الصيدلة الخضراء والذكاء الاصطناعي:نموذج متكامل مبتكر لتحقيق التنمية المستدامة في قطاع الرعاية الصحية

الاستاذ . المساعد. نور هادي فرحان

أصبحت التنمية المستدامة أولوية استراتيجية في سياسات الصحة العالمية، لا سيما في ظل تفاقم التحديات البيئية، وارتفاع تكاليف الرعاية الصحية، والتطور التكنولوجي المتسارع. تهدف الصيدلة الخضراء، كنهج حديث، إلى تقليل الأثر البيئي للأدوية طوال دورة حياتها، بدءًا من التصميم والتصنيع وصولًا إلى الاستخدام والتخلص منها. في الوقت نفسه، أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في أبحاث الأدوية، وتحليل البيانات الصحية، واتخاذ القرارات السريرية. ويسعى هذا النهج إلى إيجاد منظور علمي متكامل جديد يجمع بين الصيدلة الخضراء والذكاء الاصطناعي كركيزتين أساسيتين لتحقيق التنمية المستدامة في علوم الرعاية الصحية والصيدلة. كما يسلط الضوء على الدور المحوري للصيادلة في هذا التحول، ويناقش التطبيقات العملية، والتحديات الأخلاقية والتنظيمية، والآفاق المستقبلية بما يتماشى مع أهداف الأمم المتحدة للتنمية المستدامة.

يُظهر هذا المنظور العلمي المتكامل الجديد أن الجمع بين الصيدلة الخضراء والذكاء الاصطناعي كركيزتين أساسيتين لتحقيق التنمية المستدامة في علوم الصيدلة والرعاية الصحية. يشهد قطاع الرعاية الصحية العالمي تحولات جذرية نتيجة لتزايد التقارب بين التطورات العلمية والتحديات. علاوة على ذلك، ساهم التوسع في الصيدلة الصناعية في تحسين صحة الإنسان بشكل ملحوظ. ومع ذلك، فقد أدى أيضًا إلى تفاقم الضغوط البيئية، بما في ذلك التلوث الكيميائي، واستهلاك الموارد غير المتجددة، وظهور الملوثات الدوائية في النظم البيئية المائية.

برز مفهوم الصيدلة الخضراء كاستجابة علمية وأخلاقية تهدف إلى إعادة تصميم الممارسات الصيدلانية لتحقيق التوازن بين الفعالية العلاجية والاستدامة البيئية. في الوقت نفسه، وفر الذكاء الاصطناعي أدوات تحليلية وتنبؤية متقدمة قادرة على إعادة تشكيل البحث والتطوير الصيدلاني وتعزيز كفاءة أنظمة الرعاية الصحية.

يمثل التكامل المنهجي بين الصيدلة الخضراء والذكاء الاصطناعي نموذجًا واعدًا لتطوير الرعاية الصحية، وليس مجرد تقارب تكنولوجي مؤقت

الصيدلة الخضراء: الإطار المفاهيمي مع الأبعاد العملية

الصيدلة الخضراء فرعٌ تطبيقي من الكيمياء الخضراء، يركز على تصميم الأدوية وتصنيعها واستخدامها بطرق تقلل من المخاطر البيئية والصحية مع الحفاظ على جودتها وفعاليتها العلاجية. ويشمل ذلك دورة حياة الدواء بأكملها، بدءًا من التصميم الجزيئي وحتى التخلص منه بعد الاستخدام.

المبادئ الأساسية للصيدلة الخضراء

تستند الصيدلة الخضراء إلى عدة مبادئ أساسية، منها:

• تقليل استخدام المذيبات السامة والمواد الخطرة في تصنيع الأدوية.
• تصميم أدوية قابلة للتحلل الحيوي وصديقة للبيئة.
• تحسين كفاءة التفاعلات الكيميائية وتقليل النفايات.
• استخدام مصادر الطاقة المتجددة في إنتاج الأدوية.
• الحد من تلوث الأدوية بعد استخدامها.

الأثر البيئي للأدوية التقليدية

أظهرت دراسات حديثة أن نفايات الأدوية، مثل المضادات الحيوية والهرمونات، يمكن أن تؤثر سلبًا على النظم البيئية وتساهم في مقاومة المضادات الحيوية. تؤكد هذه النتائج على الحاجة المُلحة للتحول إلى الصيدلة الخضراء كضرورة أساسية للصحة العامة والبيئة.

الذكاء الاصطناعي في العلوم الصيدلانية

يشير الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة الحاسوب القادرة على محاكاة الوظائف الإدراكية البشرية، مثل التعلم والاستدلال والتنبؤ. في العلوم الصيدلانية، يُطبَّق الذكاء الاصطناعي في المجالات التالية:

• اكتشاف الأدوية وتصميمها الجزيئي.
• التنبؤ بسمية الأدوية وفعاليتها.
• تحسين التجارب السريرية.
• تحليل البيانات الجينومية والصيدلانية الجينومية.

