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

أبرز النقاط الرئيسية في التقرير:

• اكتشاف الأدوية وتطويرها (D&D) مكلف ويستغرق وقتًا طويلاً. وفقًا لتقارير المجلات الصناعية، يبلغ متوسط ​​تكلفة اكتشاف وتطوير علاجات دوائية جديدة 2.6 مليار دولار أمريكي 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 التجارب السريرية وتحسين كفاءة التجارب السريرية ودقتها. ونتيجة لذلك، أصبحت حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة هذه تحظى بشعبية متزايدة بين اللاعبين في صناعة علوم الحياة. وفقًا لتقديرات عام 2021 من Clinical Trials Arena، ارتفع عدد التحالفات والشراكات الاستراتيجية بين أكبر أربع شركات تعتمد على الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية وشركات الأدوية من 4 في عام 2015 إلى 27 في عام 2020.
• تتحول المساحات الطبية الحيوية والبحثية السريرية بشكل متزايد إلى مساحات رقمية، مما يمهد الطريق لحلول الذكاء الاصطناعي. إن الكم الهائل من البيانات المتولدة في عمليات اكتشاف الأدوية، بما في ذلك في مرحلة فحص الجزيئات وفي الدراسات قبل السريرية، يزيد من الطلب على الحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

وفقًا لتقرير جديد صادر عن Univdatos Market Insights، من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي في 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 أحد أكثر العمليات شاقة وتستغرق وقتًا طويلاً في العالم. أكبر مشكلة في اكتشاف الأدوية وتطويرها هي ارتفاع معدل الاستنزاف. ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى نهج التجربة والخطأ المستخدم في اكتشاف الأدوية. يتم تحويل أقل من 1٪ من القيادات الدوائية الدوائية إلى مرشحين للأدوية للتجارب السريرية. يقدر الخبراء أن ما يقرب من 90٪ من المرشحين للأدوية الذين تم 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 أمريكي للانتقال من المختبر إلى السوق. يتم تكبد حوالي ثلث التكاليف المذكورة أعلاه خلال مرحلة اكتشاف الأدوية. ولمواجهة 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. ومن المتوقع أن يكون اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي قادرًا على معالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات السريرية/الطبية والاستفادة منها لتحسين مساعي اكتشاف الأدوية الحديثة.

اكتشف رؤى حول سوق الذكاء الاصطناعي في 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 التي تدفع الذكاء 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 أمريكي. تحدث 80-90% من حالات فشل الأدوية في العيادة، حيث تمثل تجارب المرحلة الثانية PoC غالبية حالات الفشل السريري. في حين أن عدد المركبات الكيميائية الجديدة المعتمدة من قبل الوكالات التنظيمية مثل إدارة الغذاء والدواء الأمريكية قد زاد على مدى العقد الماضي (2010-2019) مقارنة بالعقد السابق، فقد زادت تكلفة طرح دواء جديد في السوق بشكل كبير. تشمل العوامل الرئيسية التي تساهم في زيادة تكاليف الابتكار الصيدلاني الاستثمار المفقود بسبب الاستنزاف السريري في المراحل المتأخرة، ونظام تنظيمي أكثر صرامة يضع مستوى موافقة مرتفعًا، وزيادة تكاليف التجارب السريرية، لا سيما بالنسبة للتجارب المحورية. تدفع هذه العوامل الابتكار وتبني تقنيات جديدة 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 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، والتي تم تصميمها لمساعدة شركات اكتشاف الأدوية وشركات الأدوية ومنظمات القطاع العام على تسريع تصميم الأدوية وجهود الطب الدقيق. تتيح مجموعة Target and Lead Identification تصميمًا أكثر كفاءة للأدوية في السيليكو، وتتنبأ بهياكل البروتين وتسريع تحسين الرصاص في اكتشاف الأدوية. تساعد مجموعتا Google Cloud اللتان تعملان بالذكاء الاصطناعي في حل مشكلة قائمة منذ فترة طويلة في مجال المستحضرات الصيدلانية الحيوية: طرح دواء جديد في السوق الأمريكية، الأمر الذي قد يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا. بدأت العديد من الشركات، بما في ذلك شركة Pfizer للأدوية الكبرى، 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 لغة طبيعية" مع المنصة، مما يسمح لهم بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة واكتشاف الأهداف العلاجية المحتملة والعلامات البيولوجية بشكل أكثر فعالية.

