اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي

أوركسترا من مئة عازف تعزف دون قائد. كل آلة مضبوطة بدقة، لكن كماناً واحداً انحرف قليلاً فتتهافت الانسجام. الأنظمة الليزرية المعقدة في الحواسيب الكمومية تتصرف بالمثل: عشرات المرايا والعدسات يجب أن تكون ثابتة بدقة تصل إلى أجزاء من المليمتر، وأدنى انحراف يحول الشعاع الواضح إلى بقعة ضبابية. في السابق، كانت معايرة هذه البصريات تشبه البحث عن إبرة في كومة قش.

في مسرح الجريمة يُعثر على بقعة. يأخذ الخبير مسحة، وبعد بضع ساعات يخرج الجهاز قائمة بالبروتينات التي كان السائل يتكون منها. سابقًا، كان الاختبار السريع قد يخطئ إذا كانت السوائل متعددة: اختلط الدم باللعاب، وأظهر الشريط نتيجة خاطئة. الآن، يزن مقياس الطيف الكتلي كل جزيء، وتترجم ثلاثة خوارزميات هذه الأوزان إلى لغة خبير الأدلة الجنائية. المترجم الأول يعرف كلمات منفردة.

المترجم الفوري ينشغل بأي صوت في القاعة، فتمتد ساعة الاجتماع إلى ساعتين. وكذلك النماذج التأسيسية الجزيئية: فهي تتعلم لغة الجزيئات من مجموعات ضخمة، لكنها تحتاج إلى ضبط لكل محادثة جديدة. Monroe يغير القواعد: فهو لا يتعلم لغة جديدة، بل يجد المعنى المشترك فورًا من خلال أمثلة قليلة.

البحث عن مادة جديدة يشبه التجارب في المطبخ دون وصفة: تجرب وتجرب، وفي الغالب تتخلص من النتيجة. في السابق، كان العلماء يطالعون المقالات العلمية يدويًا ويختبرون التركيبات واحدة تلو الأخرى. الآن ظهر «طاهٍ آلي» يقرأ الأدبيات بنفسه، ويخلط المكونات، ويحلل النتيجة.

عندما يقع السكر في الشاي، يذوب. لكن لماذا لا يعود للترسب؟ الأمر كله يتعلق بالجهد الكيميائي (chemical potential) — كمية ديناميكية حرارية تُظهر مدى "ارتياح" المادة في مكان وحالة معينين. بالنسبة لمادة نقية، من السهل حسابها، أما بالنسبة لخليط من عدة مكونات، فهي أحجية حقيقية. الجهد الكيميائي يمكن قياسه من خلال كيفية تحرك الجسيمات عشوائيًا في السائل.

ينزلق البروتين على خيط الحمض النووي مثل مفتاح على حلقة مفاتيح، باحثًا عن قفله. أي انعطاف خاطئ، ويبقى الجين معطلاً. لفهم أين سيقبض البروتين بإحكام، يجب قياس قوة هذه القبضة — طاقة الارتباط. لكن استعراض كل المواقع الممكنة يدويًا مستحيل: جينوم الثدييات يتكون من مليارات "الحروف".

في كل صباح، يرسم الملاح مسارًا يتجنب فيه الازدحام والطرق المغلقة. وبالمثل، يقوم وكيل ذكاء اصطناعي جديد قبل جلسة العلاج الإشعاعي ببناء مسار جديد للتشعيع. بالاعتماد على صورة حديثة (مقطعية)، يحدد الورم والأعضاء السليمة بنفسه في دقيقتين، ثم يحسب كيفية توجيه حزمة الإشعاع لإصابة الهدف والحفاظ على الأنسجة المجاورة.

عند التقاطعات غير المنظمة، يعتمد البشر على التواصل البصري والإشارات غير اللفظية. أما المركبة ذاتية القيادة فلا يتوفر لها هذا الأسلوب: فهي يجب أن تتخذ قرارًا بشأن الأولوية وتخطط لمسار آمن في الوقت نفسه. الطرق التقليدية فصلت هاتين المهمتين — أولاً تحديد ترتيب المرور، ثم حساب المناورة. وكان ذلك يؤدي إلى حركات مفاجئة ومتقطعة ومواقف قد تكون خطيرة. اقترح الباحثون دمج المرحلتين باستخدام مفهوم حقول القوة الافتراضية.

