قبل الاكتتاب العام لشركة Anthropic: أظهرت Claude قدرتها على "اكتشاف" أنظمة شبيهة بـ CRISPR بشكل ذاتي، وقطاع تحرير الجينات يواجه "قلق الاستبدال بالذكاء الاصطناعي"

أفادت منصة الأخبار المالية الذكية أن أسعار أسهم شركات تحرير الجينات الأمريكية في بورصة وول ستريت تراجعت يوم الأربعاء. جاء ذلك بعد إعلان شركة Anthropic أن نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها، Claude، "اكتشف ذاتياً" نظام إنزيم جديد يشبه أداة تحرير الجينات CRISPR.

على مستوى الأسهم الفردية، سجلت شركة Prime Medicine (PRME.US) انخفاضاً يومياً بلغ 11.58%، بينما تراجعت Editas Medicine (EDIT.US) بنسبة 8%، وانخفضت Beam Therapeutics (BEAM.US) بأكثر من 6%، كما تراجعت أسهم CRISPR Therapeutics (CRSP.US) و Intellia (NTLA.US) بنحو 5.5% و 3% على التوالي. وبالنظر إلى محتوى الخبر نفسه، فقد أوضحت Anthropic صراحة "أنه لم يتم تحديد الوظيفة الدقيقة لهذا النظام الإنزيمي بعد"، ولم تثبت أيضاً أنه يمتلك قدرات تحرير جينية قابلة للبرمجة. غير أن السوق سعّرت الأسهم بناءً على منطق "تهديد البديل"، وهو رد فعل يتطلب تقييمه بعناية.

وأشارت Anthropic إلى أن Claude اكتشف هذا النظام الإنزيمي بعد مراجعة قاعدة بيانات ضخمة من تسلسلات DNA؛ وذكر أن دور علمائها في هذا العمل اقتصر فقط على وضع الكلمات التمهيدية والعمل المختبري. وأضافت الشركة أنه لم يتم بعد تحديد الوظيفة الدقيقة لهذا النظام، لكن النظام يتمتع بخصائص مشتركة مع عدة "أنظمة أخرى"، وجميعها قابلة للبرمجة وقادرة على تنفيذ عمليات قص ونسخ ولصق للـDNA.

يُعد هذا الاكتشاف أول إنجاز يحققه المختبر الرطب الذي أطلقته الشركة بقيادة Dario Amodei مؤخراً، كما يمثل دليلاً أولياً على قيمة Claude في المجال العلمي. وتتوقع الشركة أن تطرح أسهمها للاكتتاب العام المرتقب خلال هذا العام.

تأثير القطاع: ثورة في الكفاءة وليست ثورة بديلة

ومن الجدير بالذكر أن التأثير الحقيقي لاكتشاف Anthropic على شركات تحرير الجينات القائمة، مرجح أن يظهر في تنويع المسارات التقنية بدلاً من الإحلال المباشر. فحالياً، يتطور مشهد تقنيات تحرير الجينات من تقنية CRISPR/Cas9 الواحدة إلى مجموعة متنوعة من الأدوات – إذ تظهر تقنيات جديدة مثل التحرير القاعدي والتحرير الموجّه والتحرير فوق الجيني، وتعمل شركات مثل CRISPR Therapeutics و Beam و Intellia على بناء ميزات في مجالاتها الفرعية. واكتشاف نظام ART يضيف مجرد مرشح محتمل جديد إلى هذا الطيف التكنولوجي، ولن يغير هيكل المنافسة الحالي في المدى القريب.

أما الجانب الأهم الذي ينبغي على إدارات شركات تحرير الجينات التركيز عليه، فهو: سرعة الذكاء الاصطناعي في عمليات الاكتشاف الحيوي، مما قد يدفع القطاع بأسره إلى تسريع وتيرة البحث والتطوير. فإذا كان بإمكان نظام ذكاء اصطناعي مسح قاعدة بيانات وتقديم اكتشاف مرشح في غضون 21 ساعة، فإن الشركات التي تعتمد على الطرق التجريبية التقليدية لاكتشاف الأهداف واختيار الأدوات ستجد نفسها تحت ضغط تنافسي من ناحية الكفاءة.

