تضيف UCB منصة Cradle للذكاء الاصطناعي إلى مشاريع اكتشاف الأجسام المضادة

أعلنت Cradle وUCB عن تعاون استراتيجي في 4 نوفمبر 2026، لتطبيق منصة Cradle لتصميم البروتينات وهندستها بالذكاء الاصطناعي ضمن مشاريع مختارة لاكتشاف الأجسام المضادة لدى UCB، بدءًا من توليد المركبات الأولية الواعدة ووصولًا إلى تحسين المركبات الرائدة والاستعداد لما قبل المرحلة السريرية.

يضيف هذا التعاون نظام Cradle المتكامل إلى برنامج UCB المتنامي للاكتشاف الرقمي للأجسام المضادة وهندستها. ويجمع البرنامج بين منصة UCB الحالية لاكتشاف الأجسام المضادة والعلوم الحاسوبية والخبرة في بيولوجيا الأمراض، إلى جانب شبكة من الشركاء في مجالي التكنولوجيا والبحث. وتهدف UCB إلى تحديد مرشحين ذوي جودة عالية وتحسينهم بوتيرة أسرع لعلاج الأمراض التي لا يزال مرضاها بحاجة إلى خيارات أفضل.

النتائج التجريبية تعيد تدريب نماذج المشاريع

مع استخدام علماء UCB للمنصة، ستُغذّي النتائج التجريبية النماذج الخاصة بكل برنامج. وتصف الشركتان الدورة الناتجة بأنها حلقة تعلّم متراكمة، أو «المختبر ضمن الحلقة»: إذ تسترشد كل جولة من الأدلة المختبرية بالتصاميم التالية. ويواصل العلماء توظيف خبراتهم وحسن تقديرهم أثناء تحسين المرشحين وتقييم مدى تقدمهم نحو اختيار مرشح محتمل.

يوضح التوثيق الخاص بمنصة Cradle آلية العمل الأساسية. وتُستخدم بيانات الاختبارات لتدريب نموذج على مشهد الملاءمة الخاص ببروتين بعينه. وتُعاد الاستفادة من النتائج المرفوعة من صفيحة الاختبار — سواء أكانت من الأجيال التي أنشأتها Cradle أم من التصاميم العقلانية لفريق ما أم مزيجًا منهما — لإعادة تدريب ذلك النموذج قبل الجولة التالية. وفي المراحل المبكرة لتوليد المركبات الأولية الواعدة، يمكن أن يبدأ المشروع بتسلسل واحد من دون بيانات اختبارات، أو بمجموعة فحص أولي مشوشة، مثل أعداد الإثراء بتقنية NGS الناتجة عن حملة عرض أو انتقاء.

تصميم الأجسام المضادة مع مراعاة خصائص متعددة

يصنف توثيق Cradle الخاص بالأجسام المضادة أهداف التحسين ضمن الارتباط والاستقرار وقابلية التصنيع والمناعية وقابلية التطوير. وقد تشمل الأهداف القابلة للقياس النوعية والتفاعل المتصالب، والثبات الحراري والتكتل، ومردود التعبير، ومخاطر حواتم الخلايا التائية، ومواطن الضعف مثل نزع الأميد أو الأكسدة. ويوضح ذلك عمليًا ما جاء في الإعلان من ضرورة تحسين المرشحين عبر مجموعة الخصائص الكاملة اللازمة لنجاحهم.

يحدد المستخدمون ملفًا مستهدفًا للمرشح، يتألف من هدف أساسي ومجموعة من القيود. وتقول Cradle إن المنصة تحسّن الخصائص المحددة بالتوازي، وتدير المفاضلات بينها، وتقدّر احتمال تحقيق كل هدف قبل إجراء الاختبار، مع التنبيه إلى الأهداف غير الواقعية. ويمكن أيضًا تقييم مجموعة مرشحين على صفيحة اختبار باستخدام النموذج المدرّب قبل الإنفاق على التصنيع والاختبارات، ما ينتج معدلًا متوقعًا للعثور على مرشحين واعدين، وتوزيعات للدرجات لكل هدف، وتقديرًا لهامش التحسين المتبقي. وتدعم هذه التوقعات قرارات المضي في الجولة أو إعادة التصميم أو إيقافها.

يمكن للعلماء الوصول إلى النظام عبر تطبيق ويب لا يتطلب كتابة تعليمات برمجية، كما يمكن للفرق الحاسوبية استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API). وتستطيع فرق البحث فحص المتغيرات ومقارنة الطفرات وإضافة تصاميمها الخاصة إلى جانب المرشحين الذين تولدهم Cradle على صفيحة الاختبار نفسها. وتُقيَّم هذه التصاميم الخارجية بالمعايير ذاتها، وتصبح بيانات تدريب للجولات اللاحقة، ما يتيح لفرضيات العلماء أنفسهم التأثير في النموذج.

مسؤولون تنفيذيون يؤكدون أن العلماء يقودون الاكتشاف

وصف كبير المسؤولين العلميين في UCB، Alistair Henry، الذكاء الاصطناعي بأنه «مضاعِف للقوة العلمية» ينبغي أن يعزز الخبرة البشرية في مجالات الأحياء والكيمياء والأبحاث الانتقالية، لا أن يكون غاية في حد ذاته. وقال إن الجمع بين النمذجة التنبؤية والتحقق المختبري قد يساعد على تصميم جزيئات أفضل، وتسريع التعلم، وإيصال العلاجات عالية الجودة إلى المرضى في وقت أقرب.

قال الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Cradle، Stef van Grieken، إن الذكاء الاصطناعي سيحقق أكبر أثر له في البحث والتطوير للمنتجات البيولوجية عندما يتجاوز نطاق التجارب أو البرامج المنفردة ويصبح جزءًا من طريقة عمل العلماء في مؤسسات الاكتشاف. وضمن هذه الرؤية، سيحصل علماء UCB على منصة مشتركة تدعم عددًا أكبر من البرامج والطرائق والتحديات الهندسية المعقدة في مختلف أنحاء خط إنتاج العلاجات البيولوجية للشركة، مع أن التطبيق الرسمي يقتصر على مشاريع اكتشاف مختارة.

يربط هذا التعاون ذلك الطموح بالتعلم التجريبي المتكرر: فكل اختبار يمكن أن يحسّن تصميم الجولة التالية، مع احتفاظ العلماء بمسؤولية اتخاذ القرارات بشأن المرشحين. وبالنسبة إلى UCB، يتمثل الاختبار العملي في معرفة ما إذا كانت هذه الدورات ستنتج أجسامًا مضادة تستوفي معًا متطلبات الارتباط والاستقرار وقابلية التصنيع وقابلية التطوير، وتتقدم نحو الاستعداد لما قبل المرحلة السريرية.