأمريكية لعام 2022 إلى أن السرطان هو ثاني سبب رئيسي للوفيات في الولايات المتحدة مع توقع حدوث أكثر من 609360 حالة سرطان جديدة بحلول عام 2022. يسرع الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأدوية للأدوية المضادة للسرطان من خلال التعلم الآلي واستخدام خوارزميات التعلم العميق. بمساعدة التعلم العميق، يمكن تصميم المرشحين للأدوية في بنية جزيئية جديدة تمامًا ويمكن التنبؤ بتفاعلاتهم. وفقًا لدراسة أجريت عام 2022 ونشرت في مجلة Nature، فإن الذكاء الاصطناعي مفيد في تحديد الأدوية الجديدة والهدف المضاد للسرطان من الشبكات البيولوجية. تساعد الشبكات البيولوجية في الحفاظ على التفاعلات بين مكونات الخلايا السرطانية وتقييمها. يساعد نمذجة الشبكة الخلوية في تحديد إطار العمل الذي يربط خصائص الشبكة والسرطان باستخدام تحليل علم الأحياء بالذكاء الاصطناعي. يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع اكتشاف الأدوية المضادة للسرطان في علم الأورام. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم العديد من اللاعبين في السوق الذكاء الاصطناعي (AI) في مجال اكتشاف أدوية السرطان. على سبيل المثال، أعلنت شركة Model Medicines، وهي شركة لاكتشاف أدوية الأورام وتطوير الأدوية، في أكتوبر 2022 أنها ستطور أدوية للأورام تستهدف مستقبلات AXL وBRD4. في يونيو 2022، حصل مطور أدوية الأورام الآخر، schrödinger s.r.o.، على موافقة من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (USFDA) لطلبه الخاص بعقار جديد قيد التحقيق (INDA) لعقار يسمى SGR-1505، وهو مثبط لمستقبل MALT1. تقوم الشركة بتطوير أدوية الأورام باستخدام منصة برمجية قائمة على الفيزياء. من المتوقع أن ينمو سوق الأورام بشكل كبير في السنوات القادمة بسبب البحث المستمر والاكتشاف السريري للأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي والتطورات الرئيسية من قبل اللاعبين في السوق وشركات الأدوية.

الخلاصة

بينما نتعمق في مستقبل اكتشاف الأدوية، فإن دمج الذكاء الاصطناعي (AI) داخل هذا القطاع يمثل منارة أمل في معالجة التحديات القديمة المتمثلة في التكاليف المرتفعة ودورات التطوير الطويلة ومعدلات الاستنزاف الهائلة التي ابتليت بها صناعة الأدوية تاريخياً. إن تجميع تقنيات الذكاء الاصطناعي مع العمليات المعقدة لاكتشاف الأدوية يمهد الطريق لعصر جديد لم تعد فيه الأرقام المخيفة البالغة 2.6 مليار دولار من التكاليف وأكثر من عقد من الزمن في وقت التطوير هي القاعدة. من خلال التحالفات الاستراتيجية ورقمنة البحوث الطبية الحيوية، يتيح الذكاء الاصطناعي قفزة كبيرة في كيفية تعاملنا مع اكتشاف علاجات جديدة. إن استخدام الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي في التنقل عبر البيانات الهائلة التي يتم إنشاؤها أثناء عمليات اكتشاف الأدوية يوضح التحول نحو منهجيات أكثر ابتكارًا وفعالية. علاوة على ذلك، يقف قطاع علم الأورام على وجه الخصوص على أعتاب التطورات الثورية مع الذكاء الاصطناعي. إن دمج الذكاء الاصطناعي في اكتشاف أدوية الأورام لا يسرع فقط اكتشاف الأدوية المضادة للسرطان ولكنه يفتح أيضًا طرقًا جديدة للعلاجات التي كانت بعيدة المنال في السابق. مع بقاء السرطان سببًا رئيسيًا للوفيات في جميع أنحاء العالم، فإن دور الذكاء الاصطناعي في هذا المجال هو منارة أمل للملايين. بينما تقف الشركة في هذه اللحظة المحورية، فإن مسار الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية يبشر بمستقبل لا يعوق فيه تطوير الأدوية المنقذة للحياة بسبب أوجه القصور والتكاليف الباهظة. إن التعاون بين عمالقة التكنولوجيا وشركات الأدوية، جنبًا إلى جنب مع المنصات والحلول المبتكرة التي يتم تطويرها، يشير إلى قطاع مهيأ للتحول. في الختام، فإن الذكاء الاصطناعي في سوق اكتشاف الأدوية على وشك إحداث ثورة مدفوعة بضرورة التغلب على حواجز عمليات اكتشاف الأدوية التقليدية.