باحث فيتنامي يستخدم الذكاء الاصطناعي لفك شفرة البكتيريا المعوية

يساعد عمل الباحث دانج ثانه تونج (من جامعة طوكيو) على فك شفرة كيفية تواصل البكتيريا المعوية، مما يفتح اتجاهًا جديدًا للطب الشخصي.

الرسم التوضيحي: ساينس ديلي

وبحسب موقع ScienceDaily ، قام علماء من جامعة طوكيو في اليابان في دراسة رائدة بتطبيق الذكاء الاصطناعي المتقدم لفك شفرة النظام البيئي المعقد للبكتيريا المعوية والإشارات الكيميائية بينها.

طوّر الفريق شبكة عصبية بايزية جديدة تُسمى VBayesMM، ​​ترصد العلاقات البيولوجية الحقيقية بدلاً من الارتباطات العشوائية. وتفوّق النظام على النماذج التقليدية في دراسات السمنة واضطرابات النوم والسرطان.

تلعب بكتيريا الأمعاء دورًا حيويًا في صحة الإنسان، إذ تؤثر على الهضم والمناعة، وحتى المزاج. يحتوي جسم الإنسان على ما يقارب 30-40 تريليون خلية بشرية، بينما تحتوي الأمعاء وحدها على ما يصل إلى 100 تريليون خلية بكتيرية، ما يعني أن عدد خلايانا البكتيرية يفوق عدد خلايانا.

لا تشارك هذه الكائنات الحية الدقيقة في عملية الهضم فحسب، بل تنتج وتحول أيضًا آلاف المركبات الصغيرة التي تسمى المستقلبات - "الرسل الكيميائية" التي تؤثر على عملية التمثيل الغذائي والجهاز المناعي ووظائف المخ.

وقال الباحث تونغ دانج (دانج ثانه تونج) من مختبر تسونودا، قسم العلوم البيولوجية، جامعة طوكيو: "لقد بدأنا للتو في فهم أي البكتيريا تنتج أي المستقلبات وكيف تتغير هذه العلاقات في الأمراض المختلفة".

إذا تمكنا من رسم خريطة دقيقة للتفاعلات بين البكتيريا والمواد الكيميائية، فيمكننا تطوير علاجات شخصية - على سبيل المثال، زراعة نوع معين من البكتيريا لإنتاج مادة ذات فائدة صحية، أو تصميم علاجات تتلاعب بهذه المواد لعلاج الأمراض.

تكمن المشكلة في الحجم الهائل للبيانات: إذ إن الآلاف من الأنواع والمركبات البكتيرية المتفاعلة تجعل من الصعب للغاية العثور على أنماط ذات معنى.

ولحل هذه المشكلة، استخدم الفريق الذكاء الاصطناعي بنهج بايزي للكشف عن المجموعات البكتيرية التي تؤثر فعليًا على كل مستقلِب، كما قاموا أيضًا بحساب مستوى ثقة التنبؤات - مما يساعد على تجنب الاستنتاجات المضللة.

عند اختبار نموذجنا على بيانات واقعية حول اضطرابات النوم والسمنة والسرطان، تفوق أداؤه باستمرار على الطرق الحالية، وحدد عائلات بكتيرية مطابقة للعمليات البيولوجية المعروفة، وأضاف تونغ: "هذا يمنحنا الثقة في أن النظام يكتشف علاقات بيولوجية حقيقية، وليس أنماطًا إحصائية عشوائية".

تُساعد القدرة على تحديد كمية عدم اليقين نظام VBayesMM على توفير معلومات أكثر موثوقية للعلماء. ومع ذلك، لا يزال تحليل مجموعات البيانات الميكروبية الكبيرة يتطلب جهدًا حاسوبيًا مكثفًا، على الرغم من أن هذه التكلفة ستنخفض مع تطور تقنية المعالجة. يعمل النظام بأفضل أداء عندما تكون كمية البيانات الميكروبية أكبر من كمية بيانات المستقلبات؛ أما إذا كانت كمية البيانات الميكروبية أكبر، فستقل الدقة.

بالإضافة إلى ذلك، لا يزال VBayesMM يعامل كل نوع من أنواع البكتيريا ككيان مستقل، في حين أنها في الواقع تتفاعل بشكل معقد مع بعضها البعض.

يسعى الفريق الآن إلى توسيع النموذج ليشمل مجموعات بيانات كيميائية أكثر شمولاً، بما في ذلك مركبات من البكتيريا، وجسم الإنسان، والنظام الغذائي. كما يهدفون إلى دمج "أشجار عائلة" لأنواع البكتيريا لتحسين التنبؤات وتقليل وقت الحساب.

ويقول تونج: "إن الهدف النهائي هو تحديد البكتيريا المحددة التي يمكن أن تكون أهدافًا للعلاج أو التدخل الغذائي، وبالتالي الانتقال من البحث الأساسي إلى التطبيق السريري".

بفضل أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة هذه، أصبح العلماء أقرب إلى تسخير إمكانات ميكروبيوم الأمعاء لتطوير الطب الشخصي، مما يفتح الطريق أمام رعاية صحية أكثر دقة وفعالية في المستقبل.

العودة إلى الموضوع

في إن إيه

المصدر: https://tuoitre.vn/nha-nghien-cuu-viet-dung-ai-giai-ma-vi-khuyen-duong-ruot-20251111125341462.htm