- التحول التنظيمي: خطوات FDA الرائدة نحو تقليل التجارب الحيوانية
إعلان “FDA” وخريطة الطريق الجديدة
في 10 أبريل 2025، أعلنت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) عن خطوة تحولية عبر إطلاق “خريطة طريق” (roadmap) للحد من الاعتماد على التجارب الحيوانية في التقييم ما قبل السريري للأدوية، لا سيما في تطوير الأجسام المضادة وحالات أخرى.
الوكالة بدأت فورًا تشجيع إدراج بيانات بطُرُق جديدة (المعروفة بـNAMs)، مثل النمذجة الحسابية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، واختبارات السمّية باستخدام خطوط خلايا، وتقنيات “organoids” أو “organs-on-a-chip” ضمن طلبات IND (Investigational New Drug) (U.S. Food and Drug Administration).
تقنيات حديثة وهجرة نحو الأساليب البشرية
تعكس هذه الخريطة توجهًا إلى استخدام تقنيات متقدمة مثل النمذجة الحاسوبية ونظم الأعضاء المصغرة على الشرائح الدقيقة، كبدائل أكثر دقة لمعايير الحيوانات التي غالبًا ما تفتقر إلى قدرتها على محاكاة استجابة الجسم البشري بدقة (U.S. Food and Drug Administration, Wikipedia).
الأساس القانوني: FDA Modernization Act 2.0
يدعم هذا التوجه التحديث القانوني الذي أُقر في إطار قانون FDA Modernization Act 2.0 (2022)، والذي ألغى الإلزامية السابقة لإجراء تجارب حيوانية في معظم عمليات تطوير الأدوية، مما فتح الباب قانونيًا لاستخدام أساليب بديلة مثل النمذجة والمحاكاة باستخدام الذكاء الاصطناعي (WIRED, Wikipedia).
- الصناعة تتبناها: شركات التكنولوجيا الحيوية تستجيب سريعًا
استخدام AI بشكل متسارع
في 2 سبتمبر 2025، أفاد تقرير صادر عن رويترز أن العديد من شركات التكنولوجيا الحيوية وشركات الأبحاث بدأت تعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي لتسريع عمليات اكتشاف الأدوية وتقليل الاعتماد على تجربة الحيوانات.
من أبرز الرواد:
- Recursion Pharmaceuticals: باستخدام منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تمكنت من نقل مرشح دوائي مقترح لعلاج السرطان من مرحلة الاكتشاف المخبري إلى تجارب سريرية خلال 18 شهرًا فقط، مقارنة بـ 42 شهرًا في المتوسط الصناعي (Reuters, Axios).
- Certara وSchrödinger: تستعين بتقنيات الذكاء الاصطناعي لتوقع سلوك الدواء داخل الجسم، من حيث الامتصاص والتوزيع والسمية (Reuters).
التوقعات الاقتصادية والفنية
خبراء من شركات استثمار، مثل TD Cowen وJefferies، يتوقعون أن هذه المنهجيات — دمج الذكاء الاصطناعي مع تقليص تجارب الحيوانات — قد تُخفض تكاليف وأوقات تطوير الدواء إلى النصف خلال الثلاث إلى الخمس سنوات المقبلة (Reuters).
لاعبين تقليديين يدخلون المنافسة
حتى الشركات التقليدية مثل Charles River، التي اعتادت على توفير خدمات التجارب الحيوانية، بدأت تستثمر في مزيج من NAMs مثل النماذج الحسابية و”الخلايا على شريحة” بوصفها مصادر دخل جديدة (حاليًا حوالي 200 مليون دولار سنويًا) (Reuters). بالإضافة إلى InSphero، التي تختبر السمّية باستخدام نماذج ثلاثية الأبعاد من أنسجة الكبد البشرية (Reuters).
دمج تجريبي مستدام
المختصون يشيرون إلى أن المستقبل القريب سيشهد تبنّي “نهج هجيني” يجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي والنماذج البشرية وتقليل التجارب الحيوانية بدلاً من إلغائها كليًا في الوقت الحالي (Reuters).
- أثر المبادرة على تطوير الأدوية والبحث العلمي
كفاءة وسرعة وتوفير
- السرعة: تقليص زمن التطوير من أعوام إلى شهور؛ Recursion تحقّق 18 شهرًا بدلًا من 42 شهرًا (Reuters).
- التكلفة: التقديرات تشير إلى إمكانية خفض التكاليف إلى النصف أو أكثر خلال السنوات القادمة (Reuters).
- الدقة والموثوقية: استخدام بيانات بشرية مباشرة أو محاكيات دقيقة يقلل مخاطر فشل المراحل السريرية لاحقًا.
دفع نحو أدوية أكثر عدالة
مع سهولة تسريع عملية التطوير وخفض تكاليفها، من المتوقع أن تنخفض أسعار الأدوية تدريجيًا، ما يساهم في توسيع الوصول إليها، خاصة في البلدان ذات الموارد المحدودة .
اعتبار أخلاقي وإنساني
التحول نحو NAMs ي representa توجهًا أخلاقيًا واضحًا، يقلل من استخدام الحيوانات لأغراض البحث ويعزز من التركيز على المعايير العادلة والإنسانية .
- ربط المبادرات: كيف تشكّل الذكاء الاصطناعي مستقبل الأدوية؟
التغطية الشاملة للمرحلة ما قبل السريرية
- نمذجة ADME (الامتصاص، التوزيع، الأيض، والإخراج) عبر النماذج الحاسوبية مكنت من التوقع الدقيق لسلوك الدواء داخل الجسم.
- نظام مثل organs-on-a-chip يكسر الاعتماد على الحيوانات كتجارب بديلة توفر استجابات بشرية نموذجية .
الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة
- تقنيات مثل الشبكات العصبية التوليدية (GANs) والشبكات العصبية العميقة (DL) تُستخدم لتحديد الجزيئات الجديدة، تصنيف نشاطها الدوائي، وتحسين تصاميمها).
- أيضًا، الإحصاءات تظهر أن 90% من الأدوية التي تبدو واعدة مع الحيوانات قد تفشل في البشر — مما يعزز الحاجة لاستخدام نماذج بشرية وخوارزميات أدق
الأبحاث الأكاديمية الداعمة
- دراسات مثل تلك المنشورة في Future Healthc J. (2024) أو ScienceDirect توفر دعمًا قويًا لفكرة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحل محل الكثير من التجارب الحيوانية
خاتمة: تبنّي المستقبل بذكاء ورحمة
منذ أبريل 2025، شَهِدنا تحوّلًا حقيقيًا على المستويين التنظيمي والصناعي — بدعم من قانون FDA Modernization Act 2.0 وسعي الوكالة لتبني أساليب أكثر دقة وأخلاقية مثل NAMs والذكاء الاصطناعي.
التوقعات الرئيسية:
- تقليل الزمن والتكلفة أثناء تحسين الأمان والتنبؤ السليم.
- مساهمة أخلاقية ملموسة عبر تقليل معاناة الحيوانات.
- إمكانية وصول أوسع لأدوية مبتكرة وبأسعار ملائمة.
