يجذب التقاطع بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والتكنولوجيا الحيوية رؤوس أموال ضخمة مع ترك كبار الباحثين لأعمال النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) ذات الأغراض العامة من أجل التطبيقات العلمية. وتفيد التقارير بأن باحث OpenAI، مايلز وانغ، يستعد لإطلاق مشروع سيحدث ثورة في اكتشاف الأدوية باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

خطوة عالية المخاطر من OpenAI إلى التكنولوجيا الحيوية

وانغ، خريج علوم الحاسوب من جامعة Harvard الذي انضم إلى OpenAI في عام 2024، يجري محادثات لجمع 200 مليون دولار بتقييم قدره 2 مليار دولار. وقد شكك في بعض هذه الأرقام، لكن رحيله يؤكد "هجرة العقول" المتزايدة من مختبرات الذكاء الاصطناعي الواسعة إلى المجالات العلمية ذات التأثير العالي.

تخطط الشركة الناشئة لتوظيف العديد من باحثي OpenAI الآخرين، مما يخلق تجمعاً مركزاً للمواهب يركز على أتمتة الاكتشاف البيولوجي. وتشير هذه الخطوة إلى تحول من روبوتات الدردشة إلى نماذج يمكنها التعامل مع تعقيدات البيولوجيا الجزيئية.

استهداف إعادة استخدام الأدوية والتنبؤ الجزيئي

بدلاً من مطاردة كيانات كيميائية جديدة تماماً، قد يركز مشروع وانغ على نماذج الذكاء الاصطناعي التي تكشف عن استخدامات جديدة للأدوية الحالية المعتمدة من قبل FDA وإحياء المركبات التي فشلت في التجارب السريرية.

توفر إعادة استخدام الأدوية ميزة تجارية واضحة: فالاختبارات الأمنية قد أُجريت بالفعل، مما يقصر الطريق إلى تحقيق الإيرادات بشكل كبير مقارنة بتطوير الأدوية من الصفر (de novo). ومن خلال استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بكيفية ارتباط الجزيئات بالأهداف البيولوجية المختلفة، يمكن للشركة الناشئة اختصار سنوات من العمل المختبري.

النمو الانفجاري لقطاع الذكاء الاصطناي والتكنولوجيا الحيوية

يعكس هدف تقييم وانغ سوقاً تسخن بسرعة. تهيمن بالفعل شركات كبرى على مجال علوم الحياة المدفوع بالذكاء الاصطناعي:

  • Chai Discovery: جمعت 400 مليون دولار بتقييم قدره 3.8 مليار دولار لبناء نماذج للتنبؤ بالتفاعلات الجزيئية.
  • Isomorphic Labs: شركة منبثقة عن Google DeepMind أمنت 2.1 مليار دولار في جولة تمويل من الفئة B في مايو لاكتشاف الأدوية المدفوع بالذكاء الاصطناعي.

تظهر هذه الصفقات أن شركات رأس المال الاستثماري مثل Lightspeed — التي ورد أنها تسعى للعب دور رائد في جولة وانغ — ترى في البيولوجيا المدعومة بالذكاء الاصطناعي واحدة من أكثر الحدود ربحية.

لماذا يهم هذا مشهد الذكاء الاصطناعي

ينقل الذكاء الاصطناعي المتخصص في اكتشاف الأدوية النقاش من مناقشات الذكاء الاصطناعي العام (AGI) المجردة إلى نتائج ملموسة للذكاء الاصطناعي التطبيقي. عندما ينقل باحثون مثل وانغ قوانين التوسع (scaling laws) وبنيات المحولات (transformer architectures) التي تم صقلها في OpenAI إلى مجموعات البيانات البيولوجية، فإنهم يسرعون الاختراقات العلمية. ومن المرجح أن تعتمد الموجة التالية من خلق القيمة في الذكاء الاصطناعي على التكامل العمودي مع العلوم الفيزيائية.

النقاط الرئيسية

  • تدفق هائل لرؤوس الأموال: يسعى وانغ لجمع 200 مليون دولار بتقييم قدره 2 مليار دولار لشركة ناشئة في مجال اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي.
  • التركيز الاستراتيجي: سيعطي المشروع الأولوية لإعادة استخدام الأدوية، باستخدام الذكاء الاصطناعي لإيجاد تطبيقات سريرية جديدة للأدوية الحالية المعتمدة من FDA وتقصير الوقت اللازم لطرحها في السوق.
  • المشهد التنافسي: ستتواجد الشركة الناشئة جنباً إلى جنب مع لاعبين ذوي قيمة عالية مثل Chai Discovery و Isomorphic Labs، مما يسلط الضوء على تحول قوي في رأس المال الاستثماري نحو علوم الحياة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

يسعى مايلز وانغ، الباحث السابق في OpenAI، لجمع 200 مليون دولار بتقييم قدره 2 مليار دولار لشركة ناشئة جديدة لإعادة استخدام الأدوية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. وإذا أُغلقت الجولة، فسوف ينضم المشروع إلى حفنة من الشركات المنبثقة في مجال التكنولوجيا الحيوية والذكاء الاصطناعي التي جذبت بالفعل مليارات الدولارات، مما يؤكد السرعة التي تتدفق بها رؤوس الأموال إلى مشاريع "الذكاء الاصطناعي من أجل البيولوجيا".

من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) إلى الجزيئات

وصل وانغ إلى OpenAI في عام 2024 بعد حصوله على درجة في علوم الحاسوب من جامعة Harvard. وتقول المصادر إنه يخطط الآن لتطبيق نفس تقنيات التوسع على العلوم الجزيئية، وتوظيف العديد من خريجي OpenAI لبناء فريق يمكنه أتمتة البحث عن استخدامات جديدة للأدوية الحالية.

تعكس هذه الخطوة "هجرة عقول" أوسع من مختبرات الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة إلى المجالات العلمية المتخصصة. حيث يرى الباحثون فرصة لتطبيق بنيات المحولات (transformer architectures) المثبتة — والتي بُنيت في الأصل للنصوص — على البيانات الأكثر تعقيداً بكثير مثل هياكل البروتين، والتعبير الجيني، والتفاعلات الكيميائية.

لماذا إعادة استخدام الأدوية؟

تطارد معظم الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا الحيوية مركبات جديدة، وهو مسار قد يستغرق عقداً من الزمان ويكلف مليارات الدولارات قبل وصول حبة دواء واحدة إلى السوق. يهدف مشروع وانغ إلى إيجاد طريق مختصر: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد زوايا علاجية جديدة للأدوية التي وافقت عليها FDA بالفعل أو التي تم استبعادها بعد فشل التجارب. وتعمل بيانات السلامة الحالية على تقصير المسار التنظيمي، ويمكن أن يتقلص الوقت اللازم لتحقيق الإيرادات بشكل كبير.

ستتنبأ التكنولوجيا الأساسية بكيفية ارتباط الجزيء بالأهداف البيولوجية المختلفة، مما يشير إلى روابط غير متوقعة بالأمراض.

طفرة تمويل الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الحيوية

تقييم وانغ المستهدف ليس رقماً شاذاً. فقد أعلنت شركة Chai Discovery عن جمع 400 مليون دولار بتقييم قدره 3.8 مليار دولار لبناء نماذج تتنبأ بالتفاعلات الجزيئية. كما حصلت Isomorphic Labs، وهي شركة منبثقة عن Google DeepMind، على تمويل Series B بقيمة 2.1 مليار دولار في مايو لنفس الغرض. وقد جذبت كلتا الشركتين شركات رأس مال استثماري من الطراز الأول، وتفيد التقارير أن Lightspeed تجري محادثات لقيادة جولة تمويل وانغ.

ما يجب مراقبته

ستكون الإنجازات العلمية الأولى للشركة الناشئة ذات أهمية مماثلة.

الخلاصة

يوضح سعي مايلز وانغ لتأسيس شركة بقيمة 2 مليار دولار لإعادة استخدام الأدوية مدعومة بالذكاء الاصطناعي مدى سرعة انتقال رأس المال من العمل العام على النماذج اللغوية الكبيرة إلى التطبيقات العلمية المتخصصة. يمكن لهذا المشروع أن يسرع تقديم علاجات جديدة من خلال إعادة توظيف الأدوية الحالية، ولكن يجب عليه التغلب على محدودية البيانات، والرقابة التنظيمية، وندرة المواهب. وسيعتمد ما إذا كانت الشركة الناشئة ستصبح نموذجاً رائداً في طفرة التكنولوجيا الحيوية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على قدرتها على تحويل تنبؤات النماذج إلى نتائج سريرية في العالم الحقيقي.