كيف تساعد الذكاء الاصطناعي الباحثين في فهم علاقات البكتيريا المعوية بالمواد الكيميائية في الجسم

كيف تساعد الذكاء الصناعي الباحثين في فهم بكتيريا الأمعاء لأول مرة، استخدم باحثون من جامعة طوكيو نوعًا خاصًا من الذكاء الصناعي يُعرف باسم الشبكة العصبية البيزية (Bayesian Neural Network) لاستكشاف مجموعة بيانات تتعلق ببكتيريا الأمعاء بهدف الكشف عن علاقات لم يتمكن الأدوات التحليلية الحالية من تحديدها بدقة. يتكون جسم الإنسان من حوالي 30 تريليون إلى 40 تريليون خلية، ولكن الأمعاء تحتوي على حوالي 100 تريليون من بكتيريا الأمعاء. هذا يعني أنك تحمل في جسمك عددًا أكبر من الخلايا التي ليست جزءًا منك منها تلك التي هي جزء منك. تلعب بكتيريا الأمعاء دورًا هامًا في الهضم، لكن ما يثير الدهشة هو مدى تأثيرها على جوانب أخرى من الصحة البشرية، مثل المناعة والتمثيل الغذائي ووظائف الدماغ والمزاج. تعتبر هذه البكتيريا متنوعة للغاية وتنتج وتعدل العديد من المواد الكيميائية المختلفة المسمى بالمتغيرات (metabolites)، والتي تعمل كرسائل جزيئية تنتشر في الجسم وتؤثر على مختلف الوظائف الحيوية. تتمثل المشكلة في أننا ما زلنا في بداية فهم أي بكتيريا تنتج أي متغير بشري وكيف تتغير هذه العلاقات في الأمراض المختلفة. قال الباحث تونج دانج من مختبر تسونودا في قسم العلوم الحيوية: "من خلال رسم خرائط دقيقة لهذه العلاقات بين البكتيريا والمواد الكيميائية، يمكننا تطوير علاجات شخصية. تخيل القدرة على تكاثر بكتيريا معينة لإنتاج المتغيرات المفيدة للإنسان أو تصميم علاجات مستهدفة تعدل هذه المتغيرات لعلاج الأمراض". للوصول إلى هذه الغاية، قرر دانج وفريقه استكشاف استخدام أدوات الذكاء الصناعي المتقدمة. نظامهم، المعروف باسم VBayesMM، يقوم بشكل آلي بتمييز البكتيريا الرئيسية التي تؤثر بشكل كبير على المتغيرات من الخلفية الواسعة للميكروبات الأقل أهمية، مع الاعتراف بالشكوك حول العلاقات المتوقعة بدلاً من تقديم إجابات مفرطة الثقة قد تكون خاطئة. عند اختبار VBayesMM على بيانات حقيقية من دراسات اضطرابات النوم والسمنة والسرطان، أثبت النظام تفوقه باستمرار على الأساليب الحالية وحدد عائلات بكتيريا معينة تتوافق مع العمليات البيولوجية المعروفة، مما زاد من الثقة في أنه يكتشف علاقات بيولوجية حقيقية وليس مجرد أنماط إحصائية بلا معنى. رغم أن VBayesMM مصمم للتعامل مع الأعباء التحليلية الثقيلة، فإن التعدين في قواعد البيانات الهائلة لا يزال يترتب عليه تكلفة حسابية عالية. ومع مرور الوقت، سيصبح هذا العائق أقل حدة بالنسبة لمن يرغب في استخدام هذه الأدوات. من بين القيود الحالية، فإن النظام يستفيد من وجود المزيد من البيانات حول بكتيريا الأمعاء أكثر من المتغيرات التي تنتجها؛ عندما تكون هناك بيانات غير كافية عن البكتيريا، تنخفض الدقة. بالإضافة إلى ذلك، يفترض VBayesMM أن الميكروبات تعمل بشكل مستقل، ولكن في الواقع، تتفاعل بكتيريا الأمعاء بطرق معقدة للغاية. قال دانج: "نخطط للعمل مع قواعد بيانات كيميائية أكثر شمولية تلتقط نطاق المنتجات البكتيرية الكامل، مما يخلق تحديات جديدة في تحديد ما إذا كانت المواد الكيميائية تأتي من البكتيريا أو الجسم البشري أو مصادر خارجية مثل النظام الغذائي. كما نهدف إلى جعل VBayesMM أكثر متانة عند تحليل سكان مرضى متنوعين، ودمج علاقات الأسرة البكتيرية لتقديم توقعات أفضل، وخفض زمن الحساب المطلوب لتقوية التحليل". بالنسبة للتطبيقات السريرية، فإن الهدف النهائي هو تحديد الأهداف البكتيرية المحددة للعلاجات أو التدخلات الغذائية التي يمكن أن تساعد المرضى فعليًا، مع الانتقال من البحث الأساسي نحو التطبيقات الطبية العملية. تقييم الحدث من قبل مختصين: يشير الخبراء في المجال إلى أن استخدام الذكاء الصناعي في دراسة بكتيريا الأمعاء يعد خطوة هامة في فهم الدور الذي تلعبه هذه البكتيريا في الصحة البشرية. يمكن أن يسهم VBayesMM في تطوير علاجات مخصصة وفعالة، والتي يمكن أن تغير وجه الطب في المستقبل القريب. نبذة تعريفية عن جامعة طوكيو: تعتبر جامعة طوكيو من أبرز المؤسسات التعليمية والبحثية في اليابان والعالم. تتميز ببرامجها البحثية المتقدمة في مختلف المجالات العلمية والتكنولوجية، بما في ذلك العلوم الحيوية والذكاء الصناعي. تعمل الجامعة على تطوير حلول مبتكرة لقضايا صحية ومعقدة، مما يجعلها مركزًا رائدًا للابتكار والتطوير العلمي.