يتغير تطبيق الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي مع مرور كل يوم، وخاصة في مجال علم الجينوم، حيث تم تحقيق اختراقات كبيرة. تعاونت Cerebras وMayo Clinic لإطلاق نموذج ثوري قائم على الجينوم يهدف إلى استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء لتحسين أبحاث الجينوم والطب الشخصي. يجلب النموذج أملًا جديدًا لعلاج أمراض مثل التهاب المفاصل الروماتويدي مع إمكانية دقة التشخيص واختيار العلاج الشخصي، ومن المتوقع أن يحسن تجربة علاج المريض بشكل كبير.
في مجال الرعاية الصحية، وصل الجمع بين الذكاء الاصطناعي وعلم الجينوم إلى مرحلة جديدة ومثيرة. ومؤخرًا، أطلقت شركة سيريبراس، بالشراكة مع مايو كلينك، نموذجًا ثوريًا قائمًا على الجينوم في مؤتمر جي بي مورجان الطبي في سان فرانسيسكو. ويهدف النموذج إلى الاستفادة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المتقدمة والحوسبة عالية الأداء (HPC) لتعزيز تطوير علم الجينوم، وخاصة في الطب الشخصي.
يركز هذا النموذج الجينومي الجديد على تحسين دقة التشخيص واختيار العلاج الشخصي، مع التطبيقات الأولية في علاج التهاب المفاصل الروماتويدي (RA). غالبًا ما يمثل علاج هذه الحالة تحديات سريرية، مما يتطلب من الأطباء الخضوع لعملية التجربة والخطأ للعثور على الدواء المناسب لكل مريض. غالبًا ما تركز طرق الاختبارات الجينية التقليدية فقط على العلامات الجينية الفردية، مما يجعل من الصعب التنبؤ بدقة باستجابة المريض للعلاج.
تم تدريب النموذج على البيانات التي مزجت بيانات Exome الغنية للمرضى في Mayo Clinic مع بيانات الجينوم البشري المرجعية المتاحة للجمهور. يختلف هذا النهج عن النماذج التي تم تدريبها باستخدام جينوم مرجعي فقط. وتدعي شركة Cerebras أن نموذجها القائم على الجينوم تفوق بشكل كبير على نموذج جينوم مرجعي واحد في تصنيف المتغيرات الجينية باستخدام بيانات من 500 مريض في Mayo Clinic. ويتوقع الفريق أنه مع إضافة المزيد من بيانات المرضى، ستتحسن دقة النموذج بشكل أكبر.
قال Cerebras وMayo Clinic إن تطوير النماذج الجينومية التي كانت تستغرق في السابق سنوات لاستكمالها يمكن الآن تسريعها بشكل كبير من خلال التدريب والتخصيص على منصة Cerebras AI. وشدد الدكتور ماثيو كالستروم، رئيس قسم الأشعة في مايو كلينك، على الإمكانات التحويلية لنموذج الذكاء الاصطناعي هذا، مشيرًا إلى أن التكنولوجيا يمكن أن تساعد الأطباء على اتخاذ قرارات العلاج بشكل أسرع وأكثر دقة، وبالتالي تقليل العبء الجسدي على المرضى.
بالإضافة إلى إطلاق نماذج جينومية جديدة، صمم الفريق أيضًا معايير جديدة لتقييم أداء النموذج على القدرات ذات الصلة سريريًا، مثل القدرة على اكتشاف أمراض معينة من بيانات الحمض النووي. وهذا يسد الفجوة حيث تركز المعايير العامة الحالية بشكل أساسي على تحديد العناصر الهيكلية مثل المناطق التنظيمية أو الوظيفية.
يُقال إن نموذج Mayo Clinic الجينومي الأساسي يُظهر الدقة المتطورة في العديد من المجالات الرئيسية: دقة تتراوح بين 68% و100% في معايير RA؛ ودقة 96% في تنبؤات قابلية الإصابة بالسرطان، وجدول القلب والأوعية الدموية. وتبلغ دقة التنبؤ بالنوع 83 %. وقالت ناتاليا فاسيليفا، كبيرة مسؤولي التكنولوجيا الميدانيين في Cerebras، إن النموذج الجديد يتفوق في التنبؤ بالخصائص الوظيفية والتنظيمية للحمض النووي بينما يكشف عن الارتباطات المعقدة بين المتغيرات الجينية والحالات الطبية.
يمثل الإطلاق الناجح لهذا النموذج الجينومي القائم على الذكاء الاصطناعي خطوة رئيسية في الطب الدقيق. في المستقبل، مع التقدم التكنولوجي المستمر وتراكم المزيد من البيانات، من المتوقع أن يلعب هذا النموذج دورًا مهمًا في تشخيص وعلاج المