شركة "فكر عميق" التابعة لجوجل تقول إن نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها يمكنه فك شفرة "الجينوم الباطن" للبشر

نقلت وكالة أنباء شينخوا أن شركة “DeepMind” التابعة لجوجل نشرت في عدد 29 من مجلة “Nature” البريطانية مقال غلاف يوضح أن نموذج التعلم العميق AlphaGenome الذي أطلقته الشركة قادر على فك تشفير 98% من “الجينوم المظلم” في الإنسان، وهو الجزء من الجينوم الذي يعتبر حيوياً للصحة، ويمكن أن يُستخدم في المستقبل لفهم الأمراض الوراثية بشكل أعمق، وتحسين اختبارات الجينات، وتوفير معلومات لتطوير علاجات جديدة.

يتكون الجينوم البشري من حوالي 3 مليارات زوج من قواعد DNA، حيث تتكون الهيكل الحلزوني المزدوج للـ DNA من ترتيب منتظم للأربعة قواعد A، T، C، G. ويشكل الجينات التي ترمز للبروتينات حوالي 2% فقط، بينما تشكل المناطق غير المشفرة حوالي 98%، والتي غالبًا ما يُطلق عليها “الجينوم المظلم”، وعلى الرغم من أنها لا ترمز مباشرة للبروتينات، إلا أنها تؤثر على التعبير الجيني. وتقع العديد من المواقع المرتبطة بالأمراض والمتغيرات ذات الصلة في هذه المناطق غير المشفرة التي يجهلها العلم بشكل كبير.

الطرق التقليدية غالبًا ما تتطلب موازنة بين طول التسلسل ودقة التنبؤ، لكن نموذج AlphaGenome كسر هذا الحاجز التكنولوجي، وحقق تنبؤات عالية الدقة على تسلسلات DNA طويلة. يستخدم النموذج جينومات الإنسان والفئران للتدريب، ويتعلم كيف يؤثر تسلسل DNA على العمليات البيولوجية المختلفة.

أظهرت الدراسات أن نموذج AlphaGenome يمكنه التنبؤ بوظائف تسلسلات DNA التي تصل إلى مليون زوج من القواعد. لا يقتصر هذا الأداة على تحديد مواقع الجينات فحسب، بل يمكنه أيضًا التنبؤ بتأثير “الجينوم المظلم” على التعبير الجيني وعمليات القطع والتجميع الجيني. ومن الجدير بالذكر أن النموذج يمكنه التنبؤ بتأثير التغيرات في “حرف” واحد (قاعدة واحدة) في الشفرة الوراثية.

قيم فريق البحث النموذج من خلال 26 اختبارًا مرجعيًا، وأظهرت النتائج أن النموذج حقق أو تفوق على مستوى النماذج المتقدمة الحالية في 25 مهمة.

قال فريق شركة “DeepMind” على وسائل التواصل الاجتماعي في نفس اليوم إن هذه الأداة يمكن أن تساعد الباحثين على فهم DNA، والتنبؤ بالتأثيرات الجزيئية لتغيرات الجينات، ودفع الاكتشافات البيولوجية الجديدة.

تم إطلاق نموذج AlphaGenome للاستخدام غير التجاري العام الماضي، واستخدمه أكثر من 3000 عالم حتى الآن. وعلى الرغم من أن فريق البحث الذي طور النموذج أشار إلى أنه ليس مثاليًا، إلا أن بعض الباحثين وصفوه بأنه “إنجاز رائع” و"معلم هام".