به گزارش پایگاه اطلاع رسانی بنیان، درمان‌های سلولی آینده سیستم بهداشت و درمان هستند، چرا که این درمان‌ها امیدهایی برای بیماری‌هایی به وجود می‌آورند که تاکنون نتواسته‌ایم برای آن‌ها درمان یا درمان قطعی پیدا کنیم. این درمان‌ها می‌توانند انقلابی در نحوه درمان بیماری‌هایی مانند سرطان، دیابت و بیماری‌های نورودژنراتیو ایجاد کنند. به طور مثال، تنها در بریتانیا پیش‌بینی می‌شود که تعداد درمان‌های پیشرفته تأیید شده از دو درمان در سال به ۱۰-۱۵ درمان تا سال ۲۰۳۰ افزایش یابد و پیش‌بینی می‌شود که صنعت درمان‌های سلولی از ۲۰۲۴ تا ۲۰۳۰ رشد ۲۳ درصدی داشته باشد.

چالش‌های بزرگی در زمینه سلول درمانی

با این حال، حتی بزرگ‌ترین شرکت‌های داروسازی و درمانی هنوز با چالش‌های بزرگی در زمینه تولید این درمان‌ها در مقیاس بزرگ روبرو هستند. درمان‌های سلولی زیادی در پیش رو هستند که نویدبخش هستند، اما باید اطمینان حاصل کنیم که این درمان‌ها برای افرادی که به آن‌ها نیاز دارند، قابل دسترس و مقرون به صرفه باشند. به عنوان مثال، محققان در حال حاضر در حال کار روی درمان‌های سلولی هستند که می‌توانند سلول‌های آسیب دیده شبکیه چشم را جایگزین کنند و ممکن است به میلیون‌ها نفر بینایی بازگردانند. مقیاس‌پذیری این پیشرفت نیاز به غلبه بر چالش‌هایی دارد که در خصوص هزینه توسعه و حفظ ثبات در رفتار و عملکرد سلول‌ها است. به طور مشابه، درمان‌های دیابت که شامل سلول‌های تولیدکننده انسولین هستند، می‌تواند مراقبت از میلیون‌ها نفر را متحول کند – اگر بتوانیم راه‌هایی برای مقرون به صرفه و قابل دسترس کردن این درمان‌ها پیدا کنیم. غلبه بر این گلوگاه‌های فعلی در توسعه درمان‌های سلولی، همان چیزی است که این آینده را به واقعیت نزدیک‌تر می‌کند.

مراحل تحقیق و توسعه، چالش‌های مقیاس‌گذاری

اولین مانع در مرحله تحقیق و توسعه است. شناسایی و تولید انواع سلولی مناسب و معناداری که بتوانند اساس درمان‌ها را تشکیل دهند، کار آسانی نیست. حتی زمانی که کاندیداهای promising یافت می‌شوند، تبدیل آن‌ها به واقعیت‌های درمانی ممکن است دشوار باشد. یکی از دلایل این مشکل، ناپایداری فرآیندها است. سلول‌ها سیستم‌های زنده هستند و رفتار آن‌ها می‌تواند بسته به تغییرات کوچک در شرایط یا شیوه‌های نگهداری، به طور قابل توجهی متفاوت باشد. برای مثال، محققانی که در حال کار بر روی درمان‌های سلولی CAR-T هستند، باید فرآیند ظریفی را برای تغییر سلول‌ها در خارج از بدن و سپس بازگرداندن آن‌ها به بدن بیماران طی کنند. تفاوت‌های کوچک در شرایط کشت می‌تواند منجر به تفاوت‌هایی در اثربخشی یا ایمنی درمان شود. پیچیدگی اطمینان از اینکه هر دسته تولید شده استانداردهای بالای یکسانی را برآورده کند، هزینه و زمان توسعه را افزایش می‌دهد. انتقال از توسعه مقیاس آزمایشگاهی به تولید در مقیاس بزرگ چالش‌های جدیدی به وجود می‌آورد. مقیاس‌سازی تولید سلول‌ها در حالی که کیفیت، ثبات و کارآیی حفظ می‌شود، بسیار پیچیده است. سلول‌ها به شدت به محیط اطراف خود حساس هستند و حتی انحرافات جزئی در دما یا پارامترهای دیگر می‌تواند بر قابلیت بقای آن‌ها تأثیر بگذارد.

