توسط : پیشرفت‌های فناوری باعث شده دانشمندان بتوانند داروهای موثرتر و ایمن‌تری را برای بیماری‌های پیچیده مانند سرطان و بیماری‌های خودایمنی توسعه دهند. بازار جهانی آنتی‌بادی در سال ۲۰۲۳ به ۲۶۷.۷ میلیارد دلار رسیده و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۲ به بیش از ۸۶۵.۶ میلیارد دلار افزایش یابد. این جهش بزرگ نشان‌دهنده رشد شگرف این حوزه و اهمیت بالای هوش مصنوعی در کشف آنتی‌بادی است که می‌تواند سبب چنین تحول اساسی شود.
تحول داروسازی با آنتی‌بادی‌های نسل جدید
از زمان تایید اولین آنتی‌بادی مونوکلونال توسط FDA در سال ۱۹۸۶، فناوری‌های مهندسی آنتی‌بادی رشد فوق‌العاده‌ای داشته‌اند. در گذشته آنتی‌بادی‌های حیوانی به علت مشکلات ایمنی و ایمن‌زایی، محدودیت‌های زیادی داشتند. با توسعه آنتی‌بادی‌های Humanized، نوترکیب و بای‌اسپسیفیک، مسیر درمان بیماری‌ها هموارتر شد.
اما امروز به عصر هوش مصنوعی رسیده‌ایم. تکنولوژی که ابعاد گوناگون زندگی را تحت تاثیر قرار داده است و حتی در کشف آنتی‌بادی این امکان را فراهم کرده تا ساختارها و توالی‌های آنتی‌بادی‌ها به صورت کاملا درون‌کامپیوتری (in silico) شبیه‌سازی و بهینه‌سازی شوند. این تحول باعث کاهش هزینه‌ها و زمان توسعه دارو خواهد شد.
کاربردهای عملی هوش مصنوعی در کشف و توسعه آنتی‌بادی
۱. پیش‌بینی تعامل آنتی‌بادی با هدف
مدل‌های AI می‌توانند از روی توالی آمینواسیدها، خواصی همچون هیدروفوبیسیته و تمایل به تجمع را پیش‌بینی کنند و احتمال موفقیت یا مشکلات یک آنتی‌بادی را تعیین کنند. ابزارهایی مانند Therapeutic Antibody Profiler (TAP) با استفاده از کتابخانه‌های بزرگ آنتی‌بادی‌های بالینی این کار را انجام می‌دهند.
۲. اصلاح ساختاری آنتی‌بادی در مراحل اولیه
هوش مصنوعی در کشف آنتی‌بادی این قدرت را دارد که به‌سرعت پیشنهادات اصلاحی برای رفع مشکلات ساختاری ارائه کند. برای مثال شرکت Amgen با مدل‌های مولد خود توانست ظرف چند هفته، تغییرات لازم برای حذف اسیدآمینه‌های مشکل‌ساز را پیدا کند؛ فرایندی که به‌طور سنتی ماه‌ها زمان نیاز داشت.
۳. بهبود پاسخ‌دهی بیماران به درمان
الگوریتم‌های AI با بررسی داده‌های بالینی بیماران، می‌توانند گروه‌هایی از بیماران با بیشترین احتمال پاسخ‌دهی به درمان را شناسایی کنند. برای مثال، تشخیص سیگنچرهای سیتوکینی خاص در بیماران سرطان ملانوما برای انتخاب بهترین درمان با آنتی‌بادی‌ها.
۴. طراحی آنتی‌بادی‌های جدید به صورت De Novo Design
پلتفرم‌های اختصاصی مبتنی بر AI قادرند آنتی‌بادی‌های کاملا جدید با خواص خاص و مطلوب طراحی کنند. هرچند هنوز تعداد کمی از این مولکول‌ها وارد فاز بالینی شده‌اند، اما این حوزه یکی از مهم‌ترین ترندهای آینده است.
روندهای نوظهور در کاربرد هوش مصنوعی در کشف آنتی‌بادی
اهمیت داده‌های متعادل و باکیفیت
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در هوش مصنوعی در کشف آنتی‌بادی، نیاز به داده‌های باکیفیت و خوب برچسب‌خورده است. متاسفانه بسیاری از نتایج منفی منتشر نمی‌شوند و این موضوع دقت مدل‌ها را محدود می‌کند.
چارچوب‌های نظارتی و قوانین جدید
سازمان‌هایی مثل FDA و EMA در حال تدوین استانداردهایی برای تضمین شفافیت، کاهش بایاس و قابلیت توضیح‌پذیری تصمیمات الگوریتمی هستند تا استفاده از هوش مصنوعی در کشف آنتی‌بادی قابل اطمینان‌تر شود.
چالش‌های پیش‌بینی ساختار و دینامیک پروتئین
ابزارهایی مانند AlphaFold در پیش‌بینی ساختار ثابت پروتئین‌ها بسیار موفق عمل کرده‌اند اما هنوز در مدل‌سازی دینامیک‌های ساختاری و برهم‌کنش‌های پیچیده با سایر مولکول‌ها نیاز به پیشرفت دارند.
هم‌افزایی آزمایشگاه و هوش مصنوعی، آینده توسعه آنتی‌بادی
توسعه موفق آنتی‌بادی نیازمند رویکرد ترکیبی است؛ داده‌های تجربی آزمایشگاه به مدل‌های هوش مصنوعی قدرت یادگیری می‌دهند و خروجی مدل‌ها به طراحی آزمایش‌های جدید کمک می‌کند. این چرخه «طراحی–آزمایش–یادگیری» به تولید داروهای دقیق‌تر و سریع‌تر منجر خواهد شد.
پلتفرم‌هایی مانند Benchling با ارائه محیط‌های کاربری ساده و قابل فهم، امکان استفاده از داده‌ها و نتایج مدل‌های AI را برای زیست‌شناسان فراهم می‌کنند، بدون اینکه نیاز به دانش برنامه‌نویسی داشته باشند.
چالش‌ها و آینده هوش مصنوعی در کشف آنتی‌بادی
با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، هنوز هیچ آنتی‌بادی طراحی‌شده به طور کامل توسط هوش مصنوعی به تایید نهایی و بازار نرسیده است. هم‌افزایی هوش مصنوعی و تخصص انسانی، کلید موفقیت در آینده خواهد بود. مدل‌های مولد در حال نزدیک شدن به خودکارسازی کامل فرآیند طراحی هستند، اما همچنان تعریف نیازهای درمانی و تفسیر نتایج، به دانش و تجربه انسان نیاز دارد.
همکاری استارتاپ‌های فناور و شرکت‌های داروسازی بزرگ می‌تواند مسیر را برای تولید داروهای نسل جدید با استفاده از هوش مصنوعی در کشف آنتی‌بادی هموار کند.
