عازمون على تحقيق أول ذكاء اصطناعي عام في مجال علم الأحياء! شركة الذكاء الاصطناعي الطبية Owkin تبني أكبر مجموعة بيانات أوميكس مكانية للسرطان في العالم
لا يعد الذكاء الاصطناعي الطبي موضوعًا جديدًا، ولكن التصريحات الأخيرة التي أدلت بها كاتي وود، الرئيسة التنفيذية ورئيسة الاستثمار في شركة Ark Ventures، أشعلت حماس السوق مرة أخرى. في رأيها، تعد الرعاية الصحية حاليًا مجال تطبيق الذكاء الاصطناعي الأقل تقديرًا، ولم يتم استغلال إمكاناتها في التشخيص الدقيق والعلاج وتطوير الأدوية بشكل كامل بعد. ولم يجذب هذا الرأي انتباه سوق رأس المال فحسب، بل أدى أيضًا بشكل مباشر إلى تقلبات أسعار الأسهم في القطاعات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي الطبي، مما يسلط الضوء على القيمة الهائلة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي.
في هذه الموجة من الطب الدقيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي، تعد شركة Owkin، باعتبارها أول شركة متخصصة في التكنولوجيا الحيوية للذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية، في طليعة الصناعة بفضل خوارزميات التعلم الآلي الرائدة وتقنيات التعلم الفيدرالية. نجحت الشركة في حل مشكلة خصوصية بيانات المرضى التي تثير قلق الجمهور بشكل كبير. من خلال دمج البيانات متعددة الوسائط من مؤسسات مختلفة (مثل علم الجينوم، وعلم الجينوم المكاني، والبيانات السريرية، وما إلى ذلك)، فإنه يساعد الباحثين والأطباء على الاستفادة بشكل عميق من إمكانات البيانات الطبية. فهو لا يعمل على تسريع اكتشاف المؤشرات الحيوية فحسب، بل يوفر أيضًا أساسًا موثوقًا لاتخاذ القرارات في مجال الطب الدقيق، ويساعد في تشخيص وتطوير الأدوية الخاصة بالسرطانات مثل سرطان الثدي وسرطان القولون والمستقيم.
منذ تأسيسها في عام 2016، جمعت شركة Owkin أكثر من 100 مليون دولار من التمويل، وحظيت بدعم عدد من المؤسسات بما في ذلك Google Ventures وSanofi. كما تم اختيار الشركة كواحدة من أفضل 20 شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في فرنسا، وواحدة من أبرز الشركات الناشئة في مجال الرعاية الصحية والتكنولوجيا في عام 2023، وجائزة أفضل تكنولوجيا للرعاية الصحية، وقائمة Forbes AI 50، والمزيد.
وضع خصوصية المريض في المقام الأول وكسر صوامع البيانات باستخدام الذكاء الجماعي
إن نجاح أوكين لا ينفصل عن الخلفية المهنية والمعتقدات المشتركة لمؤسسيها. وكان أحد المؤسسين، الدكتور توماس كلوزيل، أستاذًا مساعدًا في أمراض الدم والأورام السريرية. وقد منحته هذه التجربة فهمًا أعمق لكيفية مساعدة المرضى وألهمت تصميمه على استخدام التكنولوجيا لتحسين النتائج الطبية. كان أحد المؤسسين الآخرين، الدكتور جيل واينريب، يستكشف مجال بيولوجيا الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة ونشر العديد من الأوراق في الشبكات العصبية، والتعلم الآلي، واكتشاف الأدوية، والطب الدقيق. قام الاثنان بتأسيس شركة Owkin مع إيمانهما المشترك بقدرة الذكاء الاصطناعي على تمكين الرعاية الصحية.
تتمثل المهمة الأساسية لشركة أوكين في تحقيق الطب الدقيق، أي تصميم خطط العلاج على أساس الخصائص البيولوجية الفريدة لكل مريض، وتجنب نموذج العلاج التقليدي "مقاس واحد يناسب الجميع".إن هذه الحاجة ملحة لأن السرطانات يمكن أن تختلف وراثيا وأعراضيا من مريض إلى آخر، ومع ذلك فإن العديد من المرضى لا يزالون يتلقون نفس أنظمة العلاج، مما قد يحد بشدة من فعاليتها.
