أعلنت شركة فريينوم (Freenome) عن توسعة كبيرة في مبادراتها المبنية على الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، بالشراكة مع NVIDIA، بهدف تطوير فحوصات دم مبكرة وشخصية للكشف المبكر عن عدة أنواع من السرطان. تهدف الشراكة إلى تحسين سرعة ودقة تحليل العلامات الحيوية للكشف عن السرطان في مراحله المبكرة، حيث تُعدّ الإشارات البيولوجية المبكرة في الدم غير واضحة وصعبة التمييز. تُعتمد تقنية فريينوم على منصة متعددة الأبعاد (Multiomics) تُحلل ميثيلات الحمض النووي (DNA)، وRNA، والبروتينات، وعوامل حيوية أخرى، مما يُنتج مليارات البيانات لكل شخص. ويلعب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي دورًا محوريًا في تمييز العينات التي تحمل علامات السرطان من بين كميات هائلة من البيانات. أحد المبادرات الرئيسية هو تطوير نموذج تعلم عميق يُعرف بـ "التعلم العميق على مستوى الشظايا" (Fragment-level Deep Learning - FLDL)، الذي يُعالج كميات هائلة من بيانات الحمض النووي الخلايا الحرة (cfDNA) الناتجة عن عينة دم واحدة، بما يشمل ملايين الشظايا المشتقة من الأورام وبيوتيليونات من أزواج القواعد. وبفضل قدرات الحوسبة المتسارعة من NVIDIA، ستتمكن فريينوم من تسريع تدريب النموذج وتحسين أدائه، خاصة مع التوسع في عدد المرضى المُفحوصين. كما تُخطط الشركة مع NVIDIA لبناء نموذج أساسي مفتوح المصدر يركز على أنماط الميثيلات في الحمض النووي الخلايا الحرة، باستخدام إطار عمل BioNeMo الخاص بـ NVIDIA، الذي يُخصص لبيانات الجزيئات الحيوية. وسيُستخدم هذا النموذج في تطبيقات متعددة، منها الكشف عن السرطان، ويُتاح للباحثين في مجال الجينوم لاستخدامه في أبحاثهم. إلى جانب ذلك، تسعى فريينوم إلى تمكين المؤسسات الصحية من خلال أدوات ذكاء اصطناعي متسارعة، لتحليل البيانات السريرية والجزيئية المُجمعة من تجارب سريرية حقيقية، مع الحفاظ على الخصوصية. هذا يُمكّن المؤسسات من تطوير تطبيقات تشخيصية وتنبؤية مستقبلية. يُعدّ فحص SimpleScreen™ لسرطان القولون والمستقيم أول فحص دم من فريينوم، ويُخضع حاليًا لمراجعة هيئة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA)، مع توقع الموافقة في النصف الثاني من عام 2026. كما تخطط الشركة لإطلاق فحوصات أخرى للكشف عن سرطان الرئة وغيره من الأنواع في عام 2026، عبر عملية معملية آلية موحدة. تُعتبر هذه الخطوات جزءًا من رؤية فريينوم لبناء نظام كشف مبكر عن السرطان يعتمد على دمج البيانات متعددة الأبعاد مع قوة الذكاء الاصطناعي، بهدف تحسين فرص العلاج والنجاة من المرض.