هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به ابزاری قدرتمند در حوزه کشف و توسعه دارو تبدیل شده است. با توجه به پیچیدگی‌های بیولوژیکی و هزینه‌های بالای فرایندهای سنتی کشف دارو، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های زیستی می‌تواند به شناسایی سریع‌تر و دقیق‌تر ترکیبات مؤثر کمک کند. این فناوری قادر است با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های مولکولی، ژنتیکی و بالینی، الگوهایی را شناسایی کند که پیش‌تر از دید پژوهشگران پنهان مانده بود. کاربرد هوش مصنوعی در این زمینه نه تنها به کاهش زمان و هزینه کشف دارو منجر می‌شود، بلکه می‌تواند مسیر توسعه درمان‌های شخصی‌سازی‌شده و مؤثرتر را نیز هموار سازد.
تحلیل پتنت‌ها یکی از ابزارهای کلیدی برای درک نحوه پیشرفت فناوری‌ها و شناسایی شرکت‌های پیشرو در این حوزه است. پتنت‌ها نه‌تنها اطلاعات فنی و علمی در خصوص نوآوری‌ها ارائه می‌دهند، بلکه نمایانگر انتظارات تجاری و استراتژی‌های شرکت‌ها در زمینه فناوری‌های جدید هستند. تحلیل پتنت‌ها می‌تواند کمک کند تا درک بهتری از روندهای فناوری، رقابت‌ها و همکاری‌های استراتژیک بین بازیگران مختلف در این صنعت به‌دست آید. این گزارش با استفاده از تحلیل پتنت‌های ثبت‌شده در حوزه هوش مصنوعی در بیوتکنولوژی، به شناسایی ده شرکت صاحب فناوری در این حوزه و دستاوردهای فناورانه آن‌ها پرداخته است.
نمودار زیر نشان دهنده 10 شرکت برتر حوزه ثبت اختراع در حوزه استفاده از هوش مصنوعی در کشف داروهای جدید است. همانطور که میبینید دانشگاه کالیفرنیا با ثبت 27 پتنت در جایگاه اول قرار دارد. دانشگاه کالیفرنیا به‌طور گسترده‌ای بر روی فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه کشف دارو کار می‌کند. این دانشگاه در حال توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پیچیده ژنتیکی و پزشکی، طراحی داروهای هدفمند، شبیه‌سازی پیوندهای مولکولی، و پیش‌بینی اثرات دارویی است. همچنین، تمرکز بر سیستم‌های کمک‌مستقیم پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها، طراحی داروها و تجزیه و تحلیل تغییرات ژنتیکی مانند پلی‌مورفیسم تک‌نوکلئوتیدی (SNP) نشان می‌دهد که دانشگاه کالیفرنیا در حال توسعه ابزارهایی برای بهبود فرآیندهای درمانی و دارویی است.
دومین شرکت پیشرو در این حوزه، Peptilogics است. شرکت Peptilogics بیشتر بر روی استفاده از یادگیری ماشین، داده‌کاوی و بیوانفورماتیک در طراحی و تحلیل داروهای جدید کار می‌کند. این شرکت از الگوریتم‌های پیشرفته برای پیش‌بینی اثرات دارویی، طراحی داروهای هدفمند، شبیه‌سازی پیوندهای مولکولی و تحلیل داده‌های زیستی استفاده می‌کند. همچنین، Peptilogics احتمالاً در حال توسعه ابزارهایی برای شبیه‌سازی اثرات جانبی داروها و نمایش نتایج تجزیه و تحلیل‌های بیولوژیکی و دارویی بر روی واسط‌های کاربری پیشرفته است.
براساس داده های پتنت، شرکت Genentech عمدتاً بر روی توسعه داروهای هدفمند و درمان‌های نوآورانه در زمینه‌های مختلف بیوتکنولوژی و داروسازی کار می‌کند. این شرکت از فناوری‌های پیشرفته مانند شبیه‌سازی‌های ساختاری برای پیش‌بینی پیوندهای مولکولی، تحلیل داده‌های بیولوژیکی پیچیده با استفاده از یادگیری ماشین و داده‌کاوی، و همچنین سیستم‌های کمک‌مستقیم پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها و طراحی درمان‌های شخصی‌سازی‌شده بهره می‌برد. Genentech همچنین در حال توسعه داروهای مبتنی بر آنتی‌ژن‌ها و آنتی‌بادی‌ها و استفاده از تکنولوژی‌های تحلیل تصویر و ابزارهای تشخیصی برای پیش‌بینی و درمان بیماری‌ها است.
در حوزه هوش مصنوعی در اکتشاف دارو، تمرکز اصلی بر روی فناوری‌هایی همچون یادگیری ماشین، بیوانفورماتیک و توسعه دارو است. یادگیری ماشین به‌ویژه در تحلیل داده‌های پیچیده ژنتیکی و بیولوژیکی برای پیش‌بینی اثرات داروها، شبیه‌سازی‌های ساختاری و طراحی درمان‌های هدفمند کاربرد دارد. بیوانفورماتیک نیز با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده برای پردازش و تحلیل داده‌های زیستی و شیمیایی به‌منظور طراحی داروهای نوآورانه و شناسایی اهداف دارویی جدید، نقش کلیدی ایفا می‌کند. در این میان، کلاس‌ها و زیرکلاس‌های فناوری غالب شامل تحلیل داده‌های نظارت‌شده (Supervised Data Analysis)، هدف‌گذاری دارویی با استفاده از داده‌های ساختاری، شبیه‌سازی‌های پیوند مولکولی و پردازش داده‌های بیوانفورماتیک برای کشف الگوها و پیش‌بینی نتایج هستند. همچنین، کاربردهای اصلی این فناوری‌ها در زمینه‌های بیوستاتیک، ژنتیک و تشخیص بیماری‌ها قرار دارند. این روندهای فناوری، زمینه‌ساز پیشرفت‌های عظیمی در زمینه داروسازی، پزشکی دقیق و تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر بیماری‌ها می‌شوند.
با توجه به تحلیل پتنت‌های ثبت‌شده در حوزه هوش مصنوعی در تولید دارو، می‌توان پیش‌بینی کرد که در سال‌های آینده شاهد رشد فزاینده‌ای در زمینه‌هایی مانند طراحی داروهای هدفمند، شبیه‌سازی‌های پیشرفته دارویی و بهبود فرآیندهای تشخیصی خواهیم بود. روندهای نوظهور شامل استفاده از یادگیری ماشین و داده‌کاوی برای پیش‌بینی دقیق‌تر اثرات داروها، بهبود سیستم‌های تشخیص بیماری و توسعه فناوری‌های مبتنی بر ایمونوتراپی و آنتی‌بادی‌ها هستند. همچنین، بسیاری از پتنت‌های در حال انتظار در زمینه‌های نوینی مانند بیوانفورماتیک، تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی پیچیده و طراحی سیستم‌های کمک‌مستقیم پزشکی قرار دارند که این تکنولوژی‌ها می‌توانند انقلاب‌های جدیدی در زمینه بهداشت و درمان ایجاد کنند. رشد ثبت پتنت‌ها در این حوزه نشان‌دهنده پتانسیل بالای تجاری و نوآوری در این صنعت است، که می‌تواند منجر به توسعه محصولات و خدمات جدید در سطح جهانی شود.
