الذكاء الاصطناعي يحدد التفاعل الجزيئي لمنع الفيروس
المحاكاة بدعم الذكاء الاصطناعي تحقق نسبة نجاح 97% في منع دخول الفيروسات، مما يشكل تقدمًا كبيرًا في منع الأمراض المعدية.
في دراسة رائدة، استخدم الباحثون في جامعة ولاية واشنطن قوة الذكاء الاصطناعي لتحديد تفاعل جزيئي حاسم قادر على منع العدوى الفيروسية قبل بدءها. تم نشر الدراسة في 15 ديسمبر 2025، وتركز على استخدام المحاكاة بدعم الذكاء الاصطناعي لتحديد هدف جزيئي واحد يمنع دخول الفيروسات إلى الخلايا المضيفة.
تبرز فعالية هذا النهج من خلال بيانات المحاكاة، التي تظهر نسبة نجاح 97% في منع دخول الفيروسات عبر أنواع متعددة من الفيروسات التي تم اختبارها. هذه النسبة تمثل قفزة كبيرة عن نسبة النجاح 72% التي تم تحقيقها في الدراسات السابقة باستخدام الطرق التقليدية. تبرز البيانات ليس فقط دقة الذكاء الاصطناعي في علم الأحياء الجزيئي، بل أيضًا إمكانيته في تغيير طريقة تعاملنا مع منع الأمراض المعدية.
مقارنة ذلك بمجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب بشكل عام، ارتفع الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأدوية ومنع الأمراض بنسبة 45% خلال العام الماضي، وفقًا لـ DefiLlama. يعكس هذا الاستثمار الثقة المتزايدة في قدرة الذكاء الاصطناعي على تقديم رؤى قابلة للتطبيق وحلول عملية في الرعاية الصحية. علاوة على ذلك، زاد حجم الأوراق البحثية المنشورة حول الذكاء الاصطناعي في علم الفيروسات بنسبة 30% في عام 2025 وحده، كما أبلغ عن ذلك Dune، مما يؤكد على وتيرة الابتكار السريعة في هذا المجال.
وتستحق الآثار المالية لهذا الاكتشاف أيضًا الاهتمام. تتراوح تكلفة تطوير دواء مضاد للفيروسات تاريخيًا بين 1.5 مليار دولار و2.4 مليار دولار، لكن استخدام الذكاء الاصطناعي في المراحل الأولى من اكتشاف الأدوية يمكن أن يقلل من هذه التكاليف بنسبة تصل إلى 50%، وفقًا للتقديرات الأخيرة من CoinGecko. يمكن أن يسرع هذا الاحتمال لتوفير التكاليف بشكل كبير من تطوير العلاجات الجديدة لمجموعة واسعة من الأمراض المعدية.
مع استمرار مجال الذكاء الاصطناعي في التقاطع مع الرعاية الصحية، فإن الآثار على الأمن الصحي العالمي هي عميقة. القدرة على تحديد الأهداف الجزيئية بسرعة ودقة لمنع العدوى الفيروسية يمكن أن تؤدي إلى تطوير فئات جديدة من الأدوية المضادة للفيروسات التي تكون أكثر فعالية وأقل تكلفة من الخيارات الحالية. يعتبر النهج المدعوم بالبيانات الذي تم عرضه في هذه الدراسة من جامعة ولاية واشنطن شهادة على قوة الذكاء الاصطناعي في دفع حدود ما هو ممكن في العلوم الطبية.
Elena covers privacy-preserving technologies, zero-knowledge proofs, and cryptographic innovations. With a background in applied cryptography, she has contributed to circom and snarkjs, making complex ZK concepts accessible to developers building privacy-focused applications.