يتخذ أوكين مسار استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتحديد المؤشرات الحيوية المختلفة في بيانات المرضى المتعددة الوسائط، وتصنيف المرضى إلى مجموعات فرعية، ومطابقة كل نوع من المرضى مع أفضل هدف علاجي، وتعزيز تطوير الأدوية المستهدفة، وتحسين أدوات تشخيص الأمراض، وتحقيق الطب الشخصي الحقيقي.إن مفتاح تحقيق الأهداف المذكورة أعلاه يكمن في كيفية مشاركة البيانات مع ضمان خصوصية بيانات المرضى؟
في الماضي، كان الباحثون يستكشفون في كثير من الأحيان مجالات محددة تهمهم، مما أدى إلى نشوء "جزر البيانات". يعتقد توماس كلوزيل أن الابتكار الحقيقي يأتي من التكامل بين التخصصات المختلفة. إذا أمكن دمج البيانات المتعددة الوسائط مثل البيانات السريرية، وبيانات الخلية الواحدة، والبيانات المكانية، وعلم الأنسجة، وتمكن علماء البيانات والأطباء والأكاديميون وشركات الأدوية من المشاركة في البحث معًا، فسوف يؤدي ذلك إلى تسريع اكتشاف آليات جديدة للأمراض وبالتالي تطوير أساليب الطب الدقيق الأكثر استهدافًا. وبعبارة أخرى، فإن تبادل البيانات هو أحد الحلول. ومع ذلك، تحتوي البيانات الطبية على معلومات شخصية حساسة، وغالبًا ما يكون تبادل البيانات مصحوبًا بخطر تسرب الخصوصية، مما يجعل العديد من المؤسسات الطبية مترددة في القيام بذلك.
ولمعالجة هذه المشكلة، يستخدم أوكين التعلم الفيدرالي لحلها. يعرف توماس كلوزيل هذا الأمر ببساطة على أنه السماح للمؤسسات الكبرى بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مشترك دون مشاركة البيانات.
على وجه التحديد، يسمح التعلم الفيدرالي لمزودي البيانات المتعددين (المراكز الطبية ومؤسسات البحث وشركات الأدوية الحيوية وما إلى ذلك) بتدريب نماذج التعلم الآلي بشكل تعاوني بطريقة موزعة. وهذا يعني أن بيانات المرضى تُحفظ دائمًا على الخوادم المعنية، ويتم نقل الخوارزميات ونماذج التنبؤ فقط بين الخوادم، أي أن الخوارزميات تُرسل إلى مراكز بيانات مختلفة ويتم تدريبها محليًا. بمجرد اكتمال التدريب، تعود الخوارزمية فقط إلى الموقع المركزي ويتم إرسال التوقعات المحسنة إلى كل مجموعة بيانات محلية وتحسينها بشكل أكبر. كما هو موضح في الشكل أدناه، وباستخدام هذا النهج، قامت شركة أوكين بدمج بيانات المرضى من 11 وسيلة من 83 شريكًا.
باختصار، يعمل التعلم الفيدرالي على فتح البيانات على نطاق واسع مع ضمان خصوصية المريض. وفي الوقت نفسه، يمكن مشاركة الاستنتاجات أو نتائج الأبحاث التي تم الحصول عليها من خلال تحليل البيانات المختلفة بشكل جماعي، وبالتالي تسريع تقدم الأبحاث الطبية. من أجل تعزيز انتشار هذه التكنولوجيا، قامت شركة Owkin بجعل برنامج التعلم الفيدرالي Substra مفتوح المصدر، والذي يمكن استخدامه في الأبحاث السريرية وتطوير الأدوية وما إلى ذلك.
عنوان المصدر المفتوح:https://github.com/substra
ومن الجدير بالذكر أنه في يونيو 2023، أطلق أوكين مشروعًا يسمى MOSAIC (الأطلس المكاني متعدد الأوميكس للسرطان). تعاونت الشركة مع أفضل مستشفيات أبحاث السرطان لجمع بيانات متعددة الوسائط من 7000 مريض لسبعة أنواع من السرطان المستعصية (سرطان الرئة غير صغير الخلايا، سرطان المبيض، سرطان المثانة، الورم المتوسطة، الورم الأرومي الدبقي، سرطان الثدي، سرطان الخلايا القاعدية الكبيرة). ويقال أن،هذه هي أكبر مجموعة بيانات مكانية للسرطان في العالم.أكبر بـ 100 مرة من مجموعات البيانات الموجودة. وباستخدام هذه البيانات، يمكن لأوكين تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتقديم توصيات العلاج.
