يمكن أن يؤدي تسلسل الجينوم البشري والتعلم العميق إلى لقاح ضد فيروس كورونا - رأي

يجب أن يتعاون مجتمع الذكاء الاصطناعي مع علماء الوراثة لإيجاد علاج لأولئك الذين يعتبرون أكثر عرضة لخطر الإصابة بفيروس كورونا. قد يتضمن العلاج المحتمل إزالة خلايا الشخص ، وتعديل الحمض النووي ، ثم حقن الخلايا مرة أخرى ، ونأمل الآن أن تكون مسلحة باستجابة مناعية ناجحة. هذا يجري حاليا عملت على بعض اللقاحات الأخرى.

ستكون الخطوة الأولى هي ترتيب الجينوم البشري بأكمله من شريحة كبيرة من البشر.

تسلسل الجينوم البشري

تكلف تسلسل أول جينوم بشري 2.7 مليار دولار واستغرق ما يقرب من 15 عامًا لإكماله. التكلفة الحالية لتسلسل الإنسان بأكمله قد انخفضت بشكل كبير. في عام 2015 ، كانت التكلفة 4000 دولار ، والآن أصبحت التكلفة أقل من 1000 دولار للفرد. يمكن أن تنخفض هذه التكلفة بضع نقاط مئوية أكثر عندما تؤخذ وفورات الحجم في الاعتبار.

نحتاج إلى تسلسل جينوم نوعين مختلفين من المرضى:

1. مصاب بفيروس كورونا. لكن بصحة جيدة
2. مصاب بفيروس كورونا. لكن ضعف الاستجابة المناعية

من المستحيل التنبؤ بنقطة البيانات الأكثر قيمة ، لكن كل جينوم متسلسل سيوفر مجموعة بيانات. كلما زادت البيانات ، زادت الخيارات المتاحة لتحديد اختلافات الحمض النووي التي تزيد من مقاومة الجسم لناقل المرض.

تخسر الدول حاليًا تريليونات الدولارات بسبب هذا الفاشية ، وتكلفة 1000 دولار للجينوم البشري ضئيلة بالمقارنة. ما لا يقل عن 1,000 متطوع لكلا الشريحتين من السكان من شأنه أن يزود الباحثين بكميات كبيرة من البيانات الضخمة. إذا زاد حجم التجربة بمقدار واحد من حيث الحجم ، فسيكون لدى الذكاء الاصطناعي المزيد من بيانات التدريب التي من شأنها زيادة احتمالات النجاح بعدة أوامر من حيث الحجم. كلما زادت البيانات ، كان ذلك أفضل ، ولهذا السبب يجب استهداف 10,000 متطوع.

تعلم آلة

في حين أن وظائف متعددة للتعلم الآلي ستكون موجودة ، سيتم استخدام التعلم العميق للعثور على أنماط في البيانات. على سبيل المثال ، قد تكون هناك ملاحظة مفادها أن بعض متغيرات الحمض النووي تتوافق مع مناعة عالية ، بينما يتوافق البعض الآخر مع معدل وفيات مرتفع. على الأقل سنتعلم أي شرائح من البشر أكثر عرضة للإصابة ويجب عزلها.

لفك تشفير هذه البيانات ، سيتم وضع شبكة عصبية اصطناعية (ANN) على السحابة ، وسيتم تحميل تسلسل الجينوم البشري من جميع أنحاء العالم. مع مرور الوقت ، ستعمل الحوسبة المتوازية على تقليل الوقت اللازم لشبكة ANN لتعمل بسحرها.

يمكننا حتى أن نخطو خطوة أخرى إلى الأمام ونستخدم بيانات الإخراج التي تم فرزها بواسطة ANN ، وإدخالها في نظام منفصل يسمى الشبكة العصبية المتكررة (رنن). يستخدم RNN التعلم المعزز لتحديد الجين الذي تم اختياره بواسطة ANN الأولي الأكثر نجاحًا في بيئة المحاكاة. من شأن عامل التعلم المعزز أن يتلاعب بالعملية بأكملها لإنشاء بيئة محاكاة، لاختبار تغييرات الحمض النووي الأكثر فعالية.

تشبه البيئة المحاكية بيئة الألعاب الافتراضية ، وهو أمر تتمتع العديد من شركات الذكاء الاصطناعي بمكانة جيدة للاستفادة منه بناءً على نجاحها السابق في تصميم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للفوز في الرياضات الإلكترونية. وهذا يشمل شركات مثل العقل العميق و OpenAI.

يمكن لهذه الشركات استخدام بنيتها الأساسية المحسّنة في إتقان ألعاب الفيديو ، لإنشاء بيئة محفزة ، واختبار تعديلات الجينات ، ومعرفة التعديلات التي تؤدي إلى تغييرات محددة مرغوبة.

بمجرد تحديد الجين ، يتم استخدام تقنية أخرى لإجراء التعديلات.

كريسبر

في الآونة الأخيرة ، أول دراسة على الإطلاق باستخدام تمت الموافقة على تقنية كريسبر لتعديل الحمض النووي داخل جسم الإنسان. كان الهدف من ذلك هو علاج نوع نادر من الاضطرابات الوراثية التي تصيب واحدًا من بين كل 100,000 ألف مولود جديد. يمكن أن تحدث الحالة بسبب طفرات في ما يصل إلى 14 جينًا تلعب دورًا في نمو شبكية العين وتشغيلها. في هذه الحالة ، تعمل تقنية كريسبر على استهداف الحمض النووي بعناية وإحداث ضرر مؤقت طفيف لشريط الحمض النووي ، مما يتسبب في إصلاح الخلية نفسها. هذه هي عملية الشفاء التصالحية التي لديها القدرة على استعادة البصر.

بينما لا نزال ننتظر نتائج حول ما إذا كان هذا العلاج سينجح ، فإن سابقة اعتماد CRISPR للتجارب في جسم الإنسان هي تحويلية. تشمل الاضطرابات المحتملة التي يمكن علاجها تحسين استجابة الجسم المناعية لناقلات أمراض معينة.

من المحتمل ، يمكننا التلاعب بالمقاومة الجينية الطبيعية للجسم لمرض معين. تتنوع الأمراض التي يمكن استهدافها ، لكن يجب أن يركز المجتمع على علاج فيروس كورونا الوبائي العالمي الجديد. التهديد الذي إذا لم يتم التحقق منه يمكن أن يؤدي إلى عقوبة الإعدام لنسبة كبيرة من سكاننا.

الأفكار النهائية

في حين أن هناك العديد من الخيارات المحتملة لتحقيق النجاح ، فإنه سيتطلب توحيد علماء الوراثة وعلماء الأوبئة والمتخصصين في التعلم الآلي. قد يكون خيار العلاج المحتمل كما هو موصوف أعلاه ، أو قد يتم الكشف عن اختلافه بشكل لا يمكن تصوره ، تكمن الفرصة في تسلسل الجينوم لجزء كبير من السكان.

التعلم العميق هو أفضل أداة تحليل ابتكرها البشر على الإطلاق ؛ نحتاج على الأقل إلى محاولة استخدامه لإنشاء لقاح.

عندما نأخذ في الاعتبار ما هو معرض للخطر حاليًا بسبب هذا الوباء الحالي ، يجب على هذه المجتمعات العلمية الثلاثة أن تتعاون معًا للعمل على علاج.