دستیابی به درمان‌های ایمن و مؤثر هزینه بر است

سطح پیچیدگی به این معنی است که شکست دسته‌ها معمولاً رخ می‌دهد که منجر به هزینه‌های بالاتر برای هر دوز و تأخیر در تحویل درمان‌ها به بیماران می‌شود. محیط کشت سلول‌ها همچنین گران است و استفاده بهینه از مواد موجب تولید زباله‌های زیاد می‌شود. تمامی این عوامل می‌تواند در نهایت منجر به هزینه‌های بالای درمان‌های سلولی برای بیماران شود. به عنوان مثال، هزینه یک دوز از درمان CAR-T شرکت نووارتیس ۴۷۵,۰۰۰ دلار بود که باعث می‌شود این درمان برای بسیاری از افرادی که به آن نیاز دارند، در دسترس نباشد. در نهایت، محیط قانونی برای درمان‌های سلولی هم همزمان هم دقیق و هم مبهم است. اثبات اینکه درمان‌ها ایمن و مؤثر هستند، نیازمند آزمایش‌های گسترده‌ای است که گاهی سال‌ها طول می‌کشد و شامل سرمایه‌گذاری‌های مالی عظیمی می‌شود. اطمینان از ردیابی و رعایت قوانین در تمام مراحل تولید نیز لایه دیگری از پیچیدگی و هزینه را به همراه دارد، به‌ویژه هنگامی که تولید مقیاس‌سازی می‌شود.

پتانسیل هوش مصنوعی برای غلبه بر چالش‌ها

این گلوگاه‌ها تأثیر جدی دارند - در سه سال آینده، دارایی‌های بالینی که شکست می‌خورند، هزینه میلیاردها دلار برای توسعه‌دهندگان درمان‌های سلولی خواهند داشت. اما هوش مصنوعی (AI) پتانسیل کمک به غلبه بر این گلوگاه‌ها و کاهش هزینه‌های هدر رفته را دارد. هوش مصنوعی می‌تواند امکان تسریع کشف و توسعه دارایی‌ها، بهبود فرآیندهای تولید و پیمایش مقررات را به طور مؤثرتری فراهم کند. این فناوری می‌تواند داده‌های عظیم را تجزیه و تحلیل کند تا انواع سلول‌های جدید را شناسایی کند. مدل‌سازی پیش‌بینی نیز می‌تواند به دانشمندان کمک کند تا رفتار و تعاملات سلول‌ها را به صورت شبیه‌سازی‌شده پیش‌بینی کنند و به این ترتیب، محفظه کاندیداها را قبل از ورود به آزمایشگاه محدود کنند. این رویکرد می‌تواند نه تنها زمان لازم برای کشف را کاهش دهد، بلکه هزینه‌ها را با کاهش آزمایش‌های تصادفی نیز پایین بیاورد. در تولید، هوش مصنوعی می‌تواند شرایط لازم برای رشد و تمایز سلول‌ها را پیش‌بینی کند و با اطمینان از تولید یکپارچه، ضایعات را به حداقل رسانده و هزینه‌ها را کاهش دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند با اطمینان از رعایت دستورالعمل‌های قانونی، روند تولید را ساده‌تر کند. توسعه درمان‌های سلولی حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کند و هوش مصنوعی می‌تواند آن را بسیار سریعتر از آنچه که به صورت دستی امکان‌پذیر است، سازماندهی و تجزیه و تحلیل کند تا ارسال مقرراتی را تسهیل کند. در نهایت، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند فرآیند توسعه درمان‌های سلولی را در زمان واقعی نظارت کنند و انحرافات را به سرعت شناسایی کنند یا حتی قبل از وقوع آن‌ها پیش‌بینی کنند تا اطمینان حاصل شود که دسته‌ها استانداردهای کیفی سختگیرانه را رعایت می‌کنند و همچنین می‌توانند در ارزیابی خطرات مربوط به ایمنی و اثربخشی کمک کنند، تا دانشمندان بتوانند درمان‌ها را قبل از رسیدن به مرحله آزمایش بالینی اصلاح کنند.

راه پیش رو برای درمان‌های سلولی

درمان‌های سلولی پتانسیل تغییر نحوه رویکرد ما به بهداشت و درمان را دارند. این درمان‌ها می‌توانند بیماری‌ها را درمان کنند، نه تنها علائم را مدیریت کنند، و امید به میلیون‌ها بیمار در سراسر جهان بدهند. با این حال، تحقق این پتانسیل در مقیاس بزرگ نیازمند حل چالش‌های موجود در تحقیق و توسعه، تولید و مقررات است. هوش مصنوعی یک راه‌حل قدرتمند و بی‌نظیر برای این چالش‌ها ارائه می‌دهد، با تسریع کشف، ساده‌سازی تولید و اطمینان از رعایت مقررات. با پذیرش هوش مصنوعی و تشویق نوآوری، می‌توانیم راه را برای آینده‌ای هموار کنیم که در آن درمان‌های سلولی نه تنها مؤثر، بلکه مقیاس‌پذیر و در دسترس برای همه کسانی که به آن‌ها نیاز دارند، باشد.

پایان مطلب/.