في خطوة جديدة تعكس توجهها نحو دعم الابتكار العلمي، كشفت شركة Amazon Web Services عن تطبيقها المتطور "Amazon Bio Discovery" المدعوم بتقنيات الذكاء الاصطناعي، بهدف تسريع عمليات اكتشاف الأدوية وتعزيز دقة نتائجها، بما يسهم في تجاوز التحديات التقنية التي لطالما أعاقت تقدم الأبحاث البيولوجية.
ويمنح التطبيق الباحثين إمكانية الوصول المباشر إلى نماذج متقدمة تُعرف بـ"نماذج الأساسات البيولوجية"، وهي أنظمة ذكاء اصطناعي مدرّبة على بيانات بيولوجية واسعة النطاق، قادرة على ابتكار وتحليل جزيئات دوائية محتملة، خاصة في مجال العلاجات القائمة على الأجسام المضادة، الأمر الذي يختصر بشكل كبير الزمن اللازم للمراحل الأولية من تطوير الأدوية.
كما يوفر "Amazon Bio Discovery" مساعداً ذكياً قائماً على الذكاء الاصطناعي، يتفاعل مع الباحثين باستخدام اللغة الطبيعية، ويسهم في تبسيط المهام المعقدة، مثل تحديد النماذج الأنسب للأبحاث، وتحسين البيانات المدخلة، إضافة إلى تقييم المرشحين المحتملين قبل الانتقال إلى التجارب السريرية.
ويأتي هذا التطور لمعالجة تحدٍ رئيسي يتمثل في محدودية المهارات البرمجية لدى عدد من علماء الأحياء، حيث شكّلت البنية التحتية الحاسوبية المتقدمة عائقاً أمام الاستفادة الكاملة من قدرات الذكاء الاصطناعي، رغم التقدم الكبير في مجالات مثل التنبؤ ببنية البروتينات.
ويمكّن التطبيق من إنشاء بيئة تجريبية متكاملة تربط بين النماذج الرقمية والتطبيقات الواقعية، إذ يتيح للعلماء تدريب النماذج باستخدام بياناتهم الخاصة مع الحفاظ على سرية الملكية الفكرية، وإرسال المركبات المرشحة مباشرة إلى مختبرات متخصصة بالتعاون مع شركات مثل Twist Bioscience وGinkgo Bioworks، إلى جانب استرجاع نتائج الاختبارات بشكل تلقائي لتحسين عمليات التطوير اللاحقة ضمن دورة عمل متكاملة.
وأظهرت التجارب العملية كفاءة التطبيق، حيث تم استخدامه في Memorial Sloan Kettering Cancer Center، وتمكّن فريق بحثي بقيادة ناي كونغ تشيونغ من تصميم مئات الآلاف من جزيئات الأجسام المضادة خلال فترة زمنية قصيرة، مع اختيار عدد كبير منها للاختبارات المعملية، وهو إنجاز كان يتطلب سابقاً وقتاً أطول بكثير.
ويعتمد التطبيق على البنية التحتية المتقدمة لـ AWS، التي تحظى بثقة عدد كبير من شركات الأدوية العالمية، مع توفير مستويات عالية من الأمان تضمن عزل البيانات بشكل كامل، بما يمنح المؤسسات البحثية والصناعية سيطرة كاملة على نتائجها مع الاستفادة من قدرات الأداء والتوسع.