داروها علاوه بر مزایای فراوان در سلامت انسان و حیوانات، می‌توانند از طریق باقی‌مانده‌های دارویی وارد محیط زیست شوند و به اکوسیستم‌ها آسیب برسانند. آلودگی‌های دارویی پایدار در محیط زیست (EPPPs) می‌توانند اثرات مخربی بر موجودات غیرهدف و زیست‌بوم‌ها داشته باشند. برای مثال، باقی‌مانده‌های داروهای ضدبارداری می‌توانند باعث تغییر جنسیت ماهی‌ها و موجودات آبزی شوند و باقی‌مانده‌های داروهای روان‌پزشکی رفتار ماهی‌ها را تغییر دهند. همچنین، آلودگی آنتی‌بیوتیکی به مقاومت میکروبی منجر می‌شود که یک تهدید جدی برای سلامت جهانی به شمار می‌رود.
هوش مصنوعی نقش مهمی در بهینه‌سازی فرآیندهای داروسازی دارد. این فناوری با تحلیل داده‌های حجیم و پیش‌بینی فعالیت‌های زیستی و سمیت ترکیبات شیمیایی، فرآیند کشف دارو را سریع‌تر و کارآمدتر می‌کند. ابزارهایی مانند Toxception که از یادگیری عمیق برای پیش‌بینی جهش‌زایی استفاده می‌کنند، نمونه‌ای از کاربردهای هوش مصنوعی در این حوزه هستند. همچنین، ادغام هوش مصنوعی با فناوری‌های حسگر دارویی امکان نظارت لحظه‌ای بر سطح داروها و نشانگرهای زیستی را فراهم می‌کند.
مدل‌های QSAR (رابطه کمّی ساختار-فعالیت) ابزارهای تحلیلی قدرتمندی هستند که با استفاده از ویژگی‌های ساختاری ترکیبات شیمیایی، فعالیت‌های زیستی و سمیت آن‌ها را پیش‌بینی می‌کنند. این مدل‌ها با آنالیز داده‌های قبلی و یافتن روابط آماری بین ساختارهای مولکولی و اثرات بیولوژیکی، به محققان کمک می‌کنند تا بدون نیاز به آزمایش‌های پرهزینه و زمان‌بر، پتانسیل زیستی و خطرات احتمالی ترکیبات جدید را ارزیابی کنند. کاربردهای مهم QSAR شامل پیش‌بینی سمیت حاد و مزمن، ارزیابی ریسک‌های زیست‌محیطی مواد شیمیایی، و شناسایی و بهینه‌سازی ترکیبات دارویی بالقوه است. با ادغام این مدل‌ها با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، دقت، سرعت و قابلیت تعمیم آن‌ها به میزان قابل توجهی افزایش یافته است. این ترکیب موجب شده که مدل‌های QSAR در حوزه‌های داروسازی، سم‌شناسی، کشاورزی و محیط زیست به ابزاری بسیار ارزشمند و پرکاربرد تبدیل شوند.
شیمی ترکیبی یک روش نوین در علم داروسازی است که با فراهم‌کردن امکان سنتز سریع و هم‌زمان تعداد زیادی ترکیب شیمیایی، روند کشف داروها را تسهیل و تسریع می‌کند. در این روش، کتابخانه‌های متنوعی از ترکیبات شیمیایی ساخته می‌شوند تا بتوان آن‌ها را به‌صورت گسترده برای یافتن ترکیبات مؤثر دارویی غربالگری کرد. ابزارهایی مانند کتابخانه‌های رمزگذاری‌شده با DNA (DECL)، که در آن هر ترکیب با یک رشته‌ی خاص از DNA شناخته می‌شود، یا کتابخانه‌های یک مهره-یک ترکیب (OBOC)، که در آن هر مهره حاوی یک ترکیب منحصر‌به‌فرد است، و نیز میکروآرایه‌های مصنوعی که ترکیبات مختلف را روی سطوح کوچک قرار می‌دهند، همگی موجب می‌شوند غربالگری ترکیبات با سرعت و دقت بالاتری انجام گیرد. این تکنیک‌ها به پژوهشگران این امکان را می‌دهند که در زمان کمتر، ترکیبات دارویی مؤثرتری را شناسایی و بهینه‌سازی کنند.
هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های قبلی، پیش‌بینی کند که کدام ترکیبات شیمیایی ممکن است بیشترین اثر درمانی را داشته باشند، بنابراین قبل از سنتز، گزینه‌های بهتر را پیشنهاد می‌دهد. همچنین الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک می‌کنند تا کتابخانه‌های شیمیایی به‌صورت هدفمند طراحی شوند، یعنی به جای تولید هزاران ترکیب تصادفی، ترکیب‌هایی ساخته شوند که احتمال مؤثر بودنشان بیشتر است.
در فرآیند غربالگری، داده‌های عظیمی تولید می‌شود. AI با سرعت بالا می‌تواند این داده‌ها را تحلیل کرده و ترکیبات موفق را شناسایی کند، در حالی که انسان ممکن است روزها برای این کار وقت بگذارد.
با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، نیاز به آزمایش‌های بی‌هدف و زمان‌بر کمتر می‌شود، که این موضوع به‌طور مستقیم زمان کشف دارو را کاهش داده و هزینه‌ها را پایین می‌آورد.در نتیجه، هوش مصنوعی به‌نوعی به «مغز محاسباتی» این فرآیند تبدیل شده که تصمیم‌گیری‌ها را دقیق‌تر، سریع‌تر و هوشمندانه‌تر می‌کند.
شیمی سبز شاخه‌ای از علم شیمی است که هدف آن طراحی فرآیندها و محصولات شیمیایی به‌گونه‌ای است که تا حد امکان برای محیط زیست و سلامت انسان‌ها بی‌خطر باشند. این رویکرد بر کاهش مصرف منابع تجدیدناپذیر، جلوگیری از تولید ضایعات، و استفاده از مواد اولیه و حلال‌های ایمن‌تر و سازگار با محیط تأکید دارد. برای مثال، به جای استفاده از حلال‌های سمی مانند بنزن یا کلروفرم، شیمی سبز استفاده از حلال‌های طبیعی و کم‌خطر مانند آب یا اتانول را توصیه می‌کند. همچنین، اصول آن شامل طراحی واکنش‌هایی با بازده بالا، کاهش مراحل سنتز، و جایگزینی واکنش‌های سنتی با واکنش‌های چندجزئی یا کاتالیزوری است که ضایعات کمتری تولید می‌کنند. کاربردهای عملی این رویکرد در صنعت داروسازی نیز قابل توجه است؛ به‌عنوان نمونه، تولید داروهایی مانند آتورواستاتین (برای کاهش کلسترول) و سرترالین هیدروکلراید (برای درمان افسردگی) با روش‌های سبز، نه تنها بازده را افزایش داده بلکه اثرات مخرب زیست‌محیطی را نیز کاهش داده است. شیمی سبز نقش مهمی در حرکت به‌سوی توسعه پایدار ایفا می‌کند و به‌نوعی پلی میان پیشرفت علمی و مسئولیت‌پذیری زیست‌محیطی است.
گردآورنده: رومینا مرادی
