حقيبة تدريبية

دورة الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية

Artificial Intelligence in Drug Discovery

 5 أيام تدريبية 25 ساعة

تتضمن الحقيبة التدريبية الملفات التالية:

• شرائح العرض PowerPoint.
• دليل المدرب Word.
• مذكرة المتدرب Word.
• أوراق العمل "التمارين والحالات العملية" Word.
• الاختبار القبلي والبعدي Word.
• الدليل التعريفي للحقيبة Word.
• نموذج تقييم دورة تدريبية Word.

جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل (تصميم إنفوجرافيك)

المقدمة:

يشهد قطاع الصناعات الدوائية تحولاً جذرياً بفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي، التي أصبحت قادرة على تسريع مراحل اكتشاف الأدوية، وتحليل ملايين المركبات الكيميائية، والتنبؤ بفعاليتها وسميتها، وتقليل الوقت والتكلفة اللازمة لتطوير العلاجات الجديدة. كما أسهمت تطبيقات التعلم الآلي، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي التوليدي، وتحليل البيانات الضخمة في تحسين دقة اختيار الأهداف الدوائية، وتصميم الجزيئات الجديدة، ودعم الأبحاث السريرية. وتهدف هذه الدورة إلى تمكين المشاركين من فهم أحدث تطبيقات الذكاء الاصطناعي في دورة اكتشاف وتطوير الأدوية، واستثمارها في تعزيز الابتكار الدوائي.

الهدف العام:

تمكين المشاركين من توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات في مراحل اكتشاف الأدوية وتطويرها، بما يسهم في تسريع البحث الدوائي، وتحسين جودة القرارات العلمية، ودعم الابتكار في الصناعات الدوائية.

الأهداف التفصيلية:

• التعرف إلى أساسيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في اكتشاف الأدوية.
• فهم مراحل اكتشاف وتطوير الدواء وأدوار الذكاء الاصطناعي في كل مرحلة.
• التعرف إلى تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق المستخدمة في البحث الدوائي.
• استخدام قواعد البيانات الدوائية والكيميائية الحيوية في التحليل والاستكشاف.
• فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تصميم الجزيئات الدوائية.
• التعرف إلى النماذج التنبؤية لفعالية المركبات وسميتها.
• استعراض التطبيقات الحديثة للذكاء الاصطناعي في التجارب السريرية.
• مناقشة الجوانب الأخلاقية والتنظيمية ومستقبل اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي.

الفئة المستهدفة:

• الصيادلة.
• الباحثون في الصناعات الدوائية.
• العاملون في مراكز البحث والتطوير (R&D).
• صيادلة الشؤون الطبية والتنظيمية.
• العاملون في شركات التكنولوجيا الصحية.
• أعضاء هيئة التدريس والباحثون.
• طلبة الدراسات العليا في العلوم الصيدلانية والطبية.

المحاور التدريبية:

اليوم التدريبي الأول:

الجلسة الأولى: مدخل إلى الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية

أهداف الجلسة:

• التعرف إلى مفاهيم الذكاء الاصطناعي في الصناعات الدوائية.
• فهم التحول الرقمي في مجال البحث والتطوير الدوائي.

محاور الجلسة:

• مفهوم الذكاء الاصطناعي وأنواعه.
• تطور اكتشاف الأدوية من الأساليب التقليدية إلى الأساليب الذكية.
• التحديات الحالية في تطوير واكتشاف الأدوية.
• دور الذكاء الاصطناعي في تقليل الوقت والتكلفة.
• أهم الشركات والمنصات العالمية في مجال اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي.
• الاتجاهات المستقبلية لاكتشاف الأدوية.

الجلسة الثانية: دورة اكتشاف الدواء وفرص تطبيق الذكاء الاصطناعي

أهداف الجلسة:

• فهم مراحل اكتشاف وتطوير الدواء.
• تحديد فرص توظيف الذكاء الاصطناعي في كل مرحلة.

محاور الجلسة:

• مراحل اكتشاف وتطوير الأدوية.
• تحديد الأهداف العلاجية (Target Identification).
• التحقق من الأهداف العلاجية (Target Validation).
• اكتشاف المركبات الرائدة (Lead Discovery).
• تحسين المركبات الدوائية (Lead Optimization).
• اختيار المرشحين للتطوير السريري.

اليوم التدريبي الثاني:

الجلسة الأولى: التعلم الآلي وتحليل البيانات الدوائية

أهداف الجلسة:

• التعرف إلى تقنيات التعلم الآلي.
• توظيف البيانات الضخمة في البحث الدوائي.

محاور الجلسة:

• أساسيات التعلم الآلي (Machine Learning).
• التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
• تحليل البيانات الكيميائية والحيوية.
• معالجة البيانات الدوائية وتحسين جودتها.
• التنبؤ بالنشاط البيولوجي للمركبات الدوائية.
• تطبيقات عملية ودراسات حالة.