يشبه سرب الروبوتات سربًا من اليراعات: يتحرك كل منها بدافع 'نحو حيث يوجد متسع'، فيتحول الفوضى إلى نظام. لطالما كان لغزًا كيف ينشأ التناسق دون اتصال أو أوامر. جاء الحل مع ابتكار خريطة الاستجابة — أداة، مثل الأشعة السينية، تكشف عن المنطق الخفي لعقل الآلة. كشفت الخريطة حقيقة مذهلة: تبني الروبوتات، دون قصد، نموذجًا للمهمة على شكل فضاء منحنٍ.

بناء رقاقة ضوئية يشبه لعبة تتطلب تمرير شعاع ضوئي عبر متاهة من المرايا الصغيرة ومقسمات الأشعة. كل عنصر من هذه العناصر يعمل مثل سكة تبديل في شبكة قطارات: فهو إما يمرر الضوء مباشرة أو يوجهه إلى مسار مجاور. الهدف هو الحصول على نمط ضوئي محدد بدقة عند المخرج، باستخدام أقل عدد ممكن من «المفاتيح». عادةً، يقضي المهندسون سنوات في البحث عن أقصر مسار لكل مهمة. لكن هنا، تم تعليم البرنامج القيام بذلك بنفسه.

DFTB هو قطار سريع في عالم الكيمياء الكمومية: أسرع بمئات المرات من DFT التقليدي، لكنه لا يزال على القضبان الإلكترونية. لكن محركه - الاتساق الذاتي التكراري للشحنات - يشبه أحيانًا أوركسترا حيث تبدأ كل آلة بنغمة عشوائية. عندما تكون الشحنات الأولية صفرية، يضطر النظام للتناغم طويلاً: عشرات، بل مئات الدورات، حتى يتحول التنافر في التفاعلات الكهروستاتيكية إلى تناغم.

داخل كل منا تدق ساعات غير مرئية. تتحكم هذه الساعات في إفراز الكورتيزول — الهرمون الذي يساعدنا على الاستيقاظ صباحًا، والتعامل مع القلق، والحفاظ على نشاط جهاز المناعة. في حالة القصور الكظري، تتعطل هذه الساعات: لا يستطيع الجسم إنتاج الكمية اللازمة من الكورتيزول من تلقاء نفسه. وبدون علاج، يشعر الشخص بتعب مستمر، وقد يصبح أي زكام عادي خطرًا على صحته.

كتاب طبخ ضخم: كل وصفة عبارة عن بروتين، والطبق النهائي هو وظيفته في الخلية. لتحضير وجبة معقدة، غالبًا ما تحتاج إلى مزج عدة مكونات والسماح لها "بالتماسك" بالشكل الصحيح. حتى الآن، كان بإمكان الطهاة العلماء فقط التخمين حول كيفية طي وصفات الآخرين.

تخيل تجربة أداء في أوركسترا سيمفونية، حيث من بين مئات المتقدمين، لا يبقى إلا أولئك الذين تصدر آلاتهم صوتًا نقيًا وتصمد أمام التصعيد الهائل. في عالم المواد، تعلمت الحواسيب توليد 'نوتات ذرية' — آلاف البلورات الافتراضية التي تبشر بأن تصبح أساسًا للرقائق الكمومية أو الموصلات الفائقة.

الذهب لا يستلقي على السطح — إنه مختبئ بين أطنان من الصخور الخاوية. كي يستخرج المنقبون غرامًا واحدًا من المعدن النفيس، يغربلون أمتارًا مكعبة من التربة. على هذا المنوال تقريبًا تُدرَّب نماذج اللغة الكبيرة المعاصرة: تمرر آلاف الإجابات المرشحة عبر نموذج تقييم مكلف (الأوراكل — نموذج يعطي تقييمات دقيقة)، لاختيار إجابة واحدة هي الأفضل.

صناعة مادة بخصائص محددة فن اعتمد طويلاً على الحدس والحظ. الطبيعة لا تعطي تلميحات: عشرات العناصر في الجدول الدوري، وعدد توليفاتها يمتد إلى ما لا نهاية. سابقاً، كان علماء المواد أشبه بالكيميائيين القدماء، يجربون كل شيء، أو يعتمدون على نماذج إحصائية تفقد قوتها خارج حدود المعلوم. لكن فيزيائيين من اليابان طوروا نموذجاً رقمياً من نوع مختلف: يحول البحث إلى عمل صانع عطور.

