نموذج ذكاء اصطناعي يرسم خريطة بيولوجيا الخلايا عبر الأنواع

طوّر باحثون في مركز طب جامعة ستانفورد بالتعاون مع مبادرة تشان زوكربيرج ومختبر باي هب نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة لتمثيل الخلية البيولوجية، مما يمكّن العلماء من رسم خرائط خلوية عبر الأنواع الحيوانية ومقارنة التعبير الجيني بدقة غير مسبوقة. وتضمنت هذه التطورات نموذجين رئيسيين هما التضمين الخلوي العالمي ونموذج الجيل الثاني ترانسكربت فورمر، والذين تم تدريبهما على بيانات التعبير الجيني لـ112 مليون خلية تمثل اثني عشر نوعاً مختلفاً تتراوح من الخميرة إلى الإنسان، مع تغطية 1.53 مليار سنة من التطور البيولوجي. يعتمد نموذج ترانسكربت فورمر على مبدأ مشابه لنماذج اللغات الكبيرة، حيث يتم تدريب الخوارزميات عبر التنبؤ بقيم التعبير الجيني الناقصة لضبط المعلمات الرياضية. وينتج عن هذه العملية فضاء رياضي عالمي يسمح بوضع خلايا جميع الكائنات في نفس الإطار المكاني لقياس أوجه التشابه والاختلاف بينها بدقة، وهو أمر يتعذر على الدماغ البشري استيعابه بمفرده بسبب حجم البيانات الهائل. وقد نُشرت النتائج في مجلتي نيتشر وساينس مؤخراً، بمشاركة ستيفن كويك وجور ليكوفيتس من جامعة ستانفورد وثيو كاراليتوس من المبادرة البحثية. تظهر فعالية النماذج في تطبيقات متعددة أبرزها كشف العلاقات التطورية بين الأنواع حيث ساعدت في تحديد أن الخلايا المسماة شوانوسايت في الإسفنج تشبه فعلياً الخلايا العصبية في الديدان والضفادع مما يصحح فرضيات سابقة حول وظائفها الهضمية. كما يتفوق النموذج في تحديد أنواع الخلايا لكائنات جديدة لم يسبق تدريبه عليها والتمييز بين الخلايا السليمة والمريضة. ويفتح هذا الإنجاز آفاقاً واعدة في هندسة العلاجات الخلوية المستقبلية إذ يمكن للنموذج محاكاة خلايا وظيفية غير موجودة حالياً لتصميم علاجات مخصصة. ويصف الباحثون هذه الخطوة ببداية حقل علمي جديد يستمر لعقود مؤكدين أن الأداة ستكون محركاً أساسياً لاكتشافات البيولوجيا الجزيئية وعلم البيانات الحيوية.