يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد العلماء على فهم الخلايا بطريقة أكثر شمولاً، من خلال تقديم صورة أوضح عن كيفية تطور الأمراض، وكيف يمكن أن تستجيب الخلايا للعلاجات المختلفة. طوّر باحثون من معهد برود التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة هارفارد، بالتعاون مع المعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ ومعهد بول شيرر، إطاراً قائماً على الذكاء الاصطناعي يمكنه دمج أنواع مختلفة من القياسات الخلوية، مع توضيح أي معلومات مشتركة بين هذه القياسات، وأي معلومات تنتمي إلى طريقة قياس محددة فقط.
وقد يساعد هذا العمل العلماء على دراسة السرطان، ومرض ألزهايمر، والسكري، وغيرها من الحالات المعقدة بشكل أكثر دقة وفاعلية.
لماذا يحتاج علم الخلايا إلى صورة أكبر؟
يمكن أن تكشف دراسة خلايا المريض عن مؤشرات مهمة لفهم المرض. في حالة السرطان مثلاً، قد يساعد قياس نشاط الجينات الباحثين على معرفة أصل السرطان، والتنبؤ بكيفية استجابة المريض للعلاج. لكن الخلية ليست بسيطة. فهي تحتوي على طبقات كثيرة من المعلومات البيولوجية. قد تقيس إحدى التقنيات نشاط الجينات، بينما تقيس تقنية أخرى البروتينات، وتركز تقنية ثالثة على شكل الخلية أو بنية الكروماتين. كل طريقة تمنح العلماء زاوية مختلفة لفهم الخلية نفسها.
المشكلة أن هذه القياسات غالباً ما يتم تحليلها بشكل منفصل. وهذا يجعل من الصعب على العلماء فهم كيفية ارتباط أجزاء الخلية المختلفة ببعضها.
يمكن للتعلم الآلي أن يسرّع هذه العملية، لكن كثيراً من الطرق الحالية تجمع كل البيانات معاً بطريقة تجعل من الصعب معرفة مصدر كل معلومة داخل الخلية.
كيف يعمل الإطار الجديد للذكاء الاصطناعي؟
تم تصميم الطريقة الجديدة لحل هذه المشكلة من خلال تقسيم معلومات الخلية إلى نوعين رئيسيين. الأول هو المعلومات المشتركة بين أكثر من طريقة قياس. والثاني هو المعلومات الخاصة بطريقة قياس واحدة فقط. هذا يمنح الباحثين رؤية أكثر تنظيماً واكتمالاً لحالة الخلية.
على سبيل المثال، قد يستخدم العلماء طريقة لقياس الحمض النووي الريبوزي، وطريقة أخرى لفحص بنية الكروماتين. بعض الإشارات البيولوجية قد تظهر في القياسين معاً، بينما قد تظهر إشارات أخرى في قياس واحد فقط. يساعد الإطار الجديد للذكاء الاصطناعي على تحديد هذا الفرق بشكل تلقائي.
يمكن تشبيه الفكرة بمخطط تداخل للبيانات الخلوية، حيث يمكن فصل المعلومات المشتركة عن المعلومات الفريدة، وفهم كل جزء منها بصورة أوضح.
لماذا هذا مهم لأبحاث الأمراض؟
معرفة مصدر المعلومات داخل الخلية يمكن أن تكون ذات قيمة كبيرة في الأبحاث الطبية. إذا عرف العلماء أي طريقة قياس تلتقط مؤشراً معيناً مرتبطاً بالمرض، يمكنهم اختيار التجربة المناسبة بدلاً من تجربة عدة طرق بشكل منفصل. وهذا قد يوفر الوقت، ويقلل التكلفة، ويساعد الباحثين على تصميم دراسات أفضل.في أحد الأمثلة، استخدم الباحثون الطريقة الجديدة لتحديد نوع القياس الذي يلتقط مؤشراً بروتينياً مرتبطاً بتلف الحمض النووي لدى مرضى السرطان. هذا النوع من النتائج يمكن أن يساعد العلماء السريريين على اختيار التقنية الأنسب لمتابعة إشارة مرتبطة بالمرض.
كما يمكن أن تدعم هذه الطريقة أبحاث الأمراض العصبية التنكسية مثل ألزهايمر، والأمراض الأيضية مثل السكري، حيث تكون التغيرات داخل الخلايا معقدة وصعبة التفسير.
طريقة أذكى لتخطيط التجارب
من أهم مزايا الإطار الجديد أنه يساعد الباحثين على تحديد القياسات الأكثر أهمية. لا يستطيع العلماء قياس كل ميزة ممكنة داخل كل خلية. بعض التقنيات مكلفة، وبعضها يستغرق وقتاً طويلاً، وبعضها صعب من الناحية التقنية. لذلك، فإن وجود أداة توضح أي المعلومات فريدة، وأي المعلومات يمكن التنبؤ بها من قياسات أخرى، قد يساعد الباحثين على تخطيط تجاربهم بكفاءة أكبر.
بدلاً من جمع كل أنواع البيانات الممكنة، قد يتمكن العلماء من التركيز على القياسات الأكثر فائدة، ثم استخدام الذكاء الاصطناعي لاستكمال الصورة الأوسع.
الخلاصة
تمثل هذه الطريقة الجديدة خطوة مهمة نحو فهم أكثر شمولاً لعلم الخلايا. فهي لا تدمج البيانات المختلفة فقط، بل تساعد الباحثين على فهم العلاقة بين القياسات الخلوية المتعددة. وهذا الفرق مهم جداً. في علم الأحياء، معرفة ما يحدث داخل الخلية أمر أساسي، لكن معرفة مصدر هذه المعلومات قد تكون بنفس الأهمية.
ومع دخول الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في الأبحاث الطبية الحيوية، قد تساعد أدوات مثل هذه العلماء على اكتشاف آليات المرض بسرعة أكبر، وتصميم تجارب أكثر ذكاءً، وفهم استجابة الخلايا للعلاج بصورة أوضح.