بروتينات صُممت بواسطة AI قد تكشف السرطان عبر تحليل البول

تخيّل عالماً حيث يتطلب كشف السرطان في مراحله المبكرة فحص البول فحسب. بدون خزعة مؤلمة، بدون انتظار نتائج التصوير بالرنين المغناطيسي لأسابيع، بدون دفع آلاف الدولارات لفحص التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني — فقط جمع عينة في وعاء بلاستيكي. هذا هو المستقبل الذي يقرّبنا إليه الباحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وميكروسوفت، حيث علّموا الذكاء الاصطناعي تصميم أجهزة استشعار جزيئية للسرطان من الصفر.

يكمن جوهر هذا التطور في آلية بيولوجية أنيقة. تختلف الخلايا السرطانية عن الخلايا السليمة في عدة خصائص، وإحداها هي زيادة نشاط الإنزيمات التي تسمى البروتيازات. هذه "المقصات" الجزيئية تقطع البروتينات وتلعب دوراً حاسماً في العمليات التي تسمح للأورام بالنمو والغزو الأنسجة المحيطة وتكوين الانبثاثات. قرر الباحثون الاستفادة من هذه الميزة ضد السرطان نفسه: فقد ابتكروا نموذج ذكاء اصطناعي قادر على تصميم سلاسل بروتينية قصيرة — ببتيدات — تصبح أهدافاً محددة للبروتيازات الورمية.

تعمل التكنولوجيا بالطريقة التالية. تُطبّق الببتيدات المصممة بالذكاء الاصطناعي على سطح الجسيمات النانوية، والتي يتم إدخالها بعد ذلك إلى الجسم. عندما تصل هذه الجسيمات النانوية إلى أنسجة الورم، تقوم البروتيازات النشطة في خلايا السرطان بـ "قطع" الببتيدات، مما يحرر جزيئات علامات جزيئية صغيرة جداً. هذه الجزيئات صغيرة جداً بحيث تمر بحرية عبر مرشح الكلى وتدخل البول، حيث يمكن كشفها باستخدام الطرق المخبرية القياسية. في الأساس، تعمل الجسيمات النانوية كجواسيس يتم إرسالهم للبحث عن العدو وإرسال إشارة إذا وجدوه.

الابتكار الرئيسي هنا هو دقيقاً دور الذكاء الاصطناعي في عملية تصميم الببتيدات. كان سيتطلب النهج التقليدي لإنشاء أجهزة استشعار جزيئية كهذه سنوات من التجارب بطريقة التجربة والخطأ. إن مساحة تسلسلات الأحماض الأمينية المحتملة هائلة جداً: حتى لببتيد قصير من عشرة أحماض أمينية، هناك تريليونات من الاحتمالات الممكنة. يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الذي طورته فرق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وميكروسوفت التنقل في هذه المساحة، والتنبؤ بالتسلسلات التي سيتم التعرف عليها وقطعها بفعالية أكبر من قبل البروتيازات الورمية المحددة، مع البقاء مقاومة لإنزيمات الأنسجة السليمة. هذا مهم بشكل أساسي للتقليل من عدد النتائج الموجبة الخاطئة — وهي آفة التشخيص السرطاني الحديث.

لتقدير أهمية هذا العمل، يستحق النظر في السياق. يظل التشخيص المبكر أحد المشاكل الرئيسية التي لم يتم حلها في الأورام. وفقاً لمنظمة الصحة العالمية، يمكن الوقاية من أكثر من ثلث وفيات السرطان من خلال الكشف في الوقت المناسب. غير أن طرق الفحص الموجودة إما أنها مكلفة جداً للتطبيق على نطاق واسع، أو غير حساسة بشكل كافٍ، أو غزيرة وغير سارة للمرضى. تخطئ التصوير الشعاعي للثدي في نسبة كبيرة من أورام الثدي، والمنظار القولوني يتطلب تحضيرات معقدة، والخزعة السائلة — أحد أكثر النهج الحديثة الواعدة — تكلف حالياً مئات الدولارات لكل اختبار ولا تكتشف السرطان دائماً في أبكر المراحل.

يندرج التطور الذي طورته معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وميكروسوفت ضمن اتجاه أوسع لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الجزيئات البيولوجية. بعد أن تم منح جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024 للعمل على التنبؤ بهيكل البروتين، يشهد هذا المجال طفرة حقيقية. DeepMind مع AlphaFold، وشركة David Baker's Institute for Protein Design الناشئة، وعشرات شركات التكنولوجيا الحيوية — كلهم يستخدمون التعلم الآلي لإنشاء بروتينات بخصائص محددة. لكن بينما تركز معظم المشاريع على الجزيئات العلاجية — الأدوية الجديدة والأجسام المضادة — طبقت فرق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وميكروسوفت نفس النهج على التشخيص، مما يفتح آفاقاً مختلفة تماماً من الإمكانيات.

بالطبع، من العرض المخبري إلى الممارسة السريرية هناك مسافة بعيدة جداً. يجب إثبات سلامة الجسيمات النانوية للإنسان، وإجراء التجارب السريرية، والحصول على الموافقة التنظيمية، وإنشاء الإنتاج. قد يستغرق هذا سنوات. علاوة على ذلك، تبقى أسئلة مفتوحة: كم عالمية هي الطريقة لأنواع مختلفة من السرطان، ما هي الحساسية الحقيقية للطريقة in vivo، هل لن تسبب الجسيمات النانوية استجابة مناعية مع الاستخدام المتكرر.

ومع ذلك، فإن المفهوم نفسه — استخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم "جواسيس" جزيئية تحول مهمة التشخيص المبكر المعقدة للسرطان إلى اختبار بول روتيني — يبدو حقاً ثورياً. إذا أثبتت التكنولوجيا فعاليتها في ظروف سريرية، فقد تتمكن من تحقيق الديمقراطية للوصول إلى الكشف المبكر للسرطان في جميع أنحاء العالم، بما في ذلك المناطق التي لا تملك أجهزة التصوير بالرنين المغناطيسي ولا مراكز الأورام. وفي هذا، ربما، تكمن القوة الرئيسية لاتحاد الذكاء الاصطناعي والبيولوجيا: ليس ببساطة تسريع العمليات الموجودة، بل خلق حلول جديدة بشكل أساسي لمشاكل بدت مستحيلة الحل.