بميزانية متواضعة وحاسوب كمومي بحجم طابعة.. باحثون دنماركيون يطورون اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي

لم يحصل فريق البحث في الجامعة التقنية الدنماركية (DTU) على منحة مخصصة أو عنقود حوسبة فائقة (Supercomputing Cluster) لتنفيذ هذا المشروع. كل ما توفر لديهم كان بعض الأموال المتبقية من مشاريع أخرى، وساعات مسائية من التجريب بعد ساعات العمل الرسمية. ومن هذا الإعداد المرتجل، خرج الفريق بنتيجة لافتة: حاسوب كمومي (Quantum Computer) لا يتجاوز حجمه طابعة مكتبية كبيرة، تمكن من تحسين مخرجات نموذج ذكاء اصطناعي توليدي (Generative AI) يُستخدم في تصميم الببتيدات (Peptides) الجديدة، بشكل قابل للقياس.

قاد المشروع البروفيسور تيموثي باتريك جينكينز من جامعة DTU، بمشاركة الباحث في مرحلة الدكتوراه جوناثان فونك. كان الهدف واضحاً ومحدداً: بناء ببتيدات - وهي سلاسل قصيرة من الأحماض الأمينية قادرة على الارتباط ببروتينات معينة في الجسم - تخدم فئات سكانية وأمراضاً غالباً ما تتجاهلها صناعة اكتشاف الأدوية التقليدية. فالأمراض النادرة والمجموعات الجينية غير الغربية تظل ممثَّلة بشكل ضعيف في مجموعات البيانات (Datasets) التي تُدرَّب عليها نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية الحيوية اليوم، نظراً لأن معظم البحوث السريرية تاريخياً تركزت على المرضى في الدول الغربية. هذه الثغرة في البيانات تجعل من الصعب على النماذج التوليدية التقليدية اقتراح مرشحات ببتيدية قابلة للتطبيق حين تعمل خارج نطاق بياناتها المعتادة.

دمج نموذج تقليدي بعتاد كمومي

جاء حل فريق DTU في صورة خط معالجة هجين (Hybrid Pipeline): نموذج ذكاء اصطناعي توليدي يعمل بالتوازي مع حاسوب كمومي مصغّر من تصنيع شركة ORCA Computing، الشركة البريطانية الناشئة المتخصصة في عتاد الحوسبة الكمومية. كانت الفرضية الأساسية أن المعالجة الكمومية (Quantum Processing) يمكنها أن تضيف تنوعاً أكبر لمجموعة الببتيدات المرشحة التي يولّدها الذكاء الاصطناعي، وهو تأثير توقع الباحثون أن يكون أكثر وضوحاً بالضبط في الحالات التي تكون فيها بيانات التدريب محدودة.

وقد أثبتت الفرضية صحتها. فالببتيدات القادرة على الارتباط ببروتينات مستهدفة محددة تمثل خطوة أساسية في تطوير اللقاحات والعلاج المناعي (Immunotherapy)، والنظام الهجين الذي يجمع بين الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي أنتج مرشحات أكثر قابلية للتطبيق مقارنة بنفس النموذج التوليدي حين يعمل بمفرده على عتاد تقليدي (Classical Hardware). والأهم أن أكبر مكاسب التحسن ظهرت في أصعب الحالات: الأهداف التي كانت البيانات التاريخية بشأنها شحيحة من الأساس، وهو تحديداً السيناريو الذي انطلق الفريق لمعالجته لصالح الفئات السكانية المهمشة والأمراض النادرة.

نتيجة حقيقية بحدود واقعية

دعمت مؤسسة نوفو نوردسك (Novo Nordisk Foundation) جانباً كبيراً من هذا المسار البحثي، ضمن جهود جامعة DTU الأوسع للبحث عن بروتينات قد تفتح آفاقاً جديدة للعلاج المناعي. هذا السياق التمويلي مهم، لأنه يؤكد أن الأمر لا يتعلق بمشروع جانبي تجريبي، بل بجزء من خط بحث نشط يستهدف أهدافاً علاجية حقيقية.

مع ذلك، يبقى الباحثون واقعيين تماماً بشأن حدود التقنية الحالية. فالحواسيب الكمومية اليوم لا تزال محدودة الحجم إلى درجة تمنعها من تشغيل النماذج التوليدية الضخمة والمتطورة التي تُعرّف الحدود الحالية لاكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي. جهاز ORCA المستخدم في هذه التجربة هو أداة متواضعة في مرحلة مبكرة، لا بديل عن الشبكات العصبية الضخمة (Neural Networks) المستخدمة في خطوط الإنتاج الصناعية الرائدة. ما أثبتته جامعة DTU أضيق نطاقاً لكنه لا يزال جديراً بالملاحظة: العتاد الكمومي، حتى بحجمه الصغير الحالي، قادر فعلاً على تحسين دقة النموذج التوليدي ومداه، خصوصاً في الحالات التي تشح فيها البيانات، وهي بالضبط النقطة التي يتعثر فيها الذكاء الاصطناعي التقليدي غالباً. أما السؤال المفتوح الذي ستحتاج التجارب القادمة للفريق للإجابة عنه، فهو ما إذا كان هذا التحسن سيستمر في التوسع مع تطور العتاد الكمومي نفسه.