يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد تسلسل تنشيط الجينات والعثور على الجينات المسببة للأمراض

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكبر في علم الجينوم كل يوم. في الآونة الأخيرة ، استخدم فريق من الباحثين من جامعة كاليفورنيا في سان دييغو الذكاء الاصطناعي لاكتشاف رمز DNA الذي يمكن أن يمهد الطريق للتحكم في تنشيط الجينات. بالإضافة إلى ذلك ، استخدم باحثون من منظمة العلوم الوطنية الأسترالية ، CSIRO ، خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل أكثر من تريليون نقطة بيانات جينية ، وتعزيز فهمنا للجينوم البشري ومن خلال توطين جينات معينة مسببة للأمراض.

يتكون الجينوم البشري ، وجميع الحمض النووي ، من أربعة قواعد كيميائية مختلفة: الأدينين ، والجوانين ، والثايمين ، والسيتوزين ، والمختصرة كـ A و G و T و C على التوالي. يتم ضم هذه القواعد الأربعة معًا في مجموعات مختلفة ترمز إلى جينات مختلفة. يتم ترميز حوالي ربع جميع الجينات البشرية عن طريق التسلسلات الجينية التي هي تقريبًا TATAAA ، مع وجود اختلافات طفيفة. تشتمل مشتقات TATAAA هذه على "صندوق تاتا"، تسلسلات DNA غير المشفرة التي تلعب دورًا في تهيئة النسخ للجينات المكونة من TATA .. من غير المعروف كيف يتم تنشيط ما يقرب من 75 ٪ من الجينوم البشري ، وذلك بفضل العدد الهائل من مجموعات تسلسل القاعدة المحتملة .

كما ذكرت ScienceDailyنجح باحثون من جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو في تحديد رمز تنشيط الحمض النووي الذي يتم استخدامه في كثير من الأحيان مثل عمليات تنشيط صندوق TATA ، وذلك بفضل استخدامهم للذكاء الاصطناعي. يشير الباحثون إلى رمز تنشيط الحمض النووي على أنه "منطقة المروج الأساسي المصب" (DPR). وفقًا للمؤلف الرئيسي للورقة التي تشرح النتائج بالتفصيل ، أستاذ العلوم البيولوجية بجامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو ، جيمس كاغوناجا ، يكشف اكتشاف DPR كيف يتم تنشيط ما بين ربع إلى ثلث جيناتنا.

اكتشف Kadonaga في البداية تسلسل تنشيط جيني يتوافق مع أجزاء من DPR عند العمل مع ذباب الفاكهة في عام 1996. منذ ذلك الوقت ، يعمل Kadonaga وزملاؤه على تحديد تسلسل الحمض النووي المرتبط بنشاط DPR. بدأ فريق البحث بإنشاء نصف مليون تسلسل DNA مختلف وتحديد التسلسلات التي تعرض نشاط DPR. تم استخدام حوالي 200,000 تسلسل DNA لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه التنبؤ بما إذا كان سيتم مشاهدة نشاط DPR داخل أجزاء من الحمض النووي البشري أم لا. وبحسب ما ورد كان النموذج دقيقًا للغاية. وصف Kadonaga أداء النموذج بأنه "جيد بشكل سخيف" وقوته التنبؤية "لا تصدق". أثبتت العملية المستخدمة في إنشاء النموذج أنها موثوقة للغاية لدرجة أن الباحثين انتهى بهم الأمر إلى إنشاء ذكاء اصطناعي مشابه يركز على اكتشاف حالات جديدة لمربع TATA.

في المستقبل ، يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحليل أنماط تسلسل الحمض النووي وإعطاء الباحثين مزيدًا من البصيرة حول كيفية حدوث تنشيط الجينات في الخلايا البشرية. يعتقد كادوناجا أنه ، تمامًا مثل كيف تمكّن الذكاء الاصطناعي من مساعدة فريقه من الباحثين على تحديد DPR ، سيساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا العلماء الآخرين في اكتشاف تسلسلات وهياكل الحمض النووي المهمة.

في استخدام آخر للذكاء الاصطناعي لاستكشاف الجينوم البشري ، كما تقارير MedicalExpress، استخدم باحثون من وكالة العلوم الوطنية الأسترالية CSIRO منصة AI تسمى VariantSpark لتحليل أكثر من 1 تريليون نقطة من البيانات الجينومية. من المأمول أن يساعد البحث القائم على الذكاء الاصطناعي العلماء في تحديد موقع بعض الجينات المرتبطة بالأمراض.

قد تستغرق الطرق التقليدية لتحليل السمات الجينية سنوات حتى تكتمل ، ولكن كما أوضح رئيس CSIRO للمعلوماتية الحيوية الدكتور دينيس باوزر ، فإن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تسريع هذه العملية بشكل كبير. VarianSpark عبارة عن منصة ذكاء اصطناعي يمكنها تحليل سمات مثل القابلية للإصابة بأمراض معينة وتحديد الجينات التي قد تؤثر عليها. استخدم باور وباحثون آخرون VariantSpark لتحليل مجموعة بيانات تركيبية تضم حوالي 100,000 فرد في 15 ساعة فقط. حللت VariantSpark أكثر من عشرة ملايين متغير من تريليون نقطة بيانات جينومية ، وهي مهمة قد تستغرق حتى أسرع المنافسين الذين يستخدمون الطرق التقليدية آلاف السنين لإكمالها.

كما أوضح الدكتور ديفيد هانسن ، الرئيس التنفيذي لمركز CSIRO الأسترالي لأبحاث الصحة الإلكترونية عبر MedicalExpress:

"على الرغم من الاختراقات التكنولوجية الحديثة مع دراسات تسلسل الجينوم الكامل ، فإن الأصول الجزيئية والجينية للأمراض المعقدة لا تزال غير مفهومة جيدًا مما يجعل التنبؤ وتطبيق التدابير الوقائية المناسبة والعلاج الشخصي أمرًا صعبًا."

يعتقد باور أنه يمكن الارتقاء بـ VariantSpark إلى مجموعات البيانات على مستوى السكان والمساعدة في تحديد الدور الذي تلعبه الجينات في تطور أمراض القلب والأوعية الدموية وأمراض الخلايا العصبية. يمكن أن يؤدي هذا العمل إلى التدخل المبكر والعلاجات الشخصية ونتائج صحية أفضل بشكل عام.