روتشستر، ولاية مينيسوتا — ابتكر باحثو مايو كلينك أداة ذكاء اصطناعي، تُسمى أوميكس فوتبرنت (OmicsFootPrint)، للمساعدة في تحويل كميات هائلة من البيانات البيولوجية المعقدة إلى صور دائرية ثنائية الأبعاد. ذُكرت تفاصيل الأداة في دراسة نُشرت في مجلة “أبحاث الأحماض النووية” (Nucleic Acids Research).
وأوميكس هي دراسة الجينات والبروتينات والبيانات الجزيئية الأخرى للمساعدة في كشف الغطاء عن كيفية تأدية الجسم لوظائفه وكيفية تطور الأمراض. وبرسم صورة مفصلة لهذه البيانات، يمكن أن تمد أداة أوميكس فوتبرنت اختصاصيي الرعاية الصحية والباحثين بطريقة جديدة لوضع تصور لأنماط الأمراض، مثل السرطان والاضطرابات العصبية، ما قد يساعد في توجيه العلاجات الفردية. كما قد توفر طريقة حدسية لاستكشاف أسباب حدوث المرض وطرق تفاعله.
“تصبح البيانات أكثر قوة عندما نتمكن من تصور القصة التي ترويها تلك البيانات”، وذلك بحسب كلام المؤلفة الرئيسية كريشنا راني كالاري، الحاصلة على درجة الدكتوراه، وأستاذ مساعد المعلوماتية الطبية الحيوية في مركز مايو كلينك للطب الفردي. “ويمكن لأومكس فوتبرنت أن تفتح أبوابًا لاكتشافات لم نتمكن من تحقيقها من قبل”.
تعمل الجينات كدليل تعليمات للجسم، بينما تنفذ البروتينات هذه التعليمات لضمان أداء الخلايا لوظائفها. لكن في بعض الأحيان يمكن لتغيرات في هذه التعليمات، تسمى الطفرات، أن تعرقل هذه العملية وتؤدي إلى الإصابة بالأمراض. تساعد أوميكس فوتبرنت على فهم هذه التعقيدات بتحويل البيانات — مثل نشاط الجينات والطفرات ومستويات البروتين — إلى خرائط دائرية غنية بالألوان تقدم صورة أوضح لما يحدث بالجسم.
استخدم الباحثون في دراستهم أوميكس فوتبرنت لتحليل الاستجابة الدوائية والبيانات متعددة الأومكس للسرطان. حيث فرقت الأداة بين نوعين من سرطان الثدي — السرطان الفصيصي والسرطان القنوي — بمتوسط دقة بلغ 87%. وعند استخدامها مع سرطان الرئة، أظهرت متوسط دقة أعلى من 95% عند تحديد نوعين من السرطان: السرطان الغُدي وسرطان الخلايا الحرشفية.
كما أظهرت الدراسة أن دمج عدة أنواع من البيانات الجزيئية يولِّد نتائج أكثر دقة من استخدام نوع واحد منها.
وكشفت أوميكس فونتبرنت عن إمكانية توفير نتائج نافعة حتى مع مجموعات بيانات محدودة. حيث تستخدم أساليب ذكاء اصطناعي متقدمة تتعلم من البيانات الموجودة وتطبقها على سيناريوهات جديدة — وهي عملية تُعرف باسم العلم الانتقالي. وفي أحد الأمثلة، ساعدت الباحثين في تحقيق دقة فاقت 95% في تحديد الأنواع الفرعية لسرطان الرئة باستخدام نسبة أقل من 20% من حجم البيانات المعتاد.
تقول الدكتورة كالاري: “بإمكان هذا النهج أن يكون نافعًا للبحث حتى مع حجم العينات الصغير أو الدراسات السريرة”.
ولتعزيز دقتها ورؤيتها، يستخدم إطار أوميكس فوتبرنت طريقة متقدمة تسمى “التفسيرات الإضافية لشابلي” (SHAP). تسلط طريقة شابلي الضوء على الواسمات أو الجينات أو البروتينات التي تؤثر في النتائج لمساعدة الباحثين في فهم العوامل المسببة لأنماط المرض.
وبالإضافة إلى الأبحاث، فإن أوميكس فوتبرنت مصممة للاستخدام السريري. فهي تضغط مجموعات البيانات البيولوجية الضخمة في هيئة صور مدمجة تحتاج فقط إلى 2% من مساحة التخزين الأصلية. وهذا قد يسهِّل دمج الصور في السجلات الطبية الإلكترونية لتوجيه رعاية المرضى مستقبلًا.
ويخطط الفريق البحثي لتوسيع دراسة أوميكس فوتبرنت لتشمل أمراضًا أخرى، مثل الأمراض العصبية وغيرها من الاضطرابات المعقدة. كما يعملون على إجراء تحديثات لزيادة دقة ومرونة الأداة، بما في ذلك قدرتها على العثور على واسمات مرضية ومستهدفات دوائية أخرى.
للحصول على القائمة الكاملة للمؤلفين والإفصاحات والتمويل، راجع الورقة البحثية.
###
نبذة عن مايو كلينك مايو كلينك هي مؤسسة غير ربحية ملتزمة بإجراء أبحاث ابتكارية في الممارسات السريرية والتعليم والأبحاث، وكذلك منح التعاطف على أيدي مجموعة من الخبراء لكل شخص يحتاج إلى الشفاء والرد على استفساراته. تفضل بزيارة شبكة مايو كلينك الإخبارية لمعرفة المزيد من أخبار مايو كلينك.
جهة التواصل الإعلامي:
- سوزان ميرفي، مايو كلينك للتواصل، البريد الإلكتروني: newsbureau@mayo.edu
