إحداث ثورة في علاج مرض باركنسون: الذكاء الاصطناعي يُسرّع اكتشاف الأدوية

وهكذا، يُنير علماء كامبريدج الطريق أمام جيل جديد، مستخدمين الذكاء الاصطناعي لابتكار علاج ثوري يُعيد تشكيل مجال تشخيص وعلاج مرض باركنسون. من جهة أخرى، فإن العملية التي ابتكرها فريق بحث البروفيسور ميشيل فيندروسكولو يوسف حامد، من قسم الكيمياء، تُشابه إلى حد كبير استراتيجيات الذكاء الاصطناعي التي استخدمها نظام ذكاء اصطناعي يستهدف المركبات التي قد تُعيق تكوين ألياف تاو. يُشار إلى هذين النوعين من التجمعات باسم عوامل بدء مرض باركنسون.

اكتشاف الأدوية المتسارع

نظراً لأن نموذج المقابلات الحالي لدينا يتسم بالاستهلاك المفرط للوقت والتكلفة الباهظة، فقد ثبت أن المرشحين الذين تم استبعادهم من هذه الطريقة التقليدية سيواجهون صعوبة في فهمها. في المقابل، تتبنى كندا، على غرار نظيرتها الدولية، نهجاً جديداً في الفرز يعتمد على التعلم الآلي، مما ساهم في خفض التكلفة بشكل كبير، وفي الوقت نفسه، تحسين دقته وشموليته. 

يدرك العالم أن مجتمع مرضى باركنسون العالمي يمكنه استخدام مجموعة فيسبوك ببساطة عند حدوث حالة طارئة، نظرًا لأنها تستند إلى مفهوم "بلا حدود"، بما في ذلك الموقع الجغرافي للمريض.

تم التأكيد على أن عدد كبار السن المصابين بهذا المرض سيزداد. وتعكس البيانات المذكورة ما أشارت إليه منظمة الصحة العالمية في تقريرها الأخير. فبحسب الحالات المُبلغ عنها في عام 2020، من المتوقع أن يتضاعف عدد المصابين بهذا المرض، الذي يبلغ 18 مليون شخص، بحلول عام 2040. وقد تكون نسبة الوفيات الناجمة عن المرض مرتفعة، وقد يصبح عدد الضحايا كارثيًا. 

يتمثل العائق الأساسي أمام الطب السائد في البحث عن الحل الأمثل للأمراض باستخدام البحث في التجارب السريرية في القضاء على المرض أو على الأقل تقصير مدة الإصابة به. وبناءً على ذلك، ستكون تقنيات الذكاء الاصطناعي أسرع وأكثر توفيرًا للوقت من منهجيات اكتشاف الأدوية التقليدية، إذ أن نجاح هذه الثورة سيغير مجرى التاريخ.

الفحص المدعوم بالذكاء الاصطناعي

أظهر سانشيز-مورينو وزملاؤه أن هذا النهج يعتمد بشكل أساسي على التعلم الآلي المدعوم بالتخليق (SAML)، المدعوم بمكتبتين راسختين من الجزيئات ذات الأحجام والهياكل المختلفة. ويُعدّ النهج الذي قد يتعامل معه TFM حديثًا للغاية، مما يفسر قدرته على الكشف عن 5 مواد كيميائية نشطة فقط. في الوقت نفسه، لا يمكن إثبات فعالية البقية باستخدام أي طريقة أخرى. 

إنها لا حدود لها، لذا يُعدّ علماء التطبيقات الوظيفية مفتاح فهم كل شيء. هذه المرة، خلال جلسة التدريب، قام النموذجmaticبتحسين إجراءات الاختيار بحيث بقيت المركبات الأقوى فقط مصنفة. كانت هذه كلها إشارات واضحة إلى الرسم البياني الذي وضعها في الصدارة.

