أداة ذكاء اصطناعي جديدة يمكنها المساعدة في علاج السرطان.. ما هي؟

شبكة عصبية، هي الأولى من نوعها، تعتمد على الذكاء الاصطناعي، قادرة على تحليل وتفسير ملايين الخلايا من عينة مريض بسرعة، والتنبؤ بالتغيرات الجزيئية في الأنسجة.

ويمكنها تحديد المجالات التي قد تكون فيها العلاجات الشخصية أكثر فعالية في حالات مثل السرطان.

تستفيد NicheCompass من قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء قاعدة بيانات مرئية تجمع بين البيانات الجينومية المكانية حول أنواع الخلايا، ومكان وجودها، وكيفية تواصلها.

تم إنشاء هذه الطريقة من قبل باحثين في معهد ويلكوم سانجر، ومعهد الذكاء الاصطناعي للصحة في هيلمهولتز ميونيخ، وجامعة فورتسبورج، وشركائهم كجزء من مبادرة أطلس الخلايا البشرية الأوسع، وهي أول طريقة ذكاء اصطناعي قادرة على قياس وتفسير مجموعة من البيانات من الشبكة الاجتماعية للخلية للتعرف على الأحياء الخلوية المختلفة وتحليلها.

أداة NicheCompass

نُشرت دراسة بحثية جديدة في مجلة Nature Genetics، تُقدّم أداة NicheCompass وتُفصّل كيفية كشفها عن تغيرات الأنسجة لدى مرضى سرطان الثدي والرئة. يُظهر الباحثون كيف يُمكن لأداة NicheCompass تحديد كيفية استجابة بعض الأشخاص للعلاج بشكل مختلف، كل ذلك في ساعة واحدة، من خلال قوة الذكاء الاصطناعي.

في نهاية المطاف، ستساعد هذه الأداة في تطوير خطط علاجية مُخصّصة، تُسلّط الضوء على تغيرات مُحدّدة يُمكن استهدافها في حالات مثل السرطان.

تتواصل كل خلية في جسم الإنسان مع بيئتها، وتشارك في شبكة أوسع من التفاعلات. تتميز جميع الخلايا بخصائص تُمكّنها من التعرّف عليها كجزء من شبكات التواصل الخاصة بها، مثل البروتينات الموجودة على سطحها. ومن الممكن ربط الخلايا المتشابهة من خلال خصائصها.

لقد أحدثت تقنيات الجينوم أحادية الخلية والمكانية ثورة في فهمنا لجسم الإنسان، ومكنتنا من إنشاء أطالس خلوية متعددة متعمقة للأنسجة والأعضاء المختلفة.

تحتوي هذه الأطالس على معلومات حول أنواع الخلايا المتعددة، ومواقعها، وكيف تؤثر التغيرات الجينية على تفاعلها مع بعضها البعض.

من خلال فهم آلية عمل جسم الإنسان على المستوى الخلوي، يُمكننا تعزيز فهمنا لما يحدث في الأمراض، وتسليط الضوء على أهداف جديدة لتطوير الأدوية.

وفي حين تتضمن هذه الأطالس معلومات حول أماكن وجود الخلايا وكيفية تفاعلها داخل أحيائها أو شبكاتها المحددة، فمن الصعب تحديد هذه الأحياء وتفسيرها وفهم ما يحرك التفاعلات الاجتماعية للخلايا.

في دراستهم، يقدم باحثو معهد سانجر وزملاؤهم نموذج NicheCompass، وهو نموذج ذكاء اصطناعي قائم على التعلم العميق، ويعتمد على التواصل بين الخلايا. هذا يعني أنه يتعلم كيفية تواصل الخلايا المختلفة عبر شبكاتها، ثم يربطها بشبكات خلايا مماثلة، مما يُنشئ جيرانًا داخل الأنسجة من خلال خصائص مشتركة.

من هنا، يستطيع NicheCompass تفسير البيانات، مما يسمح للباحثين والأطباء بطرح أسئلة حولها وفهم الحالات الصحية بشكل أفضل. على سبيل المثال، "كيف تتواصل الخلايا السرطانية مع البيئة المحيطة بها لدى مرضى سرطان الرئة؟"

باستخدام منصة NicheCompass، جمع الباحثون بيانات من عشرة مرضى مصابين بسرطان الرئة، وتمكنوا من رصد أوجه التشابه والاختلاف بين الأفراد.

تُسهم هذه التشابهات في تعزيز فهمنا العام للسرطان، وتُبرز أي تغيرات نسخية قد يكون من المفيد استهدافها في العلاجات الجديدة. وبالمقارنة، تُبرز هذه الاختلافات آفاقًا جديدة للطب الشخصي.

يمكن تضمين المزيد من بيانات المريض، حتى يتمكن الأطباء من إدخال بيانات المريض الخاصة بهم وفي غضون ساعة واحدة يتلقون معلومات متعمقة حول حالة فردية، مما يساعد في توجيه القرارات السريرية.

كما استخدم الفريق أيضًا NicheCompass على أنسجة سرطان الثدي، حيث أظهر فعاليته في أنواع مختلفة من السرطان.

كما طبّقوا هذه الشبكة على أطلس مكاني لدماغ فأر يحتوي على 8.4 مليون خلية، وتمكّن من تحديد أقسام الدماغ بسرعة ودقة، وإنشاء مورد بصري للعضو بأكمله.

يُظهر هذا كيفية تطبيقها على الأطالس المكانية للأعضاء الكاملة التي أنشأها باحثون حول العالم.

قال سيباستيان بيرك، المؤلف الرئيسي في معهد الذكاء الاصطناعي للصحة في هيلمهولتز ميونيخ ومعهد ويلكوم سانجر: "إن امتلاك كمّ هائل من البيانات حول جسم الإنسان أمرٌ بالغ الأهمية لإيجاد طرق جديدة لفهم الأمراض والوقاية منها وعلاجها. ومع ذلك، نحتاج أيضًا إلى أدوات تُمكّننا من الوصول إلى جميع الفوائد التي قد تُقدّمها هذه المعلومات.

وأضاف: "يمثل NicheCompass قفزة كبيرة في هذا المجال، حيث يستفيد من قوة الذكاء الاصطناعي ولكنه يوفر أيضًا القدرة على التفسير، مما يسمح للباحثين والأطباء بطرح الأسئلة حول بياناتهم وفهم الأمراض وعلاجها بشكل أفضل".