تسلسل الجينوم البشري والتعلم العميق يمكن أن يؤديان إلى تطوير لقاح لفيروس كورونا – رأي

يجب على مجتمع الذكاء الاصطناعي التعاون مع الوراثيين في العثور على علاج لأولئك الذين يعتبرون أكثر عرضة للإصابة بفيروس كورونا. ويمكن أن يتضمن العلاج المحتمل إزالة خلايا الشخص وتعديل الحمض النووي ثم حقن الخلايا مرة أخرى ، على أمل أن تكون مسلحة بنجاح بالاستجابة المناعية. ويجري العمل حاليًا على هذا العلاج للقاحات الأخرى.

الخطوة الأولى ستكون تسلسل الجينوم البشري بأكمله من جزء كبير من السكان.

تسلسل الجينوم البشري

تكلف تسلسل الجينوم البشري الأول 2.7 مليار دولار وأخذ ما يقرب من 15 عامًا لاستكماله. انخفضت التكلفة الحالية لتسلسل الجينوم البشري بشكل كبير. في عام 2015 ، كانت التكلفة 4000 دولار ، والآن التكلفة أقل من 1000 دولار للشخص. يمكن أن تنخفض هذه التكلفة بنسبة几 مئوية عند أخذ اقتصاديات الحجم في الاعتبار.

نحن بحاجة إلى تسلسل الجينوم ل两 نوع من المرضى:

1. مصاب بفيروس كورونا؛ لكنه صحي
2. مصاب بفيروس كورونا؛ لكنه يعاني من استجابة مناعية ضعيفة

من المستحيل توقع أي نقطة بيانات ستكون الأكثر قيمة ، ولكن كل جينوم متسلسل سوف يوفر مجموعة بيانات. كلما زاد حجم البيانات ، زادت الخيارات لتحديد التباينات في الحمض النووي التي تزيد من مقاومة الجسم للعامل المسبب للمرض.

تفقد الدول حاليًا تريليونات الدولارات بسبب هذا الوباء ، والتكلفة البالغة 1000 دولار للجينوم البشري هي تكلفة طفيفة بالمقارنة. سوف يزود أدنى 1000 متطوع للفئتين من السكان الباحثين بمقادير كبيرة من البيانات الكبيرة. إذا زادت التجربة في الحجم بمقدار عشرة أضعاف ، سوف يكون للذكاء الاصطناعي المزيد من بيانات التدريب ، مما يزيد من فرص النجاح بمقدار عدة أضعاف. كلما زاد حجم البيانات ، كان ذلك أفضل ، لذلك يجب أن يكون الهدف هو 10,000 متطوع.

التعلم الآلي

في حين أن هناك العديد من الوظائف للتعلم الآلي ، سوف يتم استخدام التعلم العميق لتحديد الأنماط في البيانات. على سبيل المثال ، قد يكون هناك ملاحظة أن بعض المتغيرات في الحمض النووي تتوافق مع مناعة عالية ، في حين أن البعض الآخر يتوافق مع معدل وفيات عالٍ. على الأقل سوف نتعلم أي أجزاء من السكان أكثر عرضة للإصابة وتجب عزلتها.

لفك شفرة هذه البيانات ، سوف يتم وضع شبكة عصبية اصطناعية (ANN) على السحابة ، وسوف يتم تحميل الجينومات البشرية المتسلسلة من جميع أنحاء العالم. مع مراعاة الوقت ، سوف يقلل الحوسبة الموازية من الوقت المطلوب للشبكة العصبية لتحقيق سحرها.

يمكننا حتى أن نذهب خطوة أبعد ونستخدم البيانات المخرجة المُصنفة بواسطة الشبكة العصبية ، ونغذيها في نظام منفصل يسمى شبكة عصبية متكررة (RNN). تستخدم الشبكة العصبية المتكررة التعلم التعزيزي لتحديد الجين الذي تم اختياره بواسطة الشبكة العصبية الأولية الأكثر نجاحًا في بيئة محاكاة. سوف يلعب وكيل التعلم التعزيزي لعبة عملية إنشاء بيئة محاكاة ، لاختبار أي تغييرات جينية أكثر فعالية.

بيئة محاكاة هي مثل بيئة لعبة فيديو افتراضية ، شيء يمتلك العديد من شركات الذكاء الاصطناعي الخبرة في استغلاله بناءً على نجاحهم السابق في تصميم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للفوز في الألعاب الإلكترونية. وتشمل هذه الشركات DeepMind و OpenAI.

يمكن لهذه الشركات استخدام هيكلها التحتية المُحسّن لتحقيق الانتصار في الألعاب ، لإنشاء بيئة محاكاة ، واختبار تعديلات الجينات ، وتعلم أي التغييرات تؤدي إلى تغييرات محددة مرغوبة.

مرة واحدة يتم تحديد الجين ، يتم استخدام تكنولوجيا أخرى لتعديل الجين.

CRISPR

最近 ، تم الموافقة على أول دراسة تستخدم CRISPR لتعديل الحمض النووي داخل جسم الإنسان. كان هذا لعلاج اضطراب وراثي نادر يؤثر على واحد من كل 100,000 مولود جديد. يمكن أن يسبب هذا الاضطراب طفرات في ما يصل إلى 14 جينًا يلعب دورًا في نمو وعمليات الشبكية. في هذه الحالة ، يهدف CRISPR إلى استهداف الحمض النووي بعناية ودفع الخلية لإصلاح نفسها. هذا عملية إصلاحية تعيد البصر.

نحن ما زلنا ننتظر النتائج حول ما إذا كان هذا العلاج سوف يعمل ، ولكن سابقة الموافقة على CRISPR للاختبارات في جسم الإنسان هي تحولية. تشمل الاضطرابات المحتملة التي يمكن علاجها تحسين الاستجابة المناعية للجسم لعمليات نقل الأمراض المحددة.

يمكننا ، من الناحية النظرية ، أن نُدخل مقاومة الجسم الطبيعية للعامل المسبب للمرض. يمكن أن تكون الأمراض التي يمكن استهدافها متنوعة ، ولكن المجتمع يجب أن يركز على علاج الوباء العالمي الجديد ، فيروس كورونا. هذا التهديد ، إذا لم يتم التحكم فيه ، يمكن أن يؤدي إلى حكم بالإعدام على نسبة كبيرة من سكاننا.

أفكار ختامية

في حين أن هناك العديد من الخيارات المحتملة لتحقيق النجاح ، سوف يتطلب ذلك أن يتوحد الوراثيون وأخصائيي الوبائيات ومتخصصو التعلم الآلي. يمكن أن يكون الخيار العلاجي كما هو موضح أعلاه ، أو يمكن أن يكون مختلفًا بشكل لا يصدق ، الفرصة تكمن في تسلسل الجينوم لجزء كبير من السكان.

التعلم العميق هو أفضل أداة تحليل أنشأها البشر على الإطلاق ؛ يجب علينا على الأقل محاولة استخدامها لإنشاء لقاح.

عندما نأخذ في الاعتبار ما هو معرض للخطر حاليًا بسبب هذا الوباء ، هذه الثلاث مجتمعات العلمية يجب أن تتوحد للعمل على علاج.