الذكاء الاصطناعي يحدد العوامل الجينية المسببة للسرطان

أعلنت شركة "جوجل" عن أداة ذكاء اصطناعي، أطلقت عليها اسم DeepSomatic، تُمكّن من تحديد الطفرات المرتبطة بالسرطان في التسلسلات الجينية للأورام بدقة أكبر.
يبدأ السرطان عندما يحدث خلل في الضوابط التي تُنظّم انقسام الخلايا. يُعدّ اكتشاف الطفرات الجينية المُحدّدة التي تُحفّز نمو الورم أمرًا أساسيًا لوضع خطط علاجية فعّالة.

يُجري الأطباء الآن تسلسلًا منتظمًا لجينومات الخلايا السرطانية من الخزعات لتحديد العلاجات التي يُمكنها استهداف كيفية نمو وانتشار سرطان مُحدّد.
نُشر هذا العمل في مجلة Nature Biotechnology، ويُقدّم أداةً تستخدم الشبكات العصبية التلافيفية لتحديد المُتغيّرات الجينية في الخلايا السرطانية بدقة أكبر من الطرق الحالية.
وقد أتاحت جوجل كلاً من DeepSomatic ومجموعة بيانات التدريب عالية الجودة المُصمّمة لها بشكل مفتوح.
تحدي المُتغيّرات الجسدية
علم الوراثة السرطانية مُعقّد. فبينما يكشف تسلسل الجينوم عن تغيّرات جينية في السرطان، فإنّ التمييز بين المُتغيّرات الحقيقية وأخطاء التسلسل أمرٌ صعب، حيث تُقدّم أداة الذكاء الاصطناعي مساعدةً مُرحّبًا بها. تنشأ معظم أنواع السرطان نتيجةً لمتغيرات "جسدية" مكتسبة بعد الولادة، وليس لمتغيرات موروثة من الوالدين.
تحدث الطفرات الجسدية عندما تُلحق عوامل بيئية، مثل الأشعة فوق البنفسجية، الضرر بالحمض النووي، أو عندما تحدث أخطاء عشوائية أثناء تضاعف الحمض النووي. عندما تُغير هذه المتغيرات السلوك الطبيعي للخلية، فإنها قد تُسبب تضاعفًا غير منضبط، مما يُحفز تطور السرطان وتفاقمه.
يُعد تحديد المتغيرات الجسدية أصعب من العثور على المتغيرات الموروثة، لأنها قد توجد بترددات منخفضة داخل خلايا الورم، وأحيانًا بمعدلات أقل من معدل خطأ التسلسل نفسه.
كيف تعمل أداة DeepSomatic
في البيئات السريرية، يُجري العلماء تسلسلًا لخلايا الورم من خزعة وخلايا طبيعية من المريض. يُحدد DeepSomatic الاختلافات غير الموروثة في خلايا الورم. تكشف هذه الاختلافات عن العوامل التي تُغذي نمو الورم.
يُحوّل النموذج بيانات التسلسل الجيني الخام من عينات الورم والعينات الطبيعية إلى صور تُمثل نقاط بيانات مُختلفة، بما في ذلك بيانات التسلسل ومحاذاة الكروموسوم. تُحلل شبكة عصبية تلافيفية هذه الصور للتمييز بين الجينوم المرجعي القياسي، والمتغيرات الوراثية الطبيعية للفرد، والمتغيرات الجسدية المسببة للسرطان، مع تصفية أخطاء التسلسل. والناتج عبارة عن قائمة بالطفرات المرتبطة بالسرطان.
اقرأ أيضا... الذكاء الاصطناعي يحدد الأشياء في الصور بدقة 
ذكاء اصطناعي أكثر دقة لأبحاث السرطان
يتطلب تدريب نموذج ذكاء اصطناعي دقيق بيانات عالية الجودة. ولأداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، أنشأت جوجل وشركاؤها في معهد سانتا كروز لعلم الجينوم بجامعة كاليفورنيا والمعهد الوطني للسرطان مجموعة بيانات مرجعية تُسمى CASTLE. وقد قاموا بتسلسل خلايا الورم والخلايا الطبيعية من أربع عينات من سرطان الثدي وعينتين من سرطان الرئة.
تم تحليل هذه العينات باستخدام ثلاث منصات تسلسل رائدة لإنشاء مجموعة بيانات مرجعية واحدة ودقيقة من خلال دمج المخرجات وإزالة الأخطاء الخاصة بكل منصة. تُظهر البيانات كيف يُمكن أن يكون لنوع السرطان نفسه بصمات طفرية مختلفة اختلافًا كبيرًا، وهي معلومات يُمكن أن تُساعد في التنبؤ باستجابة المريض لعلاجات مُحددة.
برعت الأداة في تحديد الطفرات المعقدة، المعروفة بعمليات الإدخال والحذف (Indels). وقد حققت DeepSomatic نسبة 90% من F1 في بيانات تسلسل Illumina، مقارنةً بنسبة 80% للطريقة التالية. وكان التحسن ملحوظًا في بيانات Pacific Biosciences، حيث تجاوزت DeepSomatic نسبة 80%، بينما سجلت الأداة التالية أقل من 50%.
أدى الذكاء الاصطناعي أداءً جيدًا عند تحليل العينات الصعبة. تضمن الاختبار عينة من سرطان الثدي محفوظة بطريقتين مختلفتين. في كلا السيناريوهين، تفوقت DeepSomatic على الأدوات الأخرى، مما يُشير إلى فائدتها في تحليل العينات منخفضة الجودة أو العينات التاريخية.
أداة ذكاء اصطناعي لجميع أنواع السرطان
أظهرت أداة الذكاء الاصطناعي قدرتها على تطبيق ما تعلمته على أنواع جديدة من السرطان لم تُدرّب عليها. عند استخدامها لتحليل عينة من ورم أرومي دبقي، وهو سرطان دماغي عدواني، نجحت في تحديد المتغيرات القليلة المعروفة بأنها تُسبب المرض. وبالشراكة مع مستشفى Children’s Mercy في مدينة كانساس الأميركية، حللت الأداة ثماني عينات من سرطان الدم لدى الأطفال، ووجدت المتغيرات المعروفة سابقًا، بينما حددت 10 متغيرات جديدة، على الرغم من عملها على عينات خاصة بالأورام فقط.
تأمل شركة "جوجل" أن تعتمد مختبرات الأبحاث والأطباء هذه الأداة لفهم الأورام الفردية بشكل أفضل. فالكشف عن متغيرات السرطان المعروفة، يمكن أن يُسهم في توجيه خيارات العلاجات الحالية. وتحديد متغيرات جديدة، يمكن أن يُسهم في تطوير علاجات جديدة. والهدف هو تطوير الطب الدقيق وتقديم علاجات أكثر فعالية للمرضى.
مصطفى أوفى (أبوظبي)

أخبار ذات صلة كوريا الجنوبية تطور سفناً حربية مدعومة الذكاء الاصطناعي "أوبن ايه آي" تحظر إنشاء مقاطع فيديو لمارتن لوثر كينغ

المصدر: صحيفة الاتحاد