الخلية البشرية عبارة عن نظام معقد وظل لفترة طويلة لغزا للعلماء. ومع وجود عشرات التريليونات من الخلايا في جسم الإنسان، فإن فهم كيفية عملها وتفاعلها أمر بالغ الأهمية لتطوير أدوية وعلاجات جديدة. في الآونة الأخيرة، تحول العلماء إلى الذكاء الاصطناعي (AI) للمساعدة في فك شفرة الخلايا البشرية. وباستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، قد يستطيع الباحثون صناعة خلايا افتراضية بشرية والتنبؤ بكيفية تصرفها في سيناريوهات مختلفة. هذه التكنولوجيا لديها القدرة على إحداث ثورة في مجال البيولوجيا الخلوية وتؤدي إلى اختراقات في الطب وعلاج الأمراض.
محتويات المقال :
التحدي المتمثل في دراسة الخلية الحية
إن دراسة الخلايا البشرية صعبة للغاية. فالعدد الهائل من الخلايا في الجسم، وتفاعلاتها المعقدة، والفهم المتطور باستمرار لوظائفها، كل ذلك يشكل عقبة هائلة. وقد كشفت التطورات التكنولوجية الأخيرة عن تنوع أكبر بكثير في أنواع الخلايا مما كان يُعتقد سابقًا، مما يسلط الضوء على حدود معرفتنا الحالية.
وغالبًا ما تنطوي الأساليب التجريبية التقليدية على التجربة والخطأ، مع ظهور نتائج غير متوقعة بشكل متكرر. وتوضح قصص الدوائين أوزيمبيك وفياجرا هذه النقطة. حيث تم تطويرهما في البداية لأغراض مختلفة.
وعد المحاكاة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
إن تسريع البحث في مجال الخلايا يحمل إمكانات هائلة للبشرية، حيث يعد باكتشاف أدوية ولقاحات جديدة، وفهم أعمق للحياة ذاتها. ويشكل تطوير برامج الكمبيوتر القادرة على محاكاة الخلايا البشرية خطوة كبيرة في هذا الاتجاه. ومن الممكن أن تسمح هذه المحاكاة للباحثين بالتنبؤ بتأثيرات الأدوية والطفرات والفيروسات والتغيرات الأخرى داخل الجسم، مما يجعل التجارب أكثر استهدافًا وكفاءة.
ويأمل العلماء أن يتمكن الذكاء الاصطناعي التوليدي من “فك شفرة لغة علم الأحياء ثم التحدث بلغة علم الأحياء”. وكما تتعلم بوتات الدردشة من كميات هائلة من النصوص، يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات بيولوجية ضخمة لاستخراج معلومات أساسية عن الخلايا والكائنات الحية بأكملها، وإنشاء نماذج افتراضية يمكن للباحثين التفاعل معها.
من المعادلات إلى الذكاء الاصطناعي
إن فكرة إنشاء خلية افتراضية ليست جديدة. فقد ركزت المحاولات المبكرة في تسعينيات القرن العشرين على كتابة المعادلات والرموز لوصف كل تفاعل جزيئي. ورغم أن هذا النهج أدى إلى أول نموذج كامل لخلية نوع من البكتيريا في عام 2012، فقد أثبت أنه غير مناسب لتعقيد الخلايا البشرية. فقد افتقر العلماء إلى الفهم اللازم لصياغة كل المعادلات المطلوبة.
ولكن العقدين الماضيين شهدا انفجارا في البيانات البيولوجية، بما في ذلك التسلسلات الجينية والصور المجهرية. وهذه المجموعة الضخمة والمعقدة من البيانات تتجاوز الفهم البشري، ولكن الذكاء الاصطناعي التوليدي، بقدرته على استخراج الأنماط من مجموعات البيانات الضخمة، يقدم حلا محتملا. إننا عند “نقطة تحول” للذكاء الاصطناعي في علم الأحياء، مع التقارب بين البيانات وقوة الحوسبة وتقنيات النمذجة المتقدمة.