الإلكتروليت الصلب ليس مجرد شبكة بلورية، بل مدينة صاخبة نابضة للأيونات. كل عملية توصيل تشبه رحلة عبر المدينة: هناك طرق واسعة ذات حاجز طاقي منخفض، واختناقات مرورية في الممرات الضيقة، وتحويلات خادعة قد يعلق فيها الأيون. لعقود، كان المهندسون، مثل مخططي مدن غير بارعين، يعيدون ترتيب «المنازل» الذرية عشوائيًا، آملين العثور على شبكة نقل مثالية.

مهندس يضبط هوائيًا: يشدّ جزءًا — يتردد التردد، يغيّر الزاوية — ينخفض الكسب. هكذا تقريبًا يُدار تطوير الببتيدات العلاجية (سلاسل بروتينية قصيرة). الذوبانية، والقدرة على عدم تدمير كريات الدم الحمراء، ومقاومة التصاق الفضلات البروتينية — هذه الخصائص الثلاث متشابكة، ومحاولة تحسين واحدة غالبًا ما تكسر الأخرى. النظام الجديد Pepti-Agent يعمل بشكل مختلف.

تجمع بلورات البيروفسكيت ضوء الشمس بكفاءة تقارب السيليكون، لكنها رخيصة جدًا. مشكلتها هشاشة متأصلة: تتأثر بالحرارة وبالماء العادي في الهواء فـ"تمرض". يتراكم الفوضى في داخلها، وتفقد اللوحة اللامعة بريقها وتتلاشى قدراتها في غضون أيام. يصبح الذكاء الاصطناعي طبيبًا تشخيصيًا.

عانت الحسابات الحاسوبية لسلوك المواد طويلاً من نقيضين: إما نماذج سريعة لكنها غير دقيقة، أو حسابات فيزيائية دقيقة لكنها بطيئة. كادت البرامج الحديثة المدرّبة على البيانات أن تحل هذه المعضلة — لم يعد عنق الزجاجة هو القدرة الحاسوبية، بل الروتين البشري: إعداد المحاكاة والتحقق من النتائج. يعمل Paimon كطاهٍ آلي. إنه لا يتبع الوصفة فحسب، بل يتذوق الطبق أيضاً.

إن صنع سبيكة من عدة معادن يشبه تحضير طبق من مكونات مجهولة: يكاد يكون من المستحيل تخمين القوام النهائي دون تجربة. غالبًا ما تخطئ النماذج التقليدية عندما يزيد عدد الذرات المختلفة عن ثلاثة. تستبدل الطريقة الجديدة التجارب اللامتناهية بالحساب: فكلما زاد عدد خيارات ترتيب الذرات المختبرة، زادت الإنتروبيا المعلوماتية — مقياس مدى استكشاف فضاء '<الوصفة>'.

يرسل المختبر إلى الروبوت قائمة بألف جزيء مرشح لدواء جديد. الروبوت المتنبئ، الذي تدرّب على بيانات قديمة، يصدر لكل جزيء تقييمًا "مناسب – غير مناسب". لكن عندما تأتي القائمة من مجال غير مألوف – كفيروس مختلف أو ورم نادر – يبدأ الروبوت في الاختلاط. تظل ثقته عالية بينما تنخفض الإصابات الحقيقية إلى الصفر.

اختيار شريحة معطوبة واحدة من بين مليون، دون أي فكرة مسبقة عن شكل العيب، هو تحدٍ كلاسيكي يشبه البحث عن إبرة في كومة قش. يختبر الحاسوب التقليدي كل شريحة واحدة تلو الأخرى. أما الحاسوب الكمومي فيعمل مثل مصفاة ذاتية الضبط: تصب الدفعة الكاملة، ولا تظهر إلا الشوائب النادرة المعطوبة - دون الحاجة إلى وصف مسبق.

مرآب ضخم بمئات المواقف. تقود سيارتك الصغيرة — جزيء الدواء المستقبلي — وتبحث عن الصندوق الوحيد الحر الذي ستركن فيه بسلاسة. لكن هذه الصناديق ليست خرسانية، بل منسوجة من سلاسل DNA أو RNA، ولا توجد لائحة قواعد للركن. لفترة طويلة، حلّ المهندسون الحاسوبيون هذه المسألة بتجريب الخيارات وفق قوانين الفيزياء: حساب تنافر وتجاذب الذرات، والبحث عن الوضعية الأكثر راحة.

