شركة إنسيترو، الرائدة في علاجات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى البيولوجيا السببية، أعلنت عن نتائج بحثية مبتكرة تُظهر قدرة الذكاء الاصطناعي على تمكين التحليل الجيني على نطاق سكاني لخلايا الدهون البنية التي كانت تُعدّ صعبة الدراسة في عينات كبيرة. في دراسة جينية شاملة على مستوى الجينوم لأول مرة في تاريخ البحوث، تم قياس الدهون البنية باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية وتحليلها على عينة ضخمة من بيانات الرنين المغناطيسي من مبادرة بيوبارك البريطانية التي تضم أكثر من 69 ألف فرد. استخدمت إنسيترو منصتها ClinML لاستخلاص خاصية تصويرية ذكية للدهون البنية من بيانات الرنين المغناطيسي من نوع ديكسون، وذلك من خلال قياس الفرق بين محتوى الدهون في المنطقة البطنية والمنطقة فوق الترقوة، ما سمح بتقدير كمية الدهون البنية بفعالية ودقة. أظهرت النتائج أن هذه الخاصية تُظهر تغيرات موسمية متناسبة مع النشاط الطبيعي للدهون البنية، حيث كانت أعلى في أواخر الشتاء، وهو ما يؤكد صحتها البيولوجية، بينما لم تُظهر قياسات الدهون الأخرى هذه الظاهرة. كما أظهرت التحليلات الشاملة للخصائص الجسدية ارتباطات قوية مع معايير صحية مثل تكوين الجسم ومستويات الدهون وتنظيم الجلوكوز والصحة الوعائية، ما يدعم الدور المهم للدهون البنية في الصحة الأيضية. كما أظهرت دراسة المخاطر الوراثية المتعددة الجينات ارتباطات سببية مع عدة أمراض متعلقة بالقلب والأيض، مما يعزز الفرضية القائلة بأن الدهون البنية تلعب دوراً حاسماً في الحفاظ على صحة الأيض. أبرز ما تم اكتشافه هو وجود جينات جديدة لم تُكتشف في الدراسات السابقة حول السمنة، مما يشير إلى أن هذه الدراسة فتحت باباً جديداً في فهم الجينات المرتبطة بالدهون البنية. بناءً على هذه النتائج، استخدمت إنسيترو منصتها CellML لاختبار الأهداف الجينية المدعومة وراثياً في خلايا دهون بشرية أولية باستخدام تقنيات التصوير عالي المحتوى والتحليلات الجينية الوظيفية. تم اختيار الهدف BAT-01 كأولوية للدراسة الحيوية. في نماذج فئران سمنة ناتجة عن نظام غذائي غني بالدهون، أدى خفض تعبير جين BAT-01 باستخدام حمض ريبوزي صغير موجه للدهون إلى انخفاض بنسبة 15% في الوزن خلال أربعة أسابيع، وانخفاض بنسبة 25% في الكتلة الدهنية، مع الحفاظ على الكتلة العضلية دون تأثير على كمية الطعام المتناولة. كما سُجل ارتفاع في تعبير جين Ucp1 وانخفاض في جين Leptin في الدهون البيضاء، ما يشير إلى تحول هذه الخلايا نحو حالة شبيهة بالدهون البنية، مما يعزز فعالية العلاج من خلال آلية وظيفية في الأنسجة الطرفية بعيداً عن التأثيرات العصبية المركزية التي تُستخدم في العلاجات الحالية. يؤكد ديفيد لويد، كبير مسؤولي الأمراض الأيضية والطب التحويلي في إنسيترو، أن هذه النتائج تمثل فرقاً جوهرياً بين اكتشاف الأدوية التقليدي والمتبع للذكاء الاصطناعي، حيث يبدأ البحث من بيانات سكانية قابلة للقياس ودعم وراثي قوي، ما يعزز الثقة في التحقق الوظيفي. تسعى إنسيترو حالياً لاختبار جينات أخرى مرتبطة بالدهون البنية باستخدام منصاتها، بهدف بناء محفظة علاجية متميزة لعلاج السمنة والأمراض الأيضية المرتبطة بها. الشركة، التي تُعدّ رائدة في استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم البيولوجيا البشرية السببية، تمتلك دعماً مالياً يقارب 800 مليون دولار من كبرى المستثمرين العالميين، وتسعى لتحويل بحوث الأدوية من عملية غير متوقعة إلى عملية صناعية قابلة للتكرار والتوسع.