تُواصل شركة قوقل جهودها لتسريع وتيرة تطوير الأدوية وتقليل تكلفتها عبر إطلاق نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد TxGemma، الذي يهدف إلى تحسين عمليات البحث العلمي وتطوير العلاجات.
يُعد هذا النموذج نسخة متطورة ومفتوحة المصدر من النموذج السابق Tx-LLM، الذي تم الكشف عنه في أكتوبر الماضي وحظي باهتمام كبير من الباحثين المتخصصين في مجال الأدوية.
تحديات تقليدية وحلول جديدة مع نموذج TxGemma
وفقًا لدراسة أُجريت في عام 2022 ونُشرت في المكتبة الوطنية للطب، تفشل 90% من الأدوية التجريبية بعد المرحلة الأولى من التجارب السريرية، مما يؤدي إلى إهدار الكثير من الوقت والموارد. هذا التحدي يدفع شركات الأدوية إلى البحث عن أدوات تُقلل من المخاطر وتسهم في تسريع تطوير العلاجات الفعالة.
هنا يأتي دور نموذج TxGemma، الذي يُمكنه تحليل وتوقع خصائص الأدوية في مراحل مختلفة من التطوير، مما يُساعد الباحثين على تحديد الأهداف العلاجية الأكثر فعالية وتوقع نتائج التجارب السريرية بشكل أكثر دقة.
قدرات متعددة وأحجام متنوعة من نموذج TxGemma
قدمت قوقل نموذج TxGemma بثلاثة أحجام مختلفة لتلبية احتياجات المطورين وفقًا لإمكانيات الأجهزة المتاحة لديهم:
- نموذج بحجم 2 مليار معامل: مُخصص للمهام البسيطة.
- نموذج بحجم 9 مليارات معامل: يناسب التطبيقات المتوسطة.
- نموذج بحجم 27 مليار معامل: مُصمم للمهام المتقدمة والتحليلات المعقدة.
كل من هذه النماذج يتضمن إصدارًا خاصًا يُعرف باسم “predict”، يتيح للنموذج تنفيذ مجموعة متنوعة من المهام، مثل:
- التصنيف: تحديد ما إذا كانت الجزيئات قادرة على عبور الحاجز الدموي الدماغي.
- التنبؤ: تحليل تفاعلات الأدوية وتوقع مدى فعاليتها.
- توليد المكونات الكيميائية: استنتاج مجموعة المواد التفاعلة بناءً على المنتج النهائي لتفاعل كيميائي معين.
تفوق في الأداء
تُشير قوقل إلى أن النموذج الأكبر (27 مليار معامل) يُظهر أداءً متفوقًا مقارنة بنماذجها السابقة وحتى النماذج المتخصصة الأخرى. وقد حقق هذا النموذج نتائج أفضل أو مساوية للنماذج المنافسة في 64 من أصل 66 اختبارًا، وتفوق في 45 منها.
نماذج محادثة لتعزيز البحث العلمي
إلى جانب النماذج الأساسية، أطلقت قوقل أيضًا نماذج TxGemma-Chat التي تأتي بحجم 9 و27 مليار معامل. وتتميز هذه النماذج بإمكانية التفاعل المباشر مع الباحثين، حيث يمكنهم طرح الأسئلة والحصول على تفسيرات مُفصلة للنتائج، مما يُسهم في تحسين الفهم العلمي وتسريع اكتشاف العلاجات الجديدة.
Agentic-Tx: أدوات إضافية لتعزيز الكفاءة
كشفت قوقل أيضًا عن أداة جديدة تُدعى Agentic-Tx، تعتمد على نموذج Gemini 2.0 Pro. وتهدف هذه الأداة إلى معالجة القيود المتعلقة بالوصول إلى المعلومات الخارجية وتحليل الخطوات المتعددة.
وتتضمن 18 أداة مختلفة، من بينها:
- أداة TxGemma: لتحليل المهام المتعددة.
- أدوات بحث عامة: تشمل محركات بحث مثل PubMed وWikipedia والويب.
- أدوات متخصصة: لتحليل الجزيئات والجينات والبروتينات.
كيفية الوصول إلى TxGemma
يمكن للمطورين والباحثين البدء باستخدام TxGemma عبر منصات Vertex AI Model Garden أو Hugging Face. وتؤكد قوقل أن النموذج مفتوح المصدر، مما يُتيح لمجتمع الباحثين فرصة تطويره وتحسينه ونشر أي تحديثات قد تسهم في تسريع عمليات البحث وتطوير العلاجات.
الخلاصة:
تسعى قوقل من خلال هذا الإطلاق إلى إحداث نقلة نوعية في مجال تطوير الأدوية، إذ تأمل أن تسهم نماذجها المتقدمة في توفير الوقت والموارد، مما يُعزز فرص الوصول إلى علاجات فعالة بشكل أسرع، ويسهم في إنقاذ حياة المزيد من المرضى.
