أصبحت التجارب السريرية المرحلة الأكثر تكلفة واستهلاكًا للوقت في تطوير الأدوية، حيث تمثل من 60 إلى 70 في المئة من إجمالي النفقات. يمكن أن تستغرق عملية طرح دواء جديد في السوق ما بين سبع إلى خمس عشرة سنة، مع حصول أقل من 12 في المئة من الأدوية التي تدخل في التجارب البشرية على الموافقة النهائية. هذا يخلق اختناقًا يهدد كل من ربحية صناعة الأدوية والابتكار في الرعاية الصحية العالمية. لم تكن الحاجة إلى تجارب سريرية أذكى وأسرع وأكثر كفاءة أكثر إلحاحًا من الآن.
يقترح إريك تيرجيسن، المدير العام في شركة سيليكون فاوندري، أن الحل لهذه المشكلة لا يكمن في تسريع اكتشاف الجزيئات، بل في إعادة تصور طرق اختبار الأدوية. يركز على مساعدة قادة صناعة الأدوية في التعاون مع الشركات الناشئة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تحدث ثورة في عملية التجارب السريرية، بما في ذلك محاكاة المرضى الافتراضية وتصميم التجارب التكيفية والمراقبة الفورية.
في حين أن الذكاء الاصطناعي قد حظي بالثناء لدوره في اكتشاف الأدوية، فإن الاختناق الحقيقي يكمن في التجارب السريرية. غالبًا ما تتسبب عملية التوظيف وجمع البيانات والامتثال والاحتفاظ بالمرضى في تأخيرات مكلفة. يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة هذه التحديات من خلال تحديد المواقع المثلى للتجارب، والتنبؤ بانسحاب المرضى، ورصد الشذوذات في البيانات قبل أن تؤثر على صحة الدراسة.
من الابتكارات الواعدة هو التوأم الرقمي، وهي نماذج مرضى افتراضية تم إنشاؤها من البيانات الواقعية. تحاكي هذه المحاكاة الفسيولوجيا والجينات والتاريخ الطبي للمريض، مما يسمح للباحثين باختبار الفرضيات دون المخاطرة بالمرضى الحقيقيين. يمكن للتوائم الرقمية نمذجة تفاعلات الأدوية، والتنبؤ بالآثار الجانبية، وتحسين استراتيجيات الجرعات قبل بدء التجربة. من خلال إجراء آلاف المحاكاة، يمكنها تقليل عدد المشاركين الفعليين المطلوبين، وتقليص الجداول الزمنية، وخفض التكاليف.
كما أن الذكاء الاصطناعي يُحدث تحولاً في تصميم ومراقبة التجارب. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التكيفية تحليل البيانات الحية من الدراسات الجارية، واقتراح تعديلات على معايير التسجيل أو مستويات الجرعات أو نقاط النهاية. يمكن لهذا التكيف الفوري تعزيز سلامة المرضى وتحسين معدلات نجاح التجارب من خلال التعرف المبكر على المرضى المستجيبين.
ومع ذلك، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في التجارب السريرية يواجه تحديات، مثل تجزؤ البيانات الطبية والعقبات التنظيمية. غالبًا ما تكون البيانات مبعثرة عبر كيانات متعددة، مما يتطلب تنسيقًا هائلًا للتكامل. الهيئات التنظيمية مثل إدارة الغذاء والدواء الأمريكية متفائلة بحذر بشأن الذكاء الاصطناعي، لكن يجب على النماذج أن تثبت الشفافية والأداء المتسق لتؤثر على قرارات التجارب.