الأثر التسلسلي على سلسلة صناعة أدوية الذكاء الاصطناعي

ومن منظور سلسلة الصناعة، يعزز هذا الحدث موضوع الاستثمار في "الذكاء الاصطناعي + التكنولوجيا الحيوية". إذ تقوم الصناديق الاستثمارية العامة حالياً بالاستثمار في هذا المسار، وترى شركة ICBC Credit Suisse Asset Management أن اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي من شأنه تعزيز فعالية تطوير الأدوية الجديدة وزيادة اكتشاف الجزيئات الجديدة، مما يصب في مصلحة قطاعات الكواشف والكائنات التجريبية وخدمات البحث الخارجي (CXO). بينما تشير China Europe Fund إلى أن شركات الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي دخلت مجال صناعة أدوية الذكاء الاصطناعي، تفتقر إلى بيانات البحث الأساسية التي تمتلكها شركات الأدوية، وبالتالي تحتاج إلى جمع بيانات تجريبية بسرعة، مما يؤدي إلى زيادة سريعة في طلبات CXO.

ويثبت نموذج تشغيل المختبر الرطب لدى Anthropic هذا المنطق تماماً: حيث يكون المختبر الرطب مرحلة التحقق من تصميم "التجارب الجافة"، ممكناً Claude من التفاعل مع الخلايا والكواشف والمعدات التجريبية، واختبار قدرته على توجيه الروبوتات لإجراء تجارب بيولوجية. هذا يعني أن قيام عمالقة الذكاء الاصطناعي ببناء مختبراتهم الخاصة لن يحل محل شركات CRO، بل قد يؤدي فعلياً إلى زيادة الطلب على الاستعانة بمصادر خارجية.

إعادة تقييم من منظور الاستثمار

من زاوية الاستثمار، يجب التمييز بين التصحيح قصير المدى في قطاع تحرير الجينات والمنطق الصناعي طويل المدى. فقد قدرت Royal Bank of Canada أن تقنيات الذكاء الاصطناعي ستوفر نحو 90 مليار دولار من التكاليف لصناعة الأدوية الأمريكية خلال السنوات الخمس المقبلة، وترفع ربحية السهم بنسبة 13%. إن قيمة الذكاء الاصطناعي لصناعة الأدوية تتمثل في الإضافة، وليست لعبة محصلتها صفر.

لكن ينبغي أيضاً مواجهة القيود الحالية التي يواجهها قطاع صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي. فقد لخّصت Citi وضع القطاع الحالي بعبارة "تم إثبات السرعة، ولم يثبت التحسن" (faster is proven, better is not)، أي أن فاعلية التشغيل قد تم التحقق منها، بينما لم يتم التأكد بعد من جودة عقاقير المرشحين الفردية أو معدل النجاح السريري. وتشير التقارير إلى أن الطرق التقليدية تتطلب عادةً تصنيع واختبار نحو 5000 مركب لاكتشاف مرشح ما قبل السريري ويستغرق ذلك بين 4 إلى 6 سنوات؛ أما باستخدام الذكاء الاصطناعي، من الممكن تقليص العدد إلى نحو 330 مركباً وزمن البحث إلى 17 شهراً، غير أن مراحل التجارب السريرية الأولى إلى الثالثة لا تزال تستغرق 5 إلى 7 سنوات. فالذكاء الاصطناعي يضغط فقط أزمنة البحث والتجريب، وليس بالضرورة أن تختصر التجارب السريرية بنفس المعدل.

وينبغي للمستثمرين الحذر من اعتبار سردية الاكتشاف العلمي بالذكاء الاصطناعي مرادفة لرفع معدلات نجاح تطوير الأدوية بشكل كمي، إذ قد يشكل ذلك نوعاً من الانحياز الإدراكي. فقيمة اكتشاف Anthropic هذه المرة لا تكمن في كونها أوجدت بديلاً لـCRISPR، بل في أنها عرضت نموذجاً جديداً كلياً للاكتشاف العلمي — حيث يمكن لعامل الذكاء الاصطناعي أن يتعرف ذاتياً على أنماط قد يغفل عنها البشر في كم هائل من البيانات. ولدى هذا النموذج دلالة طويلة الأمد، لكن الطريق من النموذج إلى المنتج لا يزال يتطلب مراحل طويلة من التحقق والتطوير.