عنوان موزاييك:
https://www.mosaic-research.com
يهدف إلى تحقيق أول ذكاء اصطناعي عام في علم الأحياء
في يناير من هذا العام، أعلنت شركة Owkin أنها ستقوم بدمج المنهجية ووكيل الذكاء الاصطناعي الذي تراكم على مدى السنوات الثماني الماضية في نظام وإطلاق Owkin K1.0 Turbigo، بهدف تحقيق أول ذكاء اصطناعي عام (AGI) في مجال علم الأحياء. قال توماس كلوزيل: "هدف أوكين هو جعل أوكين كيه نظام التشغيل القياسي في هذا المجال. نأمل أن تتمكن كل شركة أدوية وشركة تكنولوجيا حيوية ومؤسسة بحثية أكاديمية من استخدام نظامنا لتطوير أساليب بحثها وكسر الحواجز القديمة وعوائق البيانات."
وعلى وجه التحديد، يدمج نظام K1.0 بيانات متعددة الوسائط من أكثر من مليون مريض ويستخدم نماذج أساسية ونماذج متعددة الوسائط كبيرة الحجم للتحليل لتزويد الشركاء برؤى بيولوجية عميقة. وفي الوقت نفسه، سوف يتحقق مختبر أوكين من الرؤى البيولوجية التي يولدها الذكاء الاصطناعي ويرسل بيانات تجريبية جديدة إلى K1.0 لتحسين أداء النموذج بشكل مستمر. يتيح تصميم الحلقة المغلقة "نموذج البيانات والتجربة" هذا إمكانية تحسين K1.0 بشكل مستمر.
يتمتع نظام K1.0 بمجموعة واسعة من التطبيقات، حيث يدعم اكتشاف المؤشرات الحيوية، وتحديد الهدف، وفحص مجموعات المرضى، وتحسين التجارب السريرية، وتطوير التشخيص بالذكاء الاصطناعي. وتعتمد جميع الوظائف على المؤشرات الحيوية التي تم اكتشافها حديثًا وتهدف إلى تعزيز تطوير الطب الدقيق.
في الوقت الحالي، يدعم النظام شركات الأدوية العملاقة مثل سانوفي، وبي إم إس، وأسترازينيكا. ويعد مشروع التطوير الأول للنظام هو OKN4395، وهو مثبط ثلاثي لـ EP2/EP4/DP1 للمرضى الذين يعانون من أورام صلبة، والذي تم إعطاؤه للمرضى في التجارب السريرية للمرحلة الأولى. وفي الوقت نفسه، تساعد أداة تحديد الأهداف TargetMATCH وأداة تحديد موقع الأدوية DrugMATCH من شركة Owkin الشركاء أيضًا في تطوير خطوط الأنابيب الخاصة بهم.
بالإضافة إلى أدائها المتميز في تطوير الأدوية، حققت شركة أوكين أيضًا تقدمًا كبيرًا في تشخيص السرطان.
في الممارسة السريرية، غالبا ما يكون من الصعب على الأطباء التنبؤ بدقة أي المرضى سوف ينتكس وأي المرضى سوف تبقى حالتهم مستقرة. ومع ذلك، فإن هذه القدرة التنبؤية تشكل أهمية بالغة لتطوير خطط العلاج الشخصية. إذا تم تحديد المرضى المعرضين لخطر تكرار المرض بشكل دقيق، يمكن للأطباء تعديل استراتيجيات العلاج في الوقت المناسب وتعزيز شدة العلاج. بالنسبة للمرضى الذين لديهم حالة مستقرة، يمكن تقليل التدخلات العلاجية غير الضرورية وتحسين نوعية حياتهم.
لا تستطيع تقنية الذكاء الاصطناعي تحسين كفاءة فحص المؤشرات الحيوية فحسب، بل يمكنها أيضًا تحديد أولويات الحالات العاجلة، وإجراء تحليل متعمق لتشخيص المريض واستجابته للعلاج، ومساعدة الأطباء على اتخاذ القرارات بشكل أسرع وأكثر دقة، وهو أمر مهم بشكل خاص في المناطق ذات الموارد الطبية المحدودة. لتلبية هذا الطلب، طورت شركة Owkin عددًا من أدوات تشخيص السرطان، بما في ذلك أدوات تشخيص سرطان القولون والمستقيم MSIntuit® CRC وMSIntuit® CRC v2، وأداة تشخيص سرطان الثدي RlapsRisk® BC.
