يستخدم الباحثون الذين يدرسون مرض ألزهايمر قواعد بيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسريع عملية اكتشاف الأدوية من خلال تسهيل عملية غربلة كميات هائلة من البيانات الطبية الحيوية.
وباستخدام هذه التقنيات، يستطيع العلماء في معهد أكسفورد لاكتشاف الأدوية في المملكة المتحدة تسريع عمل البحث في المجلات وقواعد البيانات بنحو 10 أضعاف، ما يساعد على تحديد أولويات الجينات أو البروتينات التي يجب اختيارها لمزيد من العمل لتوليد أدوية محتملة لمرض ألزهايمر بشكل أسرع، حسب المعهد.
وذكرت صحيفة «وول ستريت جورنال» أن علماء الأحياء في معهد أكسفورد اختاروا لاكتشاف الأدوية 54 جيناً من دراسة ارتباط على مستوى الجينوم مرتبطة بالجهاز المناعي، وجميعها أهداف محتملة للاختبارات المعملية، وفقاً لإيما ميد، كبيرة المسؤولين العلميين في المعهد.
وأشارت ميد إلى أنه يمكن أن تشمل هذه الأهداف هياكل بيولوجية مثل الجينات أو البروتينات، والتي تهدف الأدوية المحتملة إلى التأثير فيها.
وقالت ميد إن اختيار أهداف مرض ألزهايمر يمكن أن يكون صعبًا بشكل خاص؛ لأن هناك العديد من الجينات التي يمكن أن تزيد خطر الإصابة بالمرض، ولأن المرض يحتوي على العديد من عوامل الخطر البيئية والاجتماعية والاقتصادية المربكة.
لكن الأمر تطلب الاستفادة من الرسم البياني المعرفي، وهي تقنية قاعدة بيانات روجت لها غوغل منذ أكثر من عقد من الزمان لمحرك البحث الخاص بها، حتى يتمكن الموظفون من فك رموز خصائص تلك الأهداف بشكل أسرع عبر عدد كبير من المصادر - من PubMed التابع للمكتبة الوطنية الأميركية للطب إلى المجلات العلمية المختلفة ومجموعات البيانات الخاصة بها، وفق «وول ستريت جورنال».
الرسوم البيانية المعرفية
رسوم البيانية المعرفية - التي تُشبه قواعد البيانات التي تُمثل معلوماتٍ كالخرائط - تُظهر العلاقات بين الأشخاص والأفكار والمستندات.
في السنوات الأخيرة، استُخدمت هذه الرسوم البيانية في قطاعاتٍ مثل تجارة التجزئة الرقمية لتقديم توصياتٍ مُخصصة للمتسوقين عبر الإنترنت.
تُستخدم الرسوم البيانية المعرفية في الشركات جنباً إلى جنب مع طريقة تُسمى التوليد المُعزز بالاسترجاع (RAG)، وذلك لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي العامة التي تقدمها شركات مثل Anthropic وOpenAI.
كما يُمكن ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بقواعد بيانات المتجهات، وهي صيغة مختلفة لتخزين البيانات تُمثلها كـ «متجهات».
على سبيل المثال، تساعد طريقة ربط قواعد البيانات بالذكاء الاصطناعي الشركات على تخصيص روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، والتي تُنْشَأ للموظفين للإشارة إلى سياسات الشركة.
قال رادو ميكلاوس، المحلل في شركة «جارتنر» لأبحاث السوق والاستشارات في مجال تكنولوجيا المعلومات، إن منظمات الرعاية الصحية وعلوم الحياة، على وجه الخصوص، يمكن أن تستفيد من تنظيم مصادر بياناتها المتباينة في علاقة تشبه الخريطة، بدلاً من قواعد البيانات العلائقية التقليدية.
وقالت مارتينا ماركوفا، مديرة المنتجات الكبيرة في «غراف وايز» (Graphwise)، وهي شركة تقوم ببناء الرسوم البيانية للمعرفة للشركات، إنه باستخدام الرسم البياني للمعرفة، يمكن للعلماء تتبع مكان العثور على المعلومات حول جين أو بروتين معين، بما في ذلك المقالة الدقيقة التي تستشهد بعلاقة بيولوجية معينة، أو قاعدة البيانات التي تأتي منها.
تعاون أوكسفورد و«غراف وايز»
تعاون علماء الأحياء في معهد أكسفورد لاكتشاف الأدوية مع شركة «غراف وايز» لتخصيص رسم بياني معرفي واسع النطاق لمعلومات أبحاثهم في علوم الحياة.
وقد ساعدت هذه العملية علماء الأحياء في المعهد على اختصار الوقت اللازم لتقييم 54 جيناً من بضعة أسابيع إلى بضعة أيام، كما أفاد المعهد، وتساعدهم أيضاً على تحديد المؤشرات الحيوية التي قد تكون مرتبطة بهذه الجينات.
باستخدام مجموعة فرعية من الجينات التي أعطت الأولوية، يخطط فريق ميد لإجراء المزيد من عمليات التحقق التجريبية.
وأوضحت ماركوفا أن ذلك يتضمن التأكد من قدرة الأهداف على إحداث تغييرات في خلايا الدماغ تُسهم في الإصابة بالأمراض، وتحديد ما إذا كانت الأهداف "قابلة للعلاج بالأدوية".
الأهم من ذلك، أن توافر البيانات الطبية الحيوية بشكل أكبر في السنوات الأخيرة كان نعمة للباحثين، إذا تمكنوا من فهمها.
ولهذا السبب، تُقدم أدوات مثل الذكاء الاصطناعي والرسوم البيانية المعرفية دفعةً ضروريةً للعلماء والباحثين، سواءً أكانوا متخصصين في المعلوماتية الحيوية أم لا.
هذا المحتوى مقدم من إرم بزنس