بدأ كل شيء بمرض باركنسون! للأسف، لا تزال الأسباب مجهولة؛ فقد رُصد بروتين رئيسي، يشبه التشابكات الليفية العصبية، وهو يتشكل تدريجيًا ببطء على هيئة جزر أجسام ليوي. أخيرًا، سيحدد هذا القسم النتيجة: عدد البروتينات التي ستحدد ما إذا كان سيحدث تكتل أم لا، وما هو دورها أو وظيفتها لدى الفرد. 

على الرغم من أن تغيير مسارات الجزيئات على المستوى الخلوي يتجاوز نطاق تأثير الأدوية، إلا أن هذه الحقيقة تبدو واعدة، إذ تعمل على مستوى أدنى من مسارات الجزيئات الخلوية، مما يجعل الخلية المعطلة تعمل بطريقة ما. مع ذلك، أحدث نهج الباحثين في جامعة كامبريدج نقلة نوعية في المعرفة العلمية: فقد أثبتت دراستهم فعالية هذه المواد، مما يوسع نطاق المركبات المستخدمة لعلاج تشابك البروتينات وحل هذه المشكلة.

تحول نموذجي في اكتشاف الأدوية

إضافةً إلى ذلك، إذا نتج الخلل عن درجة واحدة من الخلل (خلل في التعبير الجيني)، فإن النتائج ستحدد ما إذا كان المرض متعدد العوامل أم لا. أولًا، مع تحسن فهم الأمراض، قد تتحقق آثار هائلة، ولكن أي معرفة يتم الحصول عليها يمكن تطبيقها على أمراض أخرى. 

عندما يُدمج التعلّم الآلي في صناعة تطوير الأدوية، يُمكن تسخير الشغف والعاطفة والفعالية السريعة والمثبتة لخلق كيانٍ واحد. وبالتأكيد، ستتاح للمرشحين الدوائيين فرصٌ جديدةٌ لاكتشاف إمكاناتهم واختبارها. وبالتالي، ستنشأ مجالات بحثية جديدة، وسيُلاحظ نموٌ ملحوظٌ في الدراسات الأكاديمية في الطب وعلم الأحياء.

مع ذلك، يكمن التحدي الأكبر في مكافحة السل في فعالية العلاج، والتي لا تزال في طور الاستخدام الأمثل للأدوية، مما يُبرز الحاجة إلى أدوية فعّالة تقضي على المرض نهائيًا في المستقبل، لتحل محل السل الحالي. وبينما تُدرس حاليًا حلول دعم المرضى التي ستُحققها أبحاث الذكاء الاصطناعي في الطب، والتي ستُسهم في اكتشاف أمراض جديدة قابلة للشفاء من خلال أدوية أكثر فعالية، فإن الأبحاث في هذا المجال مستمرة. 

عندما الذكاء الاصطناعي من تحليل مليارات المركبات الكيميائية، قد يصبح قريباً أداة شائعة الاستخدام لدى العلماء. ولا يمكن بناء النهج المستقبلي للرعاية الصحية الفردية المتميزة إلا على أساس الذكاء الاصطناعي، لذا بصراحة، سيجد العلماء صعوبة في التفوق عليه في نهاية المطاف.

قد يكون للوضع آثار معاكسة، إذ قد يؤدي الجمع بين العزلة وتناول الأدوية إلى تفاقم المشاكل القائمة، مما قد يُفضي إلى تطور سريع لمرض باركنسون وأنواع أخرى من الخرف. وقد علّم النهج التجريبي للذكاء الاصطناعي الذي اتبعته جامعة كامبريدج، والذيdentمهندسون وطلاب علوم، كيفية الكشف عن المعنى الخفي للكتابات وتكييف المعرفة العلمية مع نظام الرعاية الصحية الحديث. 

ستمنح تقنيات الذكاء الاصطناعي الثورية الأمل لأولئك الذين خسروا معركتهم ضد الأمراض العصبية، وكذلك للأشخاص الآخرين الذين يموتون على هذا الكوكب بسبب المعاناة التي يعانون منها أو الذين يقتلون أنفسهم لوقف آلامهم.