الذكاء الاصطناعي وتسريع اكتشاف الأدوية

يُقلل الذكاء الاصطناعي بشكلٍ كبير من الوقت والتكلفة اللازمين لتطوير الأدوية، وذلك باستخدام نماذج تنبؤية قادرة على فحص آلاف المركبات افتراضيًا. ويُقلل هذا النهج من الاعتماد على التجارب المختبرية التي تستهلك موارد كثيرة وتُلحق الضرر بالبيئة.

دمج المستحضرات الصيدلانية الصديقة للبيئة مع الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي كأداة للاستدامة

يُمكّن الذكاء الاصطناعي من:

• التنبؤ بالأثر البيئي لجزيئات الدواء قبل تصنيعها.
• اختيار مسارات تصنيع أقل تلويثًا للبيئة.
• تحسين استخدام المواد الخام والطاقة.

النموذج التكاملي المقترح

يستند النموذج المقترح إلى:

١. توظيف خوارزميات التعلم الآلي لتصميم أدوية صديقة للبيئة.

٢. دمج تقييم دورة حياة المنتج (LCA) في المراحل المبكرة من تطوير الدواء
٣. References:
Anastas PT, Warner JC. Green chemistry: theory and practice. Oxford University Press; 1998.

Clark JH. Green chemistry and the UN sustainable development goals. Green Chem. 2019;21(4):1093–1094.

Daughton CG. Pharmaceuticals in the environment: sources and consequences. Environ Toxicol Chem. 2016;35(4):823–835.

Denny JC, Collins FS. Precision medicine in 2030—seven ways to transform healthcare. Cell. 2021;184(6):1415–1419.

Esmaeilian B, Wang B, Lewis K. The future of pharmaceutical manufacturing with AI. J Clean Prod. 2020; 258:120592.

Gupta R, Srivastava D. AI-driven drug design: challenges and opportunities. Brief Bioinform. 2022;23(1): bbab471.

Hughes JP, et al. Principles of early drug discovery. Br J Pharmacol. 2011;162(6):1239–1249.

Jiménez-González C, et al. Key green engineering research areas for sustainable pharmaceutical manufacturing. Org Process Res Dev. 2011;15(4):900–911.

Kahn SD. Machine learning in chemistry: the impact of artificial intelligence. J Chem Inf Model. 2018;58(8):1511–1512.

Khetan SK, Collins TJ. Human pharmaceuticals in the aquatic environment. Environ Sci Technol. 2007;41(20):6440–6448.

Kralisch D, Ott D, Gericke D. Rules and benefits of life cycle assessment in green pharmaceutical manufacturing. Green Chem. 2015;17(1):123–145.

Kümmerer K, Clark JH. Green and sustainable pharmacy. Green Chem. 2016;18(1):1–4.

Kümmerer K. Sustainable chemistry: a future guiding principle. Angew Chem Int Ed. 2017;56(52):16420–16430.

Mak KK, Pichika MR. Artificial intelligence in drug development. Chem Biol Drug Des. 2019;93(4):565–577.

Mardis ER. The impact of AI on genomics and personalized medicine. Nature. 2017;550(7675):345–353.

Nasrullah A, et al. Artificial intelligence for sustainable pharmaceutical development. Sustainability. 2020;12(22):9480.

OECD. AI in the pharmaceutical sector. OECD Publishing; 2020.

Paul D, Sanap G, Shenoy S, Kalyane D, Kalia K, Tekade RK. Artificial intelligence in drug discovery and development. Drug Discov Today. 2021;26(1):80–93.

Ratti E, Trist DG. AI in drug discovery: back to the future. Drug Discov Today. 2001;6(5):226–228.

Rodrigues T, et al. AI-assisted medicinal chemistry. Nat Rev Chem. 2021;5(7):522–533.

Schneider P, Walters WP, Plowright AT, et al. Rethinking drug design in the AI era. Nat Rev Drug Discov. 2020;19(5):353–364.

Segler MHS, Preuss M, Waller MP. Planning chemical syntheses with deep neural networks. Nature. 2018;555(7698):604–610.

Sheldon RA. Metrics of green chemistry and sustainability. Chem Soc Rev. 2012;41(4):1437–1451.

Tong X, et al. Artificial intelligence in drug discovery. Drug Discov Today. 2021;26(4):1109–1118.

U.S. EPA. Green Chemistry Program Overview. Environmental Protection Agency; 2020.

United Nations. Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development. UN; 2015.

Vamathevan J, et al. Applications of machine learning in drug discovery and development. Nat Rev Drug Discov. 2019;18(6):463–477.

WHO. Global strategy on digital health 2020–2025. World Health Organization; 2021.

WHO. Pharmaceuticals in drinking-water. World Health Organization; 2012.
Zhavoronkov A, et al. Deep learning enables rapid identification of potent drug candidates. Nat Biotechnol. 2019;37(9):1038–1040.