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، وفقًا لتوقعات UnivDatos.

النقاط الرئيسية في التقرير:

• اكتشاف وتطوير الأدوية (D&D) مكلف ويستغرق وقتًا طويلاً. وفقًا لتقارير المجلات الصناعية، يبلغ متوسط تكلفة اكتشاف وتطوير علاجات دوائية جديدة 2.6 مليار دولار أمريكي، وتتجاوز دورة التطوير 10 سنوات. يتم التخلص من معظم العلاجات المرشحة في وقت مبكر من التجربة السريرية، خاصة في التجارب قبل السريرية والمرحلة الأولى، نظرًا لقمع اختبارات التطوير المحدودة التي تؤثر 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. ونتيجة لذلك، أصبحت حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة هذه شائعة بشكل متزايد بين اللاعبين في صناعة علوم الحياة. وفقًا لتقديرات عام 2021 من Clinical Trials Arena، نما 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.
• تتحول المساحات الطبية الحيوية والبحثية السريرية بشكل متزايد إلى رقمية، 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 الأدويةإلى 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 شاقة 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 القيادات الدوائية الدوائية إلى مرشحين للأدوية للتجارب السريرية. يقدر الخبراء أن ما يقرب من 90٪ من المرشحين للأدوية الذين تم أخذهم في الاعتبار 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 الدواء. 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.

أطلق العنان لرؤى 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 أمريكي. تحدث 80-90٪ من حالات فشل الأدوية في العيادة حيث تمثل تجارب Phase II PoC غالبية حالات الفشل السريري. في حين أن عدد NMEs المعتمدة من قبل الهيئات التنظيمية مثل US FDA 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 من الاستنزاف السريري في المراحل المتأخرة، ونظام تنظيمي أكثر صرامة يضع مستوى موافقة مرتفعًا، وزيادة تكاليف التجارب السريرية، خاصة بالنسبة للتجارب المحورية. تدفع هذه العوامل الابتكار واعتماد التقنيات الجديدة من قبل شركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية لتحسين الإنتاجية وخفض التكاليف وضمان الاستدامة على المدى الطويل.

يتم الموافقة على مركب واحد فقط من بين كل 5000 إلى 10000 مركب كمرشح للدواء لحالة معينة في عملية اكتشاف الدواء. 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 ومؤسسات القطاع العام على تسريع جهودهم في تصميم الأدوية والطب الدقيق. تتيح مجموعة تحديد الهدف والرصاص تصميمًا أكثر كفاءة للأدوية في السيليكو، وتتوقع هياكل البروتين وتسريع تحسين الرصاص في اكتشاف الأدوية. تساعد مجموعتا Google Cloud المدعومتان بالذكاء الاصطناعي في حل مشكلة طويلة الأمد في مجال الصيدلة الحيوية: طرح دواء جديد في سوق الولايات المتحدة، الأمر الذي قد يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا. بدأت بالفعل العديد من الشركات، بما في ذلك شركة Pfizer الكبيرة للأدوية، 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 يحقق أقصى قدر من الجذب في السوق

يعمل اكتشاف أدوية الأورام بالذكاء 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 للوفاة في الولايات المتحدة مع توقع حدوث أكثر من 609,360 حالة سرطان جديدة بحلول عام 2022. يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع اكتشاف الأدوية المضادة للسرطان من خلال التعلم الآلي واستخدام خوارزميات التعلم العميق. بمساعدة التعلم العميق، يمكن تصميم المرشحين للأدوية في هيكل جزيئي جديد تمامًا ويمكن التنبؤ بردود أفعالهم. 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 آخر لأدوية الأورام، schrödinger s.r.o.، على موافقة من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (USFDA) لطلب دواء جديد للاستقصاء (INDA) لدواء 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 واكتشاف الأدوية السريرية 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 ارتفاع التكاليف ودورات التطوير الطويلة ومعدلات الاستنزاف الشاقة التي ابتليت بها صناعة الأدوية تاريخياً. إن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع العمليات المعقدة لاكتشاف الأدوية يمهد الطريق لعصر جديد لم تعد فيه الأرقام الشاقة البالغة 2.6 مليار دولار من التكاليف وأكثر من عقد من الزمن في وقت التطوير هي المعايير. من خلال التحالفات الإستراتيجية ورقمنة البحوث الطبية الحيوية، يتيح الذكاء الاصطناعي قفزة كبيرة في الطريقة التي نتعامل بها مع اكتشاف العلاجات الجديدة. إن استخدام الحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في تصفح البيانات الهائلة التي يتم إنشاؤها أثناء عمليات اكتشاف الأدوية يجسد التحول نحو منهجيات أكثر ابتكارًا وفعالية. علاوة على ذلك، يقف قطاع الأورام على وجه الخصوص على أعتاب تطورات ثورية مع الذكاء الاصطناعي. إن دمج الذكاء الاصطناعي في اكتشاف أدوية الأورام لا يقتصر فقط على تسريع اكتشاف الأدوية المضادة للسرطان، بل 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 يعيق 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.