ثورة في أبحاث "ألزهايمر".. اكتشاف أدوية بواسطة الذكاء الاصطناعي

لجأ معهد أكسفورد الى الاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي من أجل تسريع اكتشاف الأدوية وتحليل كميات ضخمة من البيانات الطبية الحيوية، وهو ما يُمكن أن يؤدي الى تقريب المسافة من أجل التوصل إلى علاجات محتملة لمرض ألزهايمر. 

وبفضل هذه التقنيات، بات بإمكان العلماء في معهد أكسفورد تسريع فحص الدوريات العلمية وقواعد البيانات بمعدل يقارب العشرة أضعاف، ما يمكنهم من تحديد أولويات الجينات أو البروتينات التي تستحق الدراسة بشكل أسرع لتطوير علاجات واعدة.

وبحسب إيما ميد، كبيرة العلماء في المعهد، فقد اختار فريق البحث 54 جينا من دراسة شاملة على مستوى الجينوم، تبيّن ارتباطها بجهاز المناعة، وتعد جميعها أهدافا مرشحة للاختبارات المخبرية.

وتشمل هذه الأهداف تراكيب بيولوجية مثل الجينات أو البروتينات التي يمكن أن تؤثر فيها الأدوية المحتملة.

وترى ميد أن اختيار أهداف علاجية مناسبة لمرض ألزهايمر يمثل تحديا كبيرا، بالنظر إلى تعدد الجينات المؤثرة واحتمال تفاعلها مع عوامل بيئية واجتماعية واقتصادية، ما يزيد من تعقيد فهم المرض.

اظهار أخبار متعلقة

أما النقلة النوعية، فجاءت من اعتماد تقنية "رسم المعرفة"، وهي قاعدة بيانات متقدمة ذاع صيتها منذ أكثر من عقد بفضل استخدامها في محرك بحث غوغل.

وساعدت هذه التقنية فريق المعهد على تحليل خصائص الجينات المستهدفة بسرعة، من خلال مصادر متنوعة مثل مكتبة الطب الوطنية الأمريكية ومجلات علمية متخصصة، إضافة إلى قواعد بيانات داخلية.

ومن خلال هذه التقنية، أصبح بإمكان العلماء تتبّع مصدر أي معلومة تتعلق بجين أو بروتين معين، سواء وردت في مقالة علمية أو قاعدة بيانات، بحسب ما أوضحته مارتينا ماركوفا، مديرة المنتجات في شركةغرافويز المتخصصة في بناء رسوم المعرفة.

وقد تعاون معهد أكسفورد مع شركة غرافويز لتطوير رسم معرفي واسع النطاق يغطي بياناتهم البحثية في مجال علوم الحياة.

وساهم هذا التعاون في تقليص الزمن اللازم لتحليل 54 جينا من عدة أسابيع إلى بضعة أيام فقط، كما أنه ساعد الباحثين على تحديد مؤشرات حيوية قد تكون مرتبطة بهذه الجينات.