قطاع الأورام يكتسب أقصى قدر من الجذب في السوق

يعمل اكتشاف أدوية الأورام باستخدام الذكاء الاصطناعي على تسريع اكتشاف أدوية مكافحة السرطان. من المتوقع أن ينمو قطاع اكتشاف أدوية الأورام في المستقبل القريب حيث أن معدل الإصابة بالسرطان آخذ في الارتفاع. تقدر جمعية السرطان الأمريكية لعام 2022 أن السرطان هو ثاني سبب رئيسي للوفاة في الولايات المتحدة مع توقع ظهور أكثر من 609,360 حالة سرطان جديدة بحلول عام 2022. يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع اكتشاف الأدوية لأدوية مكافحة السرطان من خلال التعلم الآلي واستخدام خوارزميات التعلم العميق. بمساعدة التعلم العميق، يمكن تصميم المرشحين للأدوية في هيكل جزيئي جديد 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 من خلال استخدام تحليل علم الأحياء بالذكاء الاصطناعي. يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع اكتشاف أدوية مكافحة السرطان 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 وتطويرها، في أكتوبر 2022 أنها ستطور أدوية للأورام تستهدف مستقبلات AXL وBRD4. في يونيو 2022، تلقت شركة أخرى لتطوير أدوية الأورام، شرويدنجر إس آر أو، موافقة من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (USFDA) لطلب دواء جديد قيد التحقيق (INDA) لدواء يسمى SGR- 1505، وهو مثبط لمستقبل MALT1. تقوم الشركة بتطوير أدوية للأورام باستخدام منصة برامج قائمة على الفيزياء. ومن المتوقع أن ينمو سوق الأورام بشكل كبير في السنوات القادمة بسبب الأبحاث الجارية واكتشاف الأدوية السريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي والتطورات الرئيسية التي يقوم بها اللاعبون في السوق وشركات الأدوية.

الخلاصة

بينما نتعمق في مستقبل اكتشاف الأدوية، فإن دمج الذكاء الاصطناعي (AI) داخل هذا القطاع يقدم منارة أمل في معالجة التحديات طويلة الأمد المتمثلة في التكاليف المرتفعة، ودورات التطوير الطويلة، ومعدلات الاستنزاف الشاقة التي ابتليت بها صناعة الأدوية تاريخيًا. إن توليفة تقنيات الذكاء الاصطناعي مع العمليات المعقدة لاكتشاف الأدوية تمهد الطريق لعصر جديد حيث لم تعد الأرقام الشاقة البالغة 2.6 مليار دولار من حيث التكاليف وأكثر من عقد من حيث وقت التطوير هي المعايير. ومن خلال التحالفات الاستراتيجية ورقمنة الأبحاث الطبية الحيوية، يتيح الذكاء الاصطناعي قفزة كبيرة في الطريقة التي نتعامل بها مع اكتشاف علاجات جديدة. إن استخدام الحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في التنقل عبر البيانات الهائلة المتولدة أثناء عمليات اكتشاف الأدوية يجسد التحول نحو منهجيات أكثر ابتكارًا وفعالية. علاوة على ذلك، يقف قطاع الأورام على وجه الخصوص على أعتاب التطورات الثورية مع الذكاء الاصطناعي. إن دمج الذكاء الاصطناعي في اكتشاف أدوية الأورام لا يسرع فقط اكتشاف أدوية مكافحة السرطان ولكنه يفتح أيضًا طرقًا جديدة للعلاجات التي كانت بعيدة المنال في السابق. مع بقاء السرطان سببًا رئيسيًا للوفاة 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 يعيقه فيه تطوير الأدوية المنقذة للحياة بسبب أوجه القصور والتكاليف الباهظة. إن التعاون بين عمالقة التكنولوجيا وشركات الأدوية، إلى جانب المنصات والحلول المبتكرة التي يتم تطويرها، يشير إلى قطاع مهيأ للتحول. في الختام، فإن الذكاء الاصطناعي في سوق اكتشاف الأدوية على وشك ثورة مدفوعة بضرورة التغلب على حواجز عمليات اكتشاف الأدوية التقليدية.