أدار Vijay Pande ممارسة تبلغ قيمتها نحو 4 مليارات دولار، بعد أن طوّر مشروع Folding@home في Stanford، ووسّع استثمارات a16z في قطاعي الصحة وعلوم الحياة. وغادر Pande منصبه في يونيو، وأسس VZVC مع Zach Werner. وتنفّذ الشركة الجديدة نحو خمس استثمارات مركّزة سنويًا بدلًا من 30 استثمارًا، ولا يضم فريق الاستثمار سوى شريكين، كما تستفيد من وكلاء الذكاء الاصطناعي في الأعمال اليومية.
وبحسب Pande، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساهم في تحديد أهداف الأمراض، وتصميم الأدوية، ودعم الأبحاث السريرية في مجال تطوير الأدوية. إلا أن احتمال نجاح دواء في الانتقال من التجربة الأولى إلى نهاية التجربة الثالثة لا يتجاوز 20%، وقد تكلف الأبحاث السريرية مئات الملايين من الدولارات. ويشير Pande إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يحقق نتائج أفضل من النماذج الحيوانية، وأنه يمكن أن يطوّر الطب الشخصي.
وقال Pande إن عدم إمكانية جمع البيانات البيولوجية بسهولة من الإنترنت يحد من التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي، وإن الشركات تنشئ في الغالب مجموعات بيانات مغلقة خاصة بها. وفي المقابل، أفاد بأن انتشار أطالس المعلومات البيولوجية والنماذج الأساسية مفتوحة المصدر يمكن أن يكون له تأثير واسع في هذا المجال. وشدد Pande على أن الذكاء الاصطناعي لن يتمكن من حل كل شيء بمفرده، وأن العامل المقيّد الحقيقي غالبًا ما يكون نقص البيانات.
لماذا يهم ذلك
تشير البنية التي تعتمد عليها VZVC، والمتمثلة في فريق صغير وعدد محدود من الاستثمارات المركّزة، إلى السعي في آن واحد إلى التخصص في مجالي الصحة وعلوم الحياة وتحقيق الكفاءة التشغيلية. وتتمثل المشكلة الأساسية وراء هذا النهج في أن التقدم التقني لا يتحول مباشرة إلى نتائج سريرية بسبب ارتفاع تكلفة تطوير الأدوية وانخفاض احتمالات نجاحه. ولذلك، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد أهداف الأمراض وتصميم الأدوية وعمليات البحث يبرز ليس فقط باعتباره مسألة برمجية، بل أيضًا باعتباره مسألة تتعلق بإمكانية الوصول إلى البيانات البيولوجية. ويحد بقاء البيانات مغلقة داخل الشركات من نقل الأدوات المطوّرة إلى أبحاث مختلفة. وقد يؤدي انتشار الأطالس البيولوجية والنماذج الأساسية مفتوحة المصدر إلى تغيير بنية البيانات المجزأة هذه؛ إلا أن تأثيرها في النجاح السريري لا يزال سؤالًا مفتوحًا.