最近一个叫peptAI的AI Agent火了，24小时内设计出ADHD候选多肽药物，成本才几千美元，直接把BIO Protocol的代币炒到暴涨。Crypto Twitter上一半人简介里都加上了"DeSci"，就像六个月前疯狂加"AI"一样。

لكنني اطلعت على بعض التحليلات العميقة، بما في ذلك وجهات نظر من مؤسسات بحثية معروفة في الصناعة، واكتشفت أن القصة هنا ليست بهذه البساطة.

أولاً، البيانات: الأدوية التي اكتشفتها الذكاء الاصطناعي لديها معدل نجاح في المرحلة الأولى من التجارب السريرية يصل فعلاً إلى 80-90%، متفوقة بكثير على 47% التقليدية. يبدو الأمر رائعًا، لكن المشكلة أن المرحلة الأولى من التجارب السريرية تختبر فقط مدى أمان الدواء، وليس قدرته على علاج المرض. بمعنى آخر، أن تمرر المرحلة الأولى يعني فقط أن مركبك لن يسبب الوفاة مباشرة، ويجب أن يمر بعد ذلك بمرحلتين ثانِ وثالثة من الاختبارات. حتى الآن، فقط أقل من 40 نوعًا من المركبات التي اكتشفتها الذكاء الاصطناعي أبلغت عن نتائج المرحلة الثانية، ولا يوجد أي مركب أكمل المرحلة الثالثة.

دواء Rentosertib من شركة Insilico Medicine هو الآن أكثر المركبات اكتشافًا بالذكاء الاصطناعي تقدمًا، وأعلن عن نتائج جيدة في المرحلة الثانية منتصف 2025، وبدأت المرحلة الثالثة في الربع الأخير من 2025. إذا سارت الأمور بشكل جيد، فسيستغرق الأمر حتى 2029 للحصول على موافقة FDA. احتمالية أن يكتمل تطوير دواء بواسطة الذكاء الاصطناعي بالكامل هي فقط 60%، وحتى الآن لم يكتمل أي منها بشكل كامل.

الآن، لننظر إلى أداء سوق BIO: انخفض من 0.89 دولار إلى 0.018 دولار، وارتد مباشرة بنسبة 105% بعد أخبار peptAI. السعر الحالي حوالي 0.05 دولار، والتغير خلال 24 ساعة هو -8.86%. حجم التداول 7.2 مليار دولار، والقيمة السوقية تزيد قليلاً عن مليار دولار. المشكلة أن منطق DeSci مبني على فرضية واحدة: أن مالكي الرموز مستعدون للانتظار من 7 إلى 10 سنوات لدورات التجارب السريرية. الواقع؟ أن مستخدمي Crypto Twitter يتجهون بسرعة وراء السردية التالية.

المثير للاهتمام أن الأشياء التي يمكن أن تغير قواعد اللعبة فعلاً، لا أحد يوليها اهتمامًا. مشروع OpenFold3 تم إصداره تحت رخصة Apache 2.0، ويمكن تدريبه واستخدامه تجاريًا، وأداؤه يضاهي AlphaFold3، لكن لا يوجد رموز يمكن تداولها، لذلك لا يذكره مجتمع التشفير. قاعدة بيانات ChEMBL تحتوي على 2.5 مليون مركب، ومتاحة مجانًا. وتكاليف المختبرات التجريبية انخفضت إلى أقل من 2000 دولار. كانت هذه البنية التحتية تتطلب من شركات الأدوية استثمار ملايين الدولارات لبنائها، والآن كلها متاحة على GitHub، وهناك خمس شركات أدوية تتعاون في تدريب اتحادي.

أين الفرص الحقيقية إذن؟ في عام 2025، تواجه التمويلات البحثية الأمريكية مشكلة. أكثر من 7800 مشروع من تمويل NIH وNSF تم تجميدها، وأكثر من 5 مليارات دولار مجمدة. التمويلات التنافسية الجديدة انخفضت من 11659 إلى 6095، بانخفاض 48%. نسبة نجاح الباحثين في التقديم انخفضت من 21% إلى 13%. جامعة هارفارد خسرت 945 مليون دولار، وFred Hutch خسرت 508 ملايين دولار.

هذه هي الأماكن التي يمكن لـ DeSci أن يلعب فيها دورًا حقيقيًا. مشروع Gero الممول من VitaDAO وقع اتفاقية مع شركة Chugai Pharmaceutical التابعة لروتش، مع دفعات معالم تصل إلى 250 مليون دولار. هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها تقييم مشروع DAO من قبل شركة أدوية كقيمة ذات رقم تسعة أرقام، وبدون حدوث فوضى إدارية أو هروب.

لكن هذا يتطلب شرطًا أساسيًا: الحوكمة الاحترافية. حتى لو استطاع الذكاء الاصطناعي تقليل زمن تطوير الدواء إلى النصف، فإن من مرحلة الاكتشاف إلى الموافقة لا يزال يتطلب 4 إلى 5 سنوات. في سوق استثمار يمكن أن يتحول خلال ربع سنة، هذا انتظار طويل. لذلك، فإن DeSci بحاجة إلى بنية تمويلية تربط بشكل صارم بين التمويل والمعالم السريرية، يقودها محترفون.

هذا العام، دخل 15 إلى 20 نوعًا من الأدوية التي اكتشفها الذكاء الاصطناعي المرحلة الثالثة، وبيانات Rentosertib لن تظهر إلا في أقرب وقت في 2028. بغض النظر عن ارتفاع أو انخفاض الرموز، فإن تقنية المصدر المفتوح تواصل تقليل التكاليف، ويفرض الفراغ المالي ضغطًا على الباحثين للبحث عن من هم مستعدون للتمويل. وربما، بين هذين الأمرين، يوجد بالفعل نموذج قابل للتطبيق.