خوارزمية لفك شفرة أمراض السرطان والزهايمر!
كشفت دراسة علمية جديدة أن خوارزميات، تشبه المستخدمة في منصات نتفلكس وفيسبوك وأمازون، أظهرت إمكانية فك رموز "اللغة البيولوجية" للسرطان ومرض الزهايمر والأمراض العصبية التنكسية الأخرى.
وفقا لما نشرته "ديلي ميل" البريطانية، فقد قام الباحثون بتدريب نموذج لغوي واسع النطاق يوظف تقنيات الذكاء الاصطناعي لرصد حدوث خطأ ما في البروتينات التي يمكن أن تؤدي إلى تطور المرض.
لغة تغييرات قطرات البروتين
قام باحثو كلية سانت جون وجامعة كامبريدج، ببرمجة الخوارزمية لتعلم لغة تغيير شكل قطرات البروتين الموجودة في الخلايا لفهم وظيفتها وأوجه الخلل المحتمل حدوثها بها، بهدف تصحيح الأخطاء داخل الخلايا المسببة لتطور المرض.
قال بروفيسور توماس نولز من كلية سانت جون: إن "أي عيوب مرتبطة بقطرات البروتين [الموجودة في خلايا جسم الإنسان] يمكن أن تؤدي إلى أمراض مثل السرطان أو الزهايمر.
تصويب خلل البروتينات
ويعد السبب وراء توظيف التقنية الجديدة هو السعي لمعالجة اللغة البيولوجية من خلال البحث في الأصول الجزيئية لخلل البروتين، وهو ما يمكن أن يكون أمرًا حيويًا على طريق البحث العلمي لتصحيح الأخطاء داخل الخلايا التي تسبب المرض.
التعلم الآلي
أحدثت تقنية التعلم الآلي نقلة غير مسبوقة في مجال صناعة التكنولوجيا، حيث تستخدمها منصات يتم التعامل معها ببساطة في الحياة اليومية عند استخدام منصات مثل نتفلكس حيث يتم تقديم مقترحات بمشاهدة مسلسلات أو أفلام بعينها تناسب المستخدم، وهي نفس التقنية التي يوظفها فيسبوك لاقتراح إضافة صديق أو خوارزمية تعرف المساعد أليكسا على الأشخاص من نبرة الصوت.
تطبيقات في عالم الطب والصيدلة
وفي نفس السياق والاتجاه، يتم توظيف التكنولوجيا وخوارزميات الذكاء الاصطناعي في عالم الطب بهدف تحسين الخدمات الصحية المقدمة للبشر ومحاولة تشخيص الأمراض العصبية التنكسية والسرطان قبل تفاقمها. كما سيمكن من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي تطوير عقاقير موجهة لتخفيف الأعراض بشكل كبير أو لمنع حدوث الخرف على الإطلاق.
وظائف ملايين البروتينات
وقالت دكتور قادي ليس سار، الباحثة الرئيسية في الدراسة من كلية سانت جون: "إن جسم الإنسان موطن لآلاف وآلاف من البروتينات ولا يعرف العلماء بعد وظيفة العديد منها. ولذلك قمنا ببرمجة [خوارزمية ذكاء اصطناعي] كنموذج لغة قائم على الشبكة العصبية من أدل تعلم لغة البروتينات."
عقود من البحث العلمي
وأضافت أنه تم إعداد البرنامج تحديدًا لتعلم لغة تغيير شكل المكثفات الجزيئية الحيوية - قطرات من البروتينات الموجودة في الخلايا - والتي يحتاج العلماء حقًا إلى فهمها لكسر لغة الوظيفة البيولوجية والخلل الوظيفي الذي يسبب السرطان والأمراض التنكسية العصبية مثل مرض الزهايمر.
وتم اكتشاف أنه من الممكن للخوارزمية أن تتعلم بالفعل ما سبق أن اكتشفه العلماء حول لغة البروتينات على مدى عقود من البحث.
اكتشاف مئات الأمراض
تلعب البروتينات عددًا من الأدوار الرئيسية في الجسم، ولكن يتم معظم عملها في الخلايا، حيث إنها توفر البنية والوظيفة وتنظم أنسجة وأعضاء الجسم. وتعد أمراض الزهايمر وباركنسون وهنتنغتون ثلاثة من أكثر الأمراض التنكسية العصبية شيوعًا، لكن يرجح العلماء أن هناك عدة مئات الأمراض الأخرى التي لم يتم اكتشافها بعد.
نقاط الشمع المتغير
ويعتقد العلماء الآن أن بعض البروتينات المضطربة تشكل أيضًا قطرات شبيهة بالسوائل من البروتينات تسمى المكثفات التي لا تحتوي على غشاء وتندمج بحرية مع بعضها البعض.
على عكس مجموعات البروتين، التي لا يمكن عكسها، يمكن أن تتشكل مكثفات البروتين ويتم إعادة تشكليها وغالبًا ما يتم مقارنتها بنقاط الشمع المتغير في المصابيح.
مكثفات البروتين
وأشار بروفيسور نولز إلى مكثفات البروتين " جذبت مؤخرًا الكثير من الاهتمام في العالم العلمي لأنها تتحكم في الأحداث الرئيسية في الخلية مثل التعبير الجيني - كيف يتم تحويل الحمض النووي في الجسم إلى بروتينات – وإنتاج الخلايا البروتينية".
ويمكن أن تؤدي أي عيوب مرتبطة بقطرات البروتين هذه إلى أمراض مثل السرطان. ويرجع أهمية إدخال تقنية معالجة اللغة الطبيعية في البحث في الأصول الجزيئية لخلل البروتين إلى أنها تفتح المجال أمام إمكانية تصحيح الأخطاء داخل الخلايا التي تسبب المرض.
التفوق على العلماء البشر
تتطور تقنية التعلم الآلي بوتيرة سريعة بسبب التوافر المتزايد للبيانات وزيادة قوة وقدرات الحواسب والتطورات التقنية التي أتاحت إعداد خوارزميات أكثر قوة.
قالت دكتور سار: "قمنا بتغذية الخوارزمية بجميع البيانات المتاحة بشأن البروتينات المعروفة حتى تتمكن من تعلم لغة البروتينات والتنبؤ بها بنفس الطريقة التي تتعلم بها هذه النماذج لغة الإنسان أو ببساطة أكثر بنفس طريقة اقتراح تطبيق واتساب الكلمات المراد استخدامها من خلال الحروف وسياق الجملة".
ومن المرجح أن يسهم نجاح تلك الخوارزمية في التوصل لاكتشافات تتجاوز ما يعرفه العلماء حاليًا وأن يمكن التكهن بما يمكن أن يصيب الشخص من أمراض وربما تتجاوز ما يمكن أن يفهمه الدماغ البشري دون مساعدة التعلم الآلي.
رد مع اقتباس
المشاركة الأصلية كتبت بواسطة Aya*
