رقابت میلیارد دلاری جهانی در داروسازی هوشمند
صنعت داروسازی همواره یکی از پیچیده‌ترین و هزینه‌برترین صنایع جهان بوده است؛ فرآیندی که از کشف ترکیبات دارویی تا عرضه محصول نهایی، سال‌ها زمان و میلیاردها دلار سرمایه نیاز دارد.
در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی (AI) با ورود قدرتمند خود به این حوزه، تحولات شگرفی به وجود آورده است که نوید کوتاه‌تر شدن چرخه تولید دارو و افزایش اثربخشی درمان‌ها را می‌دهد. از بررسی تجربیات جهانی تا وضعیت فعلی ایران، این مقاله به بررسی نقش و جایگاه هوش مصنوعی در صنعت داروسازی می‌پردازد.
در سطح جهان، شرکت‌های دارویی بزرگ و استارت‌آپ‌های فناورانه به طور فزاینده‌ای از هوش مصنوعی بهره می‌برند تا فرآیند کشف و توسعه دارو را سرعت بخشند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی قادر هستند حجم عظیمی از داده‌های ژنتیکی، ساختاری و بالینی را تحلیل کنند و ترکیبات دارویی موثر را با دقت و سرعتی بسیار بیشتر از روش‌های سنتی شناسایی نمایند.
برای مثال، شرکت‌های Novartis، AstraZeneca و Takeda با همکاری شرکت‌های تخصصی AI، از مدل‌های پیش‌بینی ساختار مولکولی و شبیه‌سازی دارویی استفاده می‌کنند. در یکی از پروژه‌های پیشرفته، شرکت Nabla Bio با پلتفرم هوش مصنوعی Joint Atomic Model (JAM) توانسته است آنتی‌بادی‌های درمانی را در مدت تنها سه تا چهار هفته طراحی کند؛ زمانی که پیش از این ماه‌ها طول می‌کشید.
علاوه بر کشف دارو، هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مراحل آزمایش‌های بالینی، پیش‌بینی عوارض جانبی و حتی شخصی‌سازی درمان‌ها نقش مهمی ایفا می‌کند. در بسیاری از کشورها، استفاده از AI به کاهش هزینه‌ها و افزایش موفقیت داروهای جدید منجر شده است.
ایران نیز در سال‌های اخیر به سمت بهره‌گیری از فناوری‌های نوین در حوزه داروسازی حرکت کرده است. تحقیقات متعدد در دانشگاه‌های برجسته کشور، مانند دانشگاه شهید بهشتی، به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در تولید دارو و نوآوری‌های فناورانه پرداخته‌اند. همچنین، گزارش‌های رسمی نشان می‌دهد که صنعت داروسازی ایران با رشد بیش از ۱۱ درصد در سال گذشته، پتانسیل مناسبی برای توسعه دارد.
برخی شرکت‌های دارویی ایرانی در همکاری با استارت‌آپ‌های فناوری اطلاعات، پروژه‌هایی را برای استفاده از هوش مصنوعی در طراحی فرمولاسیون‌های دارویی و تحلیل داده‌های بالینی آغاز کرده‌اند. به عنوان مثال، پلتفرم‌های داخلی در حال توسعه هستند که می‌توانند فرایند تحلیل و پیش‌بینی خواص مولکولی را خودکار کنند.
اما در ایران، چالش‌های متعددی وجود دارد که مانع توسعه سریع این حوزه می‌شود. از جمله مهم‌ترین این چالش‌ها می‌توان به ضعف زیرساخت‌های داده‌ای، نبود بانک‌های داده جامع و استانداردهای ناکافی برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌های بالینی اشاره کرد. همچنین، کمبود نیروی متخصص در حوزه هوش مصنوعی و فناوری‌های داده‌محور، و موانع قانونی مرتبط با مالکیت فکری و محافظت از داده‌های درمانی، از دیگر مشکلات پیش رو هستند.
اگرچه هوش مصنوعی ظرفیت بالایی برای تحول در صنعت داروسازی دارد، بهره‌برداری کامل از این فناوری مستلزم ایجاد زیرساخت‌های مناسب و سرمایه‌گذاری در نیروی انسانی است. همکاری بین دانشگاه‌ها، شرکت‌های دارویی و نهادهای دولتی باید در دستور کار قرار گیرد تا اکوسیستم توسعه فناوری‌های هوشمند در کشور شکل بگیرد.
ایجاد بانک‌های داده‌های قابل اعتماد و استانداردسازی فرایند جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها، یکی از گام‌های اساسی در این مسیر است. علاوه بر این، تدوین قوانین حمایتی برای مالکیت فکری محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی و تضمین امنیت داده‌های بیماران از ضروریات دیگر است.
برنامه‌های آموزش تخصصی در حوزه هوش مصنوعی و علوم داده باید توسط دانشگاه‌ها و مراکز آموزشی به شکلی منسجم پیگیری شود تا نیروی انسانی متخصص برای پاسخ به نیازهای صنعت فراهم شود.
در جهان امروز، هوش مصنوعی به عنوان محرک اصلی نوآوری در صنعت داروسازی شناخته می‌شود. کشورهایی که بتوانند به سرعت این فناوری را در فرآیندهای دارویی خود ادغام کنند، از مزیت رقابتی قابل توجهی برخوردار خواهند شد. ایران نیز با وجود چالش‌های موجود، پتانسیل بالایی در این زمینه دارد.
با برنامه‌ریزی دقیق، حمایت‌های قانونی و سرمایه‌گذاری هدفمند، می‌توان امیدوار بود که هوش مصنوعی به زودی نقش برجسته‌ای در توسعه داروهای جدید، بهبود کیفیت درمان و کاهش هزینه‌ها در ایران ایفا کند. در نهایت، این تحول نه تنها به صنعت داروسازی کمک می‌کند، بلکه به ارتقای سلامت عمومی و کیفیت زندگی مردم نیز منجر خواهد شد.