في السيارة، تتعطل تدريجيًا أنظمة التوجيه والفرامل ودواسة الوقود. في البداية، لا يزال بإمكانك تفادي الحفرة، لكن مع مرور السنين تتطلب المناورة جهدًا متزايدًا. وفي لحظة ما، حتى الطريق المثالي يصبح عقبة لا يمكن تجاوزها — لم تعد السيارة تطيع سائقها. هكذا يصف مؤلفو الدراسة الشيخوخة: لا كتراكم للصدأ أو تآكل للأجزاء، بل كفقدان «القدرة على التحكم» في الجسم.

قطرة دم من الوريد تتعرض لثلاثة أشعة، وكل شعاع يستخرج أدلته الخاصة. الأشعة تحت الحمراء تجعل الجزيئات تهتز — ومن هذا الاهتزاز يُعرف مقدار السكريات والدهون في العينة. الليزر الأخضر يتشتت على البروتينات والدهون، متغيرًا لونه — وهكذا تظهر إعادة ترتيب الأغشية الخلوية. الأشعة فوق البنفسجية تستخرج توهجًا خافتًا من الأحماض الأمينية والفيتامينات — صورة استقلابية.

داخل كل خلية تعج الحياة: آلات بروتينية صغيرة تنقل الأحمال بلا كلل، وتقرأ الجينات، وتصحح الأخطاء. لكن عملها بعيد عن المثالية — فهي بين الحين والآخر "تنزلق"، أو تخطو خطوات إلى الوراء، أو تعلق في دورات غير مفيدة. هذا يشبه ازدحامًا مروريًا في مدينة، حيث تتحرك السيارات بلا فائدة، محرقة الوقود.

ينقسم شعاع الليزر إلى عشرات الخيوط الرفيعة، ويمر عبر زجاج بلوري، ثم يتجمع مرة أخرى في نقطة واحدة. هكذا تبدو الطاولة التي جلست أمامها البرنامج. لم تُعطَ أي تعليمات، بل هدف عام فقط: فهم كيف يتغير الضوء عند مروره عبر وسط مشتت، وإيجاد شيء جديد.

المصباح يُضاء فقط في الغرفة المطلوبة. هكذا تقريبًا تعمل الأدوية المُفعَّلة بالضوء — فهي «تُشغَّل» فقط حيث يُوجَّه الضوء، ولا تمسّ بقية الجسم. هذا مهم بشكل خاص في علاج السرطان: فالعلاج الكيميائي التقليدي يضرب جميع الخلايا المنقسمة دون تمييز، مسببًا آثارًا جانبية شديدة. أما هنا فيمكن إضاءة الورم فقط — فيبدأ الدواء بالعمل. إن صنع مثل هذا الدواء ليس بالأمر السهل.

البحث عن مادة جديدة يشبه البحث عن إبرة في كومة قش، لكن الكومة هنا هي ملايين التركيبات الممكنة من الذرات. في الماضي، كان العلماء يقضون سنوات في تجربة الخيارات داخل المختبر، معتمدين على الحدس والحظ. الآن يأتي الذكاء الاصطناعي للنجدة، إذ يتعلم «فهم» لغة البلورات. يعمل نظام ElementsClaw كفريق منسجم.

في مختبر يدرس البلورات، ينظر الفني إلى شاشة تعرض بقعًا ضوئية متناثرة، ويدير العينة ببطء حتى تتجمع البقع في نمط متماثل. يشبه هذا العمل ضبط جهاز راديو قديم: تدير المقبض حتى يتحول الضجيج إلى إشارة صافية. الآن، يمكن لآلة أن تدير هذا المقبض. ابتكر العلماء برنامجًا يتعلم ضبط البلورات دون أي معرفة بكيفية تشكل هذه البقع.

أفضل مساعد ذكاء اصطناعي للعلماء رسب في الامتحان أسوأ من طالب متوسط في اختبار قصير. 21% فقط من الإجابات الصحيحة — وهذا هو سقف أقوى أربعة نماذج. مسائل الاختبار الجديد لم يكتبها مبرمجون، بل طلاب دراسات عليا: أناس يواجهون العلم الحقيقي كل يوم. سُمي الاختبار COMPOSITE-STEM. يضم 70 مسألة في الفيزياء والأحياء والكيمياء والرياضيات.