في نوفمبر 2024، عملت شركة Owkin مع شركة Proscia لعلم الأورام بالذكاء الاصطناعي لدمج أداة MSIntuit® CRC v2 الخاصة بها في منصة برنامج Concentriq® من Proscia لمساعدة أخصائيي علم الأمراض على الفحص المسبق لمرضى سرطان القولون والمستقيم MSS/pMMR وتعزيز التطبيق المتعمق للطب الدقيق في تشخيص وعلاج سرطان القولون والمستقيم. ومن الجدير بالذكر أن MSIntuit® CRC v2 هو ترقية لأداة MSIntuit® CRC التي حصلت على شهادة CE-IVD، وحساسية الكشف الخاصة بها تصل إلى 95%. وتتعاون الشركة أيضًا مع مؤسسات مثل كلية الطب بجامعة برمنغهام ومؤسسة Cerba Path لتحسين تشخيص سرطان القولون والمستقيم. وفيما يتعلق بتشخيص سرطان الثدي، تعاونت شركة أوكين أيضًا مع شركات مثل Aster Insights، وGustave Roussy، وAstraZeneca.
وبشكل عام، تعمل منصة أوكين المبتكرة وشبكة شراكاتها الواسعة على جلب المزيد من الأمل للمرضى في جميع أنحاء العالم.وفي المستقبل، تخطط الشركة لتطوير سلسلة من الوكلاء القادرين على تحليل البيانات المكانية المتعددة الوسائط تلقائيًا ودمج نظام التشغيل Owkin K2.0 من الجيل التالي مع مختبرها لبناء مختبر روبوتي آلي مدفوع بالوكيل. ومن المتصور أن يتمكن هؤلاء العملاء في يوم من الأيام من إدارة مشاريعهم البحثية بشكل مستقل، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة البحث الطبي بشكل كبير. ونحن نتطلع إلى أن تواصل شركة أوكين قيادة التحول في دمج الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية.
لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل الأطباء، فالتعاون فقط هو الذي يمكن أن يحقق نتائج مربحة للجانبين
أشارت آنا هيوغيس-ديسبوينتس، رئيسة الاستراتيجية والتسويق في أوكين، ذات مرة: "من خلال التعاون مع مؤسسات بحثية مثل المراكز الأكاديمية، يمكننا معًا نشر البنية التحتية، وإعداد البيانات، وتدريب النماذج التنبؤية، والتحقق من النتائج، ونشرها بشكل جماعي في المجلات العلمية المرموقة. نؤمن دائمًا بأن التعاون هو مفتاح التقدم في مجال البحث الطبي".ويسلط هذا المنظور الضوء على أهمية التعاون في مجال البحث الطبي.
في الماضي، كان الأطباء حذرين بشكل عام بشأن الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، كانوا قلقين بشأن ما إذا كان تشخيص الذكاء الاصطناعي موثوقًا به وما إذا كان بإمكانه حقًا مساعدة المرضى. حتى أن البعض اعتقد أن الأمر مجرد ضجة إعلامية في صناعة التكنولوجيا. ومع ذلك، مع الاختراقات المستمرة للذكاء الاصطناعي في مجالات مثل التعرف على الصور والتنبؤ بالأمراض والعلاج الشخصي، بدأ الناس يدركون تدريجيا إمكانات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، حقق نموذج Med-PaLM 2 الذي أطلقته جوجل درجة عالية بلغت 86.5 في امتحان التأهيل الطبي USMLE، وهو ما يقترب من مستوى الأطباء البشريين أو حتى يتجاوزه، مما يثبت أن الذكاء الاصطناعي له مستقبل مشرق في المجال الطبي.
وعلى الرغم من التطور السريع للذكاء الاصطناعي، قال وانغ يونغجون، نائب سكرتير لجنة الحزب ورئيس مستشفى بكين تيانتان التابع لجامعة العاصمة الطبية، إن الذكاء الاصطناعي لن يحل محل الأطباء، بل يجب النظر إليه كمكمل وتعزيز للعمل السريري. في الواقع، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في تحليل البيانات والتشخيص المساعد. ومع ذلك، عندما نواجه مواقف معقدة مثل العمليات السريرية وحالات الطوارئ، فإن خبرة الأطباء وحكمهم المهني وقدرتهم على التكيف لا تزال ضرورية. علاوة على ذلك، فإن الرعاية الصحية لا تتعلق بالتكنولوجيا فحسب، بل تتعلق أيضًا بالرعاية والتعاطف، ولا يزال الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى إحراز تقدم في هذا الصدد.
في المستقبل، فقط عندما يعمل الذكاء الاصطناعي والأطباء معًا، يمكننا حقًا تعزيز تقدم الصناعة الطبية وتقديم خدمات طبية أكثر شمولاً وأعلى جودة للمرضى.
مراجع: