كشفت Anthropic مؤخراً عن الجهود التي يبذلها فريق علوم الحياة لديها لاستخدام نموذجها اللغوي الكبير Claude في تسريع عملية تطوير الأدوية. تعمل الشركة حالياً في شراكة بحثية عميقة مع ست منظمات مختلفة تركز على تطوير أدوية جديدة، بالإضافة إلى بدء جهودها الخاصة في اكتشاف الأدوية.
تُظهر هذه المبادرات قدرة Claude على دعم مجموعة واسعة من مهام تطوير الأدوية، من المراحل الأولية لتحديد الأهداف الدوائية وتصميم الجزيئات، وصولاً إلى مهام أكثر تعقيداً مثل تحسين قابلية التصنيع وصياغة الملفات التنظيمية اللازمة للتجارب السريرية.
كيف يساهم Claude في تسريع البحث عن العلاجات؟
تعتمد استراتيجية Anthropic على دمج الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في جميع مراحل عملية تطوير الأدوية، التي عادة ما تكون بطيئة ومكلفة ومليئة بالاختناقات. من خلال الانخراط بعمق في برامج الأدوية الحقيقية عبر مجالات أمراض مختلفة ومراحل تطوير متنوعة، تسعى Anthropic لتحديد هذه الاختناقات ومعالجتها بكفاءة.
تطبيقات عملية ونتائج واعدة
شهدت الشراكات تطبيقات ملموسة لـ Claude. ففي Generate Biomedicines، استخدم العلماء Claude Code لاقتراح تصاميم جديدة لتعديل علاجات سرطان الخلايا التائية (CAR T-cell therapy)، مما أدى إلى تصميم أقصر بنسبة 70% وأكثر فعالية في الاختبارات المعملية، حيث سمح للخلايا المناعية بإنتاج ما يقرب من 10 أضعاف المستقبلات وقضى على الخلايا السرطانية بكفاءة أكبر.
أما Divergence Labs، فاستخدمت Claude لتوليد حوالي 35,000 تصميم مضاد حيوي بشكل شبه مستقل في حوالي شهر واحد، بهدف تطوير علاجات جديدة للحساسية الغذائية. وفي BigHat Biosciences، تم ربط Claude بنظام بيانات المختبر Reccy لتحسين خصائص الأدوية المرشحة، مما أدى إلى تحسينات كبيرة في الارتباط والاستقرار.
في مجال الوثائق التنظيمية والتصنيع، طوّرت Enveda نظاماً يربط جميع مستندات التصنيع الخاصة بها بـ Claude. خلال اختبارات على 1,061 صفحة من الوثائق، اكتشف Claude جميع المشكلات الإحدى عشرة التي رصدها المراجعون البشريون، بالإضافة إلى سبع مشكلات أخرى فاتتهم. أدت هذه الطريقة إلى تقليل وقت المراجعة البشرية بنسبة 89%، كما قام Claude بصياغة مسودات أولية لوثيقتين تنظيميتين مهمتين في غضون أربع ساعات مقارنة بثلاثة أشهر يدوياً.
تعمل The Column Group (TCG) على تأسيس شركة جديدة، Pleiades، لاستخدام Claude لتشغيل برامج أدوية أكثر تعقيداً وأكبر عدداً مما هو معتاد للفرق الصغيرة، بهدف تقليل النفقات العامة العلمية والتشغيلية والإدارية. كما بدأت Anthropic مؤخراً العمل مع Bristol Myers Squibb لتقييم خطط التجارب السريرية وتقدير احتمالية نجاحها.
ما الذي يعنيه هذا للمطورين؟
هذه الأمثلة تظهر بوضوح أن نماذج اللغة الكبيرة مثل Claude ليست مقتصرة على تطبيقات النصوص التقليدية. نرى أن قدرة AI على تحليل كميات هائلة من البيانات، توليد تصاميم معقدة، وحتى أتمتة مهام إدارية، تفتح آفاقاً جديدة للمطورين في مجالات تتجاوز نطاق البرمجيات المعتاد. يجب على المطورين التفكير في كيفية دمج قدرات الذكاء الاصطناعي هذه في الأنظمة القائمة أو الجديدة لحل مشكلات معقدة في صناعات متنوعة، من البحث العلمي إلى أتمتة العمليات الصناعية.
المصدر: anthropic.com