إنها مثل المواعدة عبر مواقع التواصل: الذكاء الاصطناعي يقترح علاجات السرطان

لويزيانا (الولايات المتحدة) - عمل فريق من الباحثين من كلية الطب البيطري وكلية العلوم وكلية الهندسة ومركز الحوسبة والتكنولوجيا في جامعة LSU على تطوير محرك جديد لاكتشاف الأدوية يديره الذكاء الاصطناعي.

وباستخدام خوارزميات مصممة أصلا لرسم خرائط للشبكات الاجتماعية المعقدة، مثل تلك التي يستخدمها فيسبوك، أنشأ الباحثون رسوما بيانية ثلاثية الأبعاد لمجموعات البيانات الجزيئية التي تشمل خطوط الخلايا السرطانية ومركبات الأدوية والتفاعلات بين البروتينات داخل جسم الإنسان. ويتم تحليل الرسوم البيانية وترابطها بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يشكل صورة أوضح بكثير لكيفية استجابة سرطان معين لدواء معين.

وقال الدكتور ميشال بريلينسكي الأستاذ المشارك في البيولوجيا الحاسوبية في الجامعة إن الفريق استخدم مجموعات بيانات راسخة لتدريب محرك CancerOmicsNet على استخدام الذكاء الاصطناعي.

وأضاف “بمجرد تدريب المحرك، يمكنك طلب شيء لا تعرفه، وهذه هي بيانات الإدخال. لذلك تسأل ما هو المثبط الذي تعتقد أنه سيكون فعالا ضد هذا السرطان، ليتنبأ الذكاء الاصطناعي به. هذا هو المعنى الضمني للبيانات غير المرئية، ثم تحول النتائج إلى المختبرات للتحقق من فاعلية العلاج المقترح”.

ويتم إجراء أبحاث المختبر من قبل باحثين في كلية الطب البيطري بجامعة لويزيانا الحكومية بقيادة أستاذ مشارك في الأبحاث هو برنت ستانفيلد.

وقال ستانفيلد “لقد طور الفريق خوارزمية الذكاء الاصطناعي وكل شيء، لذا فإن دورنا في الدراسة هو فقط أن نجري التطبيقات العملية للتكنولوجيا. لقد طوروا الخوارزمية، وحددوا الأدوية، ثم اختبرنا الأدوية في أنظمتنا عالية السعة لإثبات فعاليتها في قتل الخلايا السرطانية”.

ودرس الباحثون خطوط خلايا الثدي والبروستاتا والبنكرياس العدوانية لتدريب الذكاء الاصطناعي على التعرف على الروابط بين سرطانات محددة وأدوية السرطان التي تتحكم في إنتاج إنزيم كيناز داخل الجسم.

ويعمل الإنزيم كمحفز بيولوجي لاتصالات الخلايا ونموها. واستخدام أدوية تقلل من نشاط كيناز يمكن أن يقمع نمو الخلايا السرطانية.

وقال بريلينسكي إن فريق البحث استخدم المحرك لاختيار ست مجموعات من خطوط الخلايا السرطانية مع الأدوية التي من المحتمل أن تكون الأكثر سمية لملف التعريف الجيني الخاص بها واختبارها. وكانت النتائج مشجعة.

وتابع “وفقا للمعايير المقبولة، نجح أربعة من أصل ستة، ومعدل النجاح هذا مرتفع للغاية لأنه إذا التقطت للتو ستة أدوية عشوائية وقلت هذه الأدوية ستوقف نمو هذا النوع من السرطان، من المحتمل ألا تعمل على هذا السرطان. لذلك، نتيجة أربعة من أصل ستة كانت مشجعة للغاية، وهذه هي النقطة التي وصلنا إلها حتى الآن”.

باستخدام المحرك مثل المواعدة السريعة الجزيئية، يساعد الذكاء الاصطناعي الباحثين على مطابقة خطوط الخلايا السرطانية بسرعة مع الأدوية التي من المحتمل أن تكون الأكثر سمية لنموها وملفها الجيني.

وقال بريلينسكي إن المعرفة المكتسبة من خلال الخوارزميات يمكن أن تساعد في التغلب على التحدي المتمثل في تحديد مدى فعالية دواء معين مثبط للكيناز في المستقبل.

وأضاف أن الهدف النهائي هو توسيع نطاق أبحاثهم لتطبيقها في البيئات السريرية.

وتابع “إذا كان لدينا مريض مصاب بسرطان معين، يمكن أخذ خزعة ومن ثم يمكنه تحديد هذا السرطان في ما يتعلق بالتعبير الجيني والطفرات الجينية وكل شيء. بعد ذلك يمكنهم إدخال هذه البيانات إلى المحرك الذي سيقترح بعض العلاجات لهذا السرطان بالذات”، ويضيف “هذا الدواء يمكن أن يكون فعالا” و”دواء آخر لا يمكن أن يكون فعالا”.

وكان يعتقد في البداية أن فعالية أدوية السرطان المختلفة مرتبطة بالاتساق الجزيئي، وهي فكرة أن علاج السرطان يجب أن يستهدف موقعا محددا في الجسم.

وقالت ميشيل كولينز عميدة كلية التمريض والصحة في جامعة لويولا نيو أورليانز وعالمة غير مشاركة في أبحاث جامعة لويزيانا إن الخوارزمية مثال على كيفية تلبية فهمنا الطبي الحالي لعلاج السرطان للتقدم في الدراسات الجينية.

وقالت “عندما ظهرت أدوية السرطان لأول مرة كانت موجهة للجميع ولم تكن مصممة حقا للفرد، لذلك ترى الأدوية تعمل بشكل أفضل على بعض الأشخاص أكثر من غيرهم. ومع ظهور علم الوراثة وعلم الجينوم اللذين يشكلان مستقبل الطب، سنكون الآن قادرين على تخصيص العلاجات للمريض، وهذا ليس فقط في علم الأورام”.

وأضافت أنها ترى أن المحرك مفيد للغاية لدراسات الأورام وعلاجها في المستقبل.

وتابعت “أعتقد أن لديها القدرة على إحداث ثورة حقيقية في مجال علم الأورام، لأننا سنكون قادرين على علاج الأشخاص بالأدوية المصممة لهم في الوقت المناسب. كل هذا جيد إذا كنت مريضا بالسرطان”.