قوة التنبؤ ونجاح AlphaFold
يُستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل في مختلف التخصصات العلمية، حيث يتم التنبؤ بأنماط الطقس وسلوك الجسيمات دون الذرية من خلال تحليل مجموعات البيانات الضخمة. وقد أسفر هذا التحول من التفسير إلى التنبؤ عن نتائج مهمة.
وفي عام 2018، حدث تقدم كبير قاده الذكاء الاصطناعي في مجال علم الأحياء مع برنامج “AlphaFold” من شركة “Google DeepMind”. وقد نجح هذا البرنامج في حل مشكلة طي البروتينات بفعالية، حيث تمكن من التنبؤ بالبنية الثلاثية الأبعاد للبروتينات من خلال تسلسل الأحماض الأمينية. وقد أحدث هذا الإنجاز، الذي استغرق سنوات من التجارب البشرية، ثورة في اكتشاف الأدوية وحصل مبتكروه على جائزة نوبل.
نماذج الأساس والتضمينات البيولوجية
لقد ألهم نجاح “AlphaFold” تطوير نماذج أساسية لكتل بناء بيولوجية أخرى، مثل الحمض النووي الريبوزي. تتنبأ هذه النماذج، المستوحاة من تقنية بوتات الدردشة، بالعنصر التالي في التسلسل البيولوجي. ومع ذلك، فإن قيمتها تمتد إلى ما هو أبعد من التنبؤ البسيط. فمن خلال تحليل البيانات البيولوجية، تطور هذه النماذج تمثيلات رياضية مجردة، أو “تضمينات”، تلتقط العلاقات بين العناصر البيولوجية.
ويمكن استخدام هذه التضمينات، على الرغم من أنها لا معنى لها بالنسبة للبشر بمفردهم، بواسطة خوارزميات أخرى للتنبؤ بالوظائف أو أنواع الخلايا أو تأثيرات الطفرات. يسمح هذا النهج لنموذج أساسي واحد بمعالجة مهام متعددة، مما يحل محل الحاجة إلى العديد من البرامج المتخصصة. على سبيل المثال، أثبت “scGPT”، المصمم للتنبؤ بتسلسلات الحمض النووي الريبوزي، فعاليته أيضًا في التنبؤ بأنواع الخلايا وتأثيرات التغيرات الجينية.
تحديات بناء خلايا افتراضية بشرية
إن الهدف النهائي هو الجمع بين نماذج أساسية مختلفة لإنشاء خلايا افتراضية بشرية كاملة. وهذه مهمة معقدة، تشبه تجميع مكونات مختلفة في طائرة.
ومع ذلك، يواجه هذا المسعى الطموح تحديات كبيرة. ويعرب بعض الباحثين عن شكوكهم في فعالية البرامج العامة مقارنة بالنماذج المتخصصة. وهناك أيضاً السؤال الأساسي حول ما إذا كانت “لغة علم الأحياء” الموحدة موجودة حقاً.
إن التحقق من صحة هذه المحاكاة من خلال التجارب على أرض الواقع أمر بالغ الأهمية. ويشكل الانتقال من النماذج الفردية إلى خلية افتراضية تعمل بكامل طاقتها عقبة كبيرة، ولا يزال هذا المجال بحاجة إلى تحديد البيانات التي ينبغي جمعها بعد ذلك.
المصدر
A Virtual Cell Is a ‘Holy Grail’ of Science. It’s Getting Closer. | the atlantic
Author: أخبار علمية
سعدنا بزيارتك، جميع مقالات الموقع هي ملك موقع الأكاديمية بوست ولا يحق لأي شخص أو جهة استخدامها دون الإشارة إليها كمصدر. تعمل إدارة الموقع على إدارة عملية كتابة المحتوى العلمي دون تدخل مباشر في أسلوب الكاتب، مما يحمل الكاتب المسؤولية عن مدى دقة وسلامة ما يكتب.
التعليقات :