DeepMind Co-Scientist يساعد علماء الوراثة في العثور على أدوية لتليف الكبد

اكتشف باحث من جامعة ستانفورد، باستخدام Co-Scientist — مساعد ذكاء اصطناعي من DeepMind — طرقاً علاجية واعدة لتلف الكبد المزمن وتليف الكبد.

كيف يحلل الذكاء الاصطناعي البيولوجيا

Co-Scientist هو مساعد يعتمد على نماذج لغوية كبيرة، مصمم للعمل العلمي. تساعد الأداة العلماء على معالجة وتفسير البيانات المعقدة، وصياغة الفرضيات والعثور على الأنماط التي قد تمر دون ملاحظة في التحليل اليدوي. في حالة عالم الوراثة من ستانفورد، عمل Co-Scientist مع البيانات المتعلقة بالجينات والبروتينات المرتبطة بأمراض الكبد. ساعد الذكاء الاصطناعي في صياغة الأسئلة وتنظيم نتائج التحليل واقتراح اتصالات غير متوقعة بين عوامل بيولوجية مختلفة. قام النظام بتحليل الأبحاث المنشورة والبيانات السريرية والنماذج الجزيئية، مستخرجاً الإشارات من كميات كبيرة من المعلومات.

إعادة توجيه الأدوية كوسيلة لإنقاذ الأرواح

الاكتشاف الرئيسي للدراسة هو تحديد الأدوية الموجودة بالفعل والتي قد تعالج تليف الكبد بشكل محتمل. هذه ليست أدوية جديدة تم تطويرها من الصفر، بل إعادة توجيه الأدوية — إيجاد تطبيقات جديدة للأدوية المعتمدة بالفعل. ثبت تاريخياً أن إعادة توجيه الأدوية أسرع من التطوير الكامل لدواء جديد. يستغرق المسار القياسي لإنشاء دواء جديد 10-15 سنة ويكلف مليارات الدولارات. يمكن لإعادة التوجيه أن تقلل هذا الإطار الزمني عدة مرات:

• الدواء قد مر بالفعل اختبارات السلامة
• المعروفة الآثار الجانبية والجرعة
• يمكن بدء البحث السريري بشكل أسرع
• يتم تقليل الوقت حتى التطبيق العملي بعدة سنوات
• تنخفض تكاليف التطوير

بالنسبة للمرضى الذين يعانون من تليف الكبد — مرض بمعدل وفيات مرتفع — كل شهر مهم. يتطور تليف الكبد على مدى سنوات، وهناك فترة ضيقة يمكن خلالها إنقاذ الكبد. العلاج الذي يتم العثور عليه بسرعة يمكن أن يعطي الناس فرصة لن يكون لديهم خلاف ذلك.

يلتقي الذكاء الاصطناعي بالطب

يوضح هذا العمل كيف يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة أن تصبح أداة في أيدي الباحثين. لا يحل Co-Scientist محل عالم الوراثة، بل يكمله: يعالج البيانات بشكل أسرع، ويقدم فرضيات، ويساعد في ملاحظة ما هو مخفي في ضوضاء المعلومات. تضع DeepMind Co-Scientist كجزء من مهمتها لتسريع التقدم العلمي. تستخدم الشركة بالفعل الذكاء الاصطناعي في مجالات أخرى من علم الأحياء — على سبيل المثال، في التنبؤ بهياكل البروتين (AlphaFold). تعزز كل قصة نجاح لاستخدام Co-Scientist في الأبحاث الحقيقية الفكرة بأن مساعدات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تصبح معياراً في العلم.

"يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة العلماء على العمل بشكل أسرع وأكثر كفاءة، لكن الحكم البشري يبقى حاسماً،" — تعكس هذه الفلسفة نهج

DeepMind في تطوير الأدوات العلمية.

ما يعنيه هذا

يمكن لمساعدات الذكاء الاصطناعي أن تصبح أداة معيارية في المختبرات حول العالم. إذا أصبحت هذه الأنظمة متاحة للباحثين، فيمكن أن تزيد سرعة اكتشاف طرق العلاج الجديدة بشكل حاد. ستحصل الأمراض المزمنة والنادرة على فرص أكثر للشفاء. بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي هذا إلى تسريع تطوير طرق إعادة توجيه الأدوية، وهو أمر مهم بشكل خاص للدول النامية حيث لا توجد موارد لإنشاء أدوية من الصفر.