یکی از مشکلات اصلی در صنعت داروسازی، زمان‌بر بودن و هزینه‌ی بسیار بالای کشف و توسعه‌ی داروهای جدید است. طبق آمار، تولید یک دارو حدود ۱۰ تا ۱۵ سال طول می‌کشد و هزینه‌ی آن ممکن است به چند میلیارد دلار برسد. حتی با این همه هزینه و زمان، تقریباً ۹۰ درصد داروها در مراحل آزمایش‌های بالینی شکست می‌خورند. این شکست‌ها معمولاً به دلایلی مثل اثربخشی پایین دارو، ویژگی‌های نامطلوب فارماکوکینتیکی یا عوارض جانبی پیش‌بینی‌نشده اتفاق می‌افتند. اما حالا هوش مصنوعی به کمک این صنعت آمده تا با دقت بالاتر و سرعت بیشتر، این روند را متحول کند.
هوش مصنوعی به‌طور خاص در تشخیص بیماری‌ها عملکرد چشمگیری داشته است. مثلاً در دوران همه‌گیری کووید-۱۹، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل تصاویر رادیولوژی استفاده شد و این مدل‌ها توانستند بیماران مبتلا را با دقت بالا شناسایی کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام بیماری‌های پیچیده‌تر مثل سرطان و آلزایمر نیز بسیار مؤثر بوده است. نکته‌ی جالب این است که این تکنولوژی نه‌تنها می‌تواند بیماری را تشخیص دهد، بلکه می‌تواند پیش‌بینی کند که یک بیمار چگونه به درمان پاسخ خواهد داد و حتی سیر بیماری را دنبال کند.
یکی از هیجان‌انگیزترین بخش‌های مقاله به نقش هوش مصنوعی در شناسایی اهداف دارویی مربوط می‌شود. در این مرحله، محققان باید پروتئین یا مولکولی را که عامل بروز بیماری است، پیدا کنند. ابزارهای هوش مصنوعی، مانند PandaOmics، به پژوهشگران کمک می‌کنند تا این اهداف را دقیق‌تر و سریع‌تر شناسایی کنند. همچنین، مدل‌هایی مثل AlphaFold توانسته‌اند ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها را با دقت بالایی پیش‌بینی کنند، کاری که انجام آن با روش‌های آزمایشگاهی سنتی بسیار سخت و زمان‌بر بود.
در مرحله‌ی بعد، یعنی آزمایش‌های بالینی، هوش مصنوعی باز هم نقش مهمی ایفا می‌کند. این تکنولوژی می‌تواند بیماران مناسب برای آزمایش‌ها را شناسایی کند، روند درمان را زیر نظر بگیرد و حتی نتایج را پیش‌بینی کند. برای مثال، ابزار AiCure به پزشکان کمک می‌کند تا مطمئن شوند بیماران به‌درستی داروهایشان را مصرف می‌کنند، که این کار دقت آزمایش‌ها را بالاتر می‌برد و احتمال موفقیت دارو را افزایش می‌دهد.
البته، همه‌چیز هم به این سادگی نیست و هوش مصنوعی در این مسیر با چالش‌هایی روبه‌رو است. یکی از مهم‌ترین مشکلات، عدم شفافیت در فرآیند تصمیم‌گیری این مدل‌هاست. بسیاری از الگوریتم‌های پیشرفته مثل یادگیری عمیق، مانند "جعبه سیاه" عمل می‌کنند و حتی متخصصان هم دقیقاً نمی‌دانند که چرا و چگونه به یک نتیجه رسیده‌اند. برای رفع این مشکل، مفهومی به نام "هوش مصنوعی توضیح‌پذیر" (XAI) در حال توسعه است که هدفش افزایش شفافیت و قابل‌فهم‌تر کردن این مدل‌هاست. از طرف دیگر، کیفیت داده‌های آموزشی هم بسیار مهم است. اگر داده‌هایی که مدل‌ها با آن‌ها آموزش دیده‌اند ناقص یا مغرضانه باشند، نتیجه‌ی پیش‌بینی‌ها هم دقیق نخواهد بود. همچنین اجرای این مدل‌ها به توان محاسباتی بالایی نیاز دارد که هم هزینه‌بر است و هم مصرف انرژی بالایی دارد.
در مجموع، مقاله نتیجه می‌گیرد که هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور قابل‌توجهی فاصله‌ی بین درک بیماری‌ها و کشف داروهای جدید را کاهش دهد. با وجود چالش‌ها و موانع، آینده‌ی این فناوری امیدوارکننده به نظر می‌رسد. اگر مدل‌های هوش مصنوعی شفاف‌تر، دقیق‌تر و کارآمدتر شوند، می‌توانند انقلابی در صنعت داروسازی و مراقبت‌های بهداشتی ایجاد کنند و روند توسعه‌ی داروها را به شکل چشمگیری بهبود بخشند.
گردآورنده: رومینا مرادی