مترجم لم يحضر اجتماعًا يومًا ما يترجم حرفيًا — فيفقد نصف المعنى. فهو لا يعلم أن إيماءة الرئيس تعني «افعلوا كما في المرة السابقة»، وأن عبارة «حسنًا، سنرى» هي رفض مهذب. وكذلك النموذج اللغوي الذي يكتب كودًا بناءً على مقالة علمية: سيقرأ المعادلات، لكنه لن يقرأ الاتفاقيات غير المعلنة. قرر مؤلفو الدراسة اختبار ما إذا كان يمكن تعليم الذكاء الاصطناعي استخراج هذه القواعد الخفية من النص.

تطوير مادة جديدة — مثل سبيكة قوية — هو ماراثون من آلاف المحاكاة الحاسوبية. تقليديًا، يحدد العالم يدويًا معلمات كل عملية حسابية، ويتتبع الأعطال، ويفسر النتائج. يعمل AutoMOOSE كمطبخ تجريبي آلي: تصوغ الهدف — «أريد معدنًا خفيفًا وقويًا» — وتقوم خمسة برامج وكلاء «طهاة» بتوليد الوصفة بشكل مستقل، وتشغيل محاكاة التخليق، وإجراء التصحيحات عند الانحرافات.

السبيكة المكونة من سبعة معادن تشبه فريقًا يسحب فيه كل لاعب البطانية نحو نفسه. ذرات الحديد والكوبالت والنيكل والألومنيوم والتيتانيوم والتنتالوم والفاناديوم قد تصطف في نمط منتظم، أو قد تتوزع في مواقع عشوائية. يعتمد على ذلك ما إذا كانت المادة صلبة كالفولاذ أم خفيفة كالألومنيوم. يريد العلماء معرفة مسبقًا أي نمط ستختاره الذرات لصناعة سبائك بخصائص مرغوبة.

الفيزيائي الذي يحلل اصطدامات الجسيمات يقضي عادةً أسابيع في عمل ممل: تنظيف البيانات من الضوضاء، وتقدير عدد الإشارات الكاذبة التي قد تتسرب، والتحقق من كل رقم. الآن يمكن إسناد هذه الروتينات إلى برنامج. أعطى الباحثون Claude Code — وهو نموذج لغوي كبير — مجموعة بيانات من كاشفات ALEPH وDELPHI وCMS، وأدوات للمعالجة، ومجلدًا يحتوي مقالات قديمة. ومن ثم عمل البرنامج بمفرده.

القفيصات (Capsids) هي صناديق بروتينية ينقل الفيروس فيها مادته الوراثية. في العلاج الجيني، تُستخدم هذه الصناديق كرسائل: يوضع الجين المطلوب في الداخل، ويُحتفظ من الخارج بالقدرة على دخول الخلايا. المشكلة أن الصناديق الطبيعية قليلة، بينما المهام كثيرة: واحد يجب أن يصل إلى الكبد فقط، وآخر إلى الدماغ، وثالث ألا يثير استجابة مناعية.

داخل كل جسيم مجهري يشكل كاثود بطارية صوديوم-أيون، يتوزع الصوديوم بشكل غير متساوٍ: مثل السكر في الشاي الذي يتكتل، يتباين تركيزه من منطقة إلى أخرى. هذا الإنتروبيا — وهو مقياس للاضطراب في توزيع الأيونات — يقلل مباشرة من سعة البطارية وعمرها الافتراضي.

العلم يشبه مدينة يسكنها سكان يمدّون شوارعها بأنفسهم. حيثما توجد ممرات معبّدة، تُبنى منازل جديدة، بينما تظل الأراضي البور غير ملحوظة — ليس لأن البناء فيها مستحيل، بل لأن لا أحد يلتفت إليها. في العلم، هذه الأراضي البور هي اتجاهات تنبع منطقيًا من المعروف سابقًا، لكنها لا تخطر ببال العلماء، لأن لكلٍّ منهم تخصصه الضيق وأساليبه المألوفة. النظام الجديد يعمل كرسّام خرائط لا يتبع الآثار، بل ينظر إلى الخريطة من الأعلى.

في السابق، كانت النماذج التوليدية للبحث عن الأدوية تعمل مثل رسام يرسم دون اختيار القماش. كانت تتعلم من الجزيئات الموجودة وتنتج جزيئات مشابهة فقط، دون التفكير في كيفية تنظيم الفضاء نفسه للمركبات الممكنة. يغيّر SpaceGFN هذا النهج: الآن الفضاء الكيميائي هو لعبة تركيب، حيث يحدد المستخدم القطع وقواعد التجميع.