الجلسة الثانية: قواعد البيانات والنمذجة الجزيئية

أهداف الجلسة:

• التعرف إلى قواعد البيانات الدوائية العالمية.
• استخدام المعلوماتية الحيوية والكيميائية في دعم اكتشاف الأدوية.

محاور الجلسة:

• قواعد البيانات الدوائية والكيميائية العالمية.
• المعلوماتية الكيميائية (Cheminformatics).
• المعلوماتية الحيوية (Bioinformatics).
• النمذجة الجزيئية (Molecular Modeling).
• العلاقات بين البنية والنشاط (QSAR).
• تحليل البيانات الضخمة في اكتشاف الأدوية.

اليوم التدريبي الثالث:

الجلسة الأولى: الذكاء الاصطناعي التوليدي وتصميم الجزيئات الدوائية

أهداف الجلسة:

• التعرف إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في اكتشاف الأدوية.
• فهم آليات تصميم الجزيئات الدوائية باستخدام النماذج الذكية.

محاور الجلسة:

• مفهوم الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI).
• تصميم الجزيئات الدوائية الجديدة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
• نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models) في البحث الدوائي.
• التنبؤ بالخصائص الفيزيائية والكيميائية للمركبات.
• توليد المركبات المرشحة وتحسينها.
• استعراض أحدث منصات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في تصميم الأدوية.

الجلسة الثانية: التنبؤ بالفعالية والسمية الدوائية

أهداف الجلسة:

• استخدام النماذج التنبؤية لتقييم المركبات الدوائية.
• التعرف إلى أساليب تحسين اختيار المركبات المرشحة.

محاور الجلسة:

• التنبؤ بالفعالية العلاجية للمركبات.
• التنبؤ بالسمية الدوائية.
• تحليل خصائص الامتصاص والتوزيع والأيض والإطراح (ADME).
• نماذج تقييم السلامة الدوائية.
• تحليل المخاطر في المراحل المبكرة من تطوير الدواء.
• دراسات حالة تطبيقية.

اليوم التدريبي الرابع:

الجلسة الأولى: الذكاء الاصطناعي في التجارب السريرية وتطوير الدواء

أهداف الجلسة:

• التعرف إلى دور الذكاء الاصطناعي في تحسين التجارب السريرية.
• فهم تطبيقات التحليلات الذكية في تطوير الأدوية.

محاور الجلسة:

• اختيار المرضى باستخدام الذكاء الاصطناعي.
• تحليل البيانات السريرية الضخمة.
• التنبؤ بنتائج الدراسات السريرية.
• المراقبة الذكية للتجارب السريرية.
• تحليل بيانات الأدلة الواقعية (Real-World Evidence).
• التطبيقات المستقبلية للذكاء الاصطناعي في الدراسات السريرية.

الجلسة الثانية: الجوانب التنظيمية والأخلاقية في استخدام الذكاء الاصطناعي

أهداف الجلسة:

• التعرف إلى المتطلبات التنظيمية لاستخدام الذكاء الاصطناعي.
• فهم الاعتبارات الأخلاقية والقانونية في تطوير الأدوية.

محاور الجلسة:

• التشريعات الدولية المنظمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي.
• متطلبات الجهات الرقابية في اعتماد الأنظمة الذكية.
• حوكمة الذكاء الاصطناعي في الصناعات الدوائية.
• حماية خصوصية البيانات الصحية والبحثية.
• التحيز الخوارزمي وإدارته.
• أخلاقيات استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث الدوائي.

اليوم التدريبي الخامس:

الجلسة الأولى: التطبيقات العملية والمنصات الحديثة في اكتشاف الأدوية

أهداف الجلسة:

• التعرف إلى أشهر المنصات العالمية المستخدمة في اكتشاف الأدوية.
• تطبيق المهارات المكتسبة على حالات عملية.

محاور الجلسة:

• استعراض منصات اكتشاف الأدوية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
• استخدام أدوات تحليل البيانات الدوائية.
• تحليل حالات نجاح عالمية.
• تقييم نتائج النماذج الذكية.
• ورشة عمل تطبيقية على سيناريوهات اكتشاف الأدوية.
• مناقشة أفضل الممارسات العالمية.

الجلسة الثانية: مستقبل اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي

أهداف الجلسة:

• استشراف مستقبل الصناعات الدوائية في ظل الذكاء الاصطناعي.
• إعداد خطة للاستفادة من التقنيات الحديثة في بيئة العمل.

محاور الجلسة:

• الاتجاهات المستقبلية في اكتشاف الأدوية.
• الطب الدقيق (Precision Medicine) والذكاء الاصطناعي.
• التوائم الرقمية (Digital Twins) في تطوير الأدوية.
• الروبوتات والأتمتة في المختبرات الذكية.
• بناء خارطة طريق لتبني الذكاء الاصطناعي في البحث والتطوير.
• عرض المشاريع الختامية وتقييم مخرجات الدورة.