النهار

طور الباحثون في الجامعة الوطنية الأسترالية أداة جديدة للذكاء الاصطناعي التوليدي تسمى "دبلوي" DEPLOY، تعمل على تصنيف أورام الدماغ بسرعة أكثر وبدقة أكبر. وتتنبأ DEPLOY بمدى تشبع مكونات الحمض النووي الوراثي، الذي يضم منظومة الجينات في الجسم، بمكوّنات مشتقة من الـ"ميثان". وبشكل أساسسي، يتمثل الحمض النووي الوراثي من سلاسل طويلة تتكون حلقاتها من ثلاثة مكونات هي البروتينات الأساسية مع مكونين من مواد سكرية وفسفورية. وفي عملية التشبع بالميثان، تضاف تلك المادة إلى المكون البروتيني في سلاسل الحمض النووي. وتؤثر عملية إضافة الميثان على وظائف الحمض النووي، بالأحرى طريقة عمل الجينات التي يضمها ذلك الحمض، خصوصاً تحفيز الجينات على العمل أو توقفها عنه.

واستكمالاً، تُصنِف أداة DEPLOY الأورام إلى 10 أنواع فرعية باستخدام صور التحليل الميكروسكوبي الدقيق لتركيبة أنسجتها. وحققت الأداة معدل دقة يصل إلى 95%، وتفوقت أحياناً على خبراء علم الأمراض في تشخيص بعض الأورام التي يصعب وضعها ضمن تصنيف محدد.

ولعل الأمر الأكثر أهمية يتمثل في إمكانية استخدام DEPLOY لتصنيف أنواع أخرى من السرطانات أيضًا. ونُشِرَتْ الدراسة في مجلة "نيتشر مديسين" Nature Medicine أخيراً، وسلطت الضوء على التأثير المحتمل لأداة الذكاء الاصطناعي المبتكرة، على علاج المرضى وتشخيصهم.

وكذلك أظهر فريق الدراسة أن نموذج "التعلم العميق" للآلات الذكية الذي طوروهم بالتعاون فيما بينهم، يمكنه تصنيف أورام الدماغ بدقة إلى مجموعة من الأنواع الفرعية الرئيسية. وقد دُرِّبَت أداة الذكاء الاصطناعي هذه على تحليل الصور المجهرية الدقيقة لأنسجة أخّذتْ من أورام في أدمغة المرضى، بغية تصنيفها.

وأوضح "دانه تاي هوانغ" الرئيس المشارك للمشروع من "معهد علوم البيانات البيولوجية" بجامعة أستراليا الوطنية، أن المعيار الذهبي الحالي لتشخيص وتصنيف أورام المخ، والمعروف باسم "التصنيف النمطي المستند إلى قياس تشبع الحمض النووي بالميثان"، يمكن أن يستغرق أسابيع عدة ولا يمكن الوصول إليه على نطاق واسع. وفي المقابل يمكن لأداة الذكاء الاصطناعي تحقيق النتائج ذاتها في غضون ساعات.

وأضاف هوانغ في بيان إعلامي، "من الملفت أن DEPLOY حقق دقة غير مسبوقة بلغت 95 بالمائة. وعلاوة على ذلك، حينما أعطيت مجموعة فرعية مكونة من 309 عينة جُمِعَتْ من أورام يصعب وضعها ضمن تصنيف محدد، تمكنت DEPLOY من تقديم تشخيص أقرب إلى الحالة السريرية للمرض، بالمقارنة مع ما قدمه في البداية المتخصصون في علوم الأمراض."

وقد دُرِّبَتْ DEPLOY على التشخيص، وكذلك جرى التحقق من مدى صحته، ، بناءً على مجموعة بيانات جُمِعَتْ من حوالي 4000 مريض من الولايات المتحدة وأوروبا. وأشار هوانج إلى أنه يمكن استخدام الأداة في المستقبل لتعزيز التشخيص الأولي الذي يتوصل إليه اختصاصيو علم الأمراض، أو حتى مطالبتهم بإعادة التقييم حينما تعثر تلك الأداة العثور على تناقضات.

ويعتقد الباحثون أنه يمكن تطبيق DEPLOY في النهاية لتصنيف أنواع أخرى من السرطان، مما يعزز دقة التشخيص ويسرع عملية الإصابة بالأورام الخبيثة المختلفة.