أعلنت جوجل عن إطلاق أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة “ديب سوماتيك”، التي تهدف إلى تحسين دقة تحديد الطفرات الجينية المرتبطة بالسرطان في تسلسل الجينات الوراثية للأورام. هذا الإنجاز يمثل خطوة مهمة نحو علاج السرطان بفعالية أكبر من خلال فهم أعمق للطفرات الجينية التي تدفع نمو الورم.
أهمية تحديد الطفرات الجينية في علاج السرطان
يبدأ السرطان عندما يحدث خلل في الآليات التي تتحكم في انقسام الخلايا. تحديد الطفرات الجينية المحددة التي تؤدي إلى نمو الورم يعد أمرًا حيويًا لوضع خطط علاجية فعالة. يقوم الأطباء بانتظام بتسلسل جينومات خلايا الورم من الخزعات لتوجيه العلاجات التي تستهدف كيفية نمو وانتشار سرطان معين.
تم نشر العمل المتعلق بأداة ديب سوماتيك في مجلة نيتشر بيوتكنولوجي، حيث يستخدم الشبكات العصبية الالتفافية لتحديد المتغيرات الجينية في خلايا الأورام بدقة أكبر من الأساليب الحالية. قامت جوجل بإتاحة الأداة وبيانات التدريب عالية الجودة التي أُنشئت لها بشكل مفتوح.
تحدي المتغيرات الجسدية في علم الوراثة السرطانية
علم الوراثة السرطانية معقد للغاية. في حين أن تسلسل الجينوم يكشف عن التغيرات الجينية المرتبطة بالسرطان، فإن التمييز بين المتغيرات الحقيقية وأخطاء التسلسل يمثل تحديًا كبيرًا، وهنا يأتي دور أدوات الذكاء الاصطناعي لتقديم المساعدة المطلوبة. معظم أنواع السرطان تُعزى إلى متغيرات جسدية تُكتسب بعد الولادة، وليس إلى متغيرات وراثية موروثة من الوالدين.
تحدث الطفرات الجسدية عندما تتعرض الحمض النووي لعوامل بيئية مثل الأشعة فوق البنفسجية، أو عندما تحدث أخطاء عشوائية أثناء تكرار الحمض النووي. عندما تغير هذه المتغيرات سلوك الخلايا الطبيعي، يمكن أن تسبب انقسامًا غير مراقب، مما يؤدي إلى تطور السرطان وانتشاره.
كيفية عمل ديب سوماتيك
في البيئات السريرية، يقوم العلماء بتسلسل خلايا الورم من الخزعة بالإضافة إلى خلايا طبيعية من المريض. يقوم ديب سوماتيك بتحديد الفروق، متعرفًا على التغيرات في خلايا الورم التي لم يتم وراثتها. هذه التغيرات تكشف عن العوامل التي تغذي نمو الورم.
يحول النموذج البيانات الخام لتسلسل الجينوم من كل من العينات السرطانية والطبيعية إلى صور تمثل نقاط بيانات مختلفة، بما في ذلك بيانات التسلسل ومحاذاتها على طول الكروموسوم. يحلل الشبكة العصبية الالتفافية هذه الصور لتمييز بين الجينوم المرجعي القياسي، والمتغيرات الموروثة الطبيعية للفرد، والمتغيرات الجسدية المسببة للسرطان مع تصفية أخطاء التسلسل. والنتاج هو قائمة بالطفرات المرتبطة بالسرطان.
تدريب أداة ذكاء اصطناعي دقيقة للبحث في السرطان
لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي دقيق، تحتاج إلى بيانات عالية الجودة. قامت جوجل وشركاؤها في معهد جينوميات جامعة كاليفورنيا في سانتا كروز والمعهد الوطني للسرطان بإنشاء مجموعة بيانات مرجعية تسمى CASTLE. تم تسلسل خلايا الورم والخلايا الطبيعية من أربع عينات سرطان الثدي وعينتين من سرطان الرئة.
تم تحليل هذه العينات باستخدام ثلاث منصات تسلسل رائدة لإنشاء مجموعة بيانات مرجعية دقيقة عن طريق دمج المخرجات وإزالة الأخطاء الخاصة بكل منصة. تُظهر البيانات كيف يمكن لنفس نوع السرطان أن يكون له توقيعات طفرة مختلفة تمامًا، وهي معلومات يمكن أن تساعد في التنبؤ باستجابة المريض لعلاجات محددة.
الخاتمة
أداة ديب سوماتيك من جوجل تمثل تقدمًا كبيرًا في القدرة على تحديد الطفرات الجينية المرتبطة بالسرطان بدقة أكبر من أي وقت مضى. بفضل هذه الأداة، يمكن للباحثين والأطباء فهم الأورام الفردية بشكل أفضل وتوجيه العلاجات الحالية بل وحتى تطوير علاجات جديدة. الهدف هو تعزيز الطب الدقيق وتقديم علاجات أكثر فعالية للمرضى، مما يفتح آفاقًا جديدة في مكافحة السرطان.