ساخت دارو با کمک هوش مصنوعی

کاربرد هوش مصنوعی در کشف دارو از مرحله اثبات مفهوم به مرحله استقرار صنعتی گسترده وارد شده است. تا اوایل سال ۲۰۲۶، بیش از ۱۷۳ پروژه دارویی کشف شده با کمک هوش مصنوعی وارد مرحله توسعه بالینی شده اند، اما هیچ یک هنوز موفق به دریافت تاییدیه کامل FDA نشده است — و همین واقعیت، تنش کلیدی در درک وضعیت کنونی این حوزه را شکل می دهد. این مقاله به صورت نظام مند پیشرفت های فناورانه هوش مصنوعی در شناسایی هدف دارویی، تولید مولکول، ارزیابی پیش بالینی، بهینه سازی کارآزمایی بالینی و پایش پس از عرضه را بررسی می کند و به طور ویژه دگرگونی های پارادایمی ناشی از مدل های زبانی بزرگ، مدل های شیمی مولد، آزمایشگاه های خودمختار و سیستم های چندعاملی را تحلیل می نماید. داوری محوری مقاله این است: هوش مصنوعی در وظایفی که محدودیت هایشان روشن است — مانند زیست شناسی ساختاری و بهینه سازی مولکولی — ارزشی قابل اعتماد نشان داده؛ در کارایی کارآزمایی بالینی در مرحله فاز یک مزیت چشمگیر دارد؛ اما در حل گلوگاه بنیادین اعتبار فرضیه هدف دارویی، هنوز توانایی خود را اثبات نکرده است. انقلاب واقعی نه در بهبود عملکرد یک الگوریتم واحد، بلکه در توانایی یکپارچه سازی ابزارهای پراکنده در سیستم های خودمختار سرتاسری نهفته است — که همزمان نیازمند تکامل هم زمان زیرساخت داده، استانداردهای اعتبارسنجی و چارچوب های نظارتی است. در پایان، محدودیت هایی مانند سوگیری داده، تفسیرپذیری، تکرارپذیری الگوریتمی و شکاف های نظارتی بحث می شود و مسیر تحول پنج سال آینده ترسیم می گردد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، کشف دارو ، مدل های زبانی بزرگ ، شیمی مولد ، کارآزمایی بالینی ، علم نظارت