أخبار ar.wedoany.com، في أكتوبر 2025، أعلنت شركة إيلي ليلي (Eli Lilly) عن اعتزامها بناء أقوى حاسوب عملاق في تاريخ صناعة الأدوية. وبحلول فبراير 2026، تم تشغيل "LillyPod"، المجهز بأكثر من 1000 وحدة معالجة رسومية من نوع NVIDIA Blackwell Ultra، مما يوفر قدرة حاسوبية تتجاوز 9000 بيتافلوب، وتم تجميعه في غضون أربعة أشهر تقريبًا، مع إمكانية الوصول عالي السرعة إلى حوالي 700 تيرابايت من بيانات علم الجينوم. يُعد هذا رمزًا للاعتقاد الراسخ في القطاع: لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد فضول بحثي، بل أصبح بنية تحتية علمية أساسية، تضاهي في أهميتها المختبرات الرطبة أو فرق العمليات السريرية.
ومع ذلك، يخفي الإعلان نفسه اعترافًا يستحق الانتباه. صرح كبير مسؤولي المعلومات والرقمنة في شركة إيلي ليلي بأن عوائد كل هذه القدرات الهائلة لن تتحقق فعليًا قبل عام 2030. لا يوجد حتى الآن أي دواء تم تصميمه بواسطة الذكاء الاصطناعي حصل على موافقة الجهات التنظيمية، وأكثر المرشحات الدوائية الأصلية تقدمًا والمبنية على الذكاء الاصطناعي لا تزال في مرحلة التجارب المتوسطة. الفجوة بين حجم البنية التحتية وضعف الأدلة السريرية هي التوتر الأساسي في هذا المجال، وهي أكثر حدة وتعقيدًا في آسيا. يُظهر استطلاع أجرته شركة ZS لكبار المسؤولين التنفيذيين في قطاعي الأدوية والتكنولوجيا الحيوية أن حوالي 85% من المشاركين يخططون للاستثمار في البيانات والرقمنة والذكاء الاصطناعي في مجال البحث والتطوير، لكن توقعات ZS لعام 2026 تشير إلى أن حوالي 17% فقط من قادة التكنولوجيا أفادوا بتحقيق عوائد قابلة للقياس من استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي في مجالي البحث والاكتشاف. لقد استثمر القطاع في الذكاء الاصطناعي كبنية تحتية، لكن معظم هذه الاستثمارات لم تحقق عوائدها بعد.
من حيث بيانات التحقق، حتى منتصف عام 2025، دخل أكثر من 29 مشروعًا علاجيًا مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي وتم الإبلاغ عنها علنًا مرحلة الدراسات البشرية، وبحلول أوائل عام 2026، كان أكثر من 173 مشروعًا أصليًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي في مرحلة التطوير السريري. بعد دخول مرحلة اختبار المرضى، تتراوح نسبة نجاح الجزيئات التي اكتشفها الذكاء الاصطناعي في تجارب المرحلة الأولى بين 80% و90%، وهي أعلى بكثير من المتوسط التاريخي للقطاع والذي يتراوح بين حوالي 50% و65%. ولكن عند الانتقال إلى تجارب المرحلة الثانية، التي تختبر الفعالية الفعلية، تنخفض نسبة نجاح الجزيئات التي اكتشفها الذكاء الاصطناعي إلى حوالي 40%، وهي لا تختلف إحصائيًا عن المعايير التقليدية للقطاع، مع العلم أن حجم العينة صغير. لا يزال معدل الفشل السريري الإجمالي في صناعة الأدوية ثابتًا عند حوالي 90%.
قامت شركة إنسيليكو ميديسين (Insilico Medicine)، ومقرها هونغ كونغ، بدفع عقار رينتوسيرتيب (rentosertib)، وهو مثبط لإنزيم TNIK والمُسمى سابقًا ISM001-055 والمُخصص لعلاج التليف الرئوي مجهول السبب، إلى مرحلة الإثبات المفاهيمي من التجارب السريرية من الفئة IIa. في يونيو 2025، نشرت مجلة "Nature Medicine" نتائج تجربة شملت 71 مريضًا في 22 مركزًا في الصين، وأظهرت تحسنًا ملحوظًا في وظائف الرئة مقارنةً بالعلاج الوهمي. يُعد هذا أول دواء يجمع بين هدف مركب تم تصميمه بواسطة الذكاء الاصطناعي ويحقق قراءات بشرية موثوقة في مرحلة متوسطة، لكنه تم تطويره بالاقتران مع الكيمياء الدوائية التقليدية. في الوقت نفسه، أوقفت شركة Recursion Pharmaceuticals في مايو 2025 تطوير مرشحها الدوائي REC-994 الذي اكتشفه الذكاء الاصطناعي، كما تم تعليق أو تخفيض أولوية العديد من الأدوية الأخرى المصممة بواسطة الذكاء الاصطناعي بعد المرحلة الثانية خلال العام. الدرس المستفاد هو أن الذكاء الاصطناعي يواجه نفس معدلات الفشل القاسية التي تواجهها العناصر الأخرى في تطوير الأدوية.
في آسيا، توجد ثلاثة عوامل هيكلية معقدة. أولها هو سيادة البيانات. تفرض الصين منذ عام 1998 قيودًا على نقل البيانات الجينية البشرية إلى جهات أجنبية، وقد أسست "لوائح إدارة الموارد الجينية البشرية" لعام 2019، و"اللائحة التنفيذية" لعام 2023، و"قانون الأمن البيولوجي" لعام 2020 النظام ذي الصلة. يتطلب النقل العابر للحدود للبيانات الجينومية مراجعة إدارية من وزارة العلوم والتكنولوجيا وتقييم أمني من إدارة الفضاء الإلكتروني، وقد يستغرق ذلك شهورًا. واجهت شركتا بي جي آي (BGI) وأسترازينيكا (AstraZeneca) في الماضي عقوبات بسبب التعامل غير المصرح به مع العينات الجينية. قد تعمل مسودة التعديل لعام 2026 على تضييق نطاق البيانات المقيدة لتشمل تسلسلات الأحماض النووية فقط، لكن مبدأ الترجمة أصبح راسخًا. كما يحد الأمر التنفيذي الأمريكي رقم 14117 من النقل بكميات كبيرة لبيانات الجينوم للأمريكيين إلى "دول مثيرة للقلق". العامل الثاني هو الحوسبة، حيث تفرض ضوابط التصدير الأمريكية على رقائق الذكاء الاصطناعي المتقدمة قيودًا تدفع الصين ومناطق أخرى إلى اعتماد نماذج مختلفة. العامل الثالث هو المواهب، فالأشخاص الذين يفهمون بنية المحولات (Transformer) وطي البروتينات في آن واحد هم محور التنافس في القطاع، وهم نادرون بشكل خاص في آسيا.
استوعب مجال اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي حوالي 9.7 مليار دولار خلال العقد الماضي، لكن المستثمرين بدأوا يستيقظون. يطلق الأكاديميون الذين يدرسون تدفقات رأس المال الاستثماري على هذه الظاهرة اسم "تبييض الذكاء الاصطناعي"، أي قيام الشركات باستخدام الذكاء الاصطناعي كعلامة تسويقية بدلاً من كونه قدرة علمية أساسية. تدفق التمويل الأقوى إلى الشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي مع التنفيذ التجريبي في حلقة مغلقة. يمثل بناء الحاسوب العملاق من إيلي ليلي بنية تحتية حقيقية، ويمثل عقار رينتوسيرتيب من إنسيليكو ميديسين جزيءًا آسيويًا في المرحلة السريرية مع قراءات حقيقية، بينما يمثل الجزء الطويل من الشركات الناشئة ممارسة تحويل التنبؤات من قواعد البيانات العامة إلى منصات مملوكة. المسافة بين هذه العناصر الثلاثة هي بالضبط المسافة بين البنية التحتية الحقيقية والمجرد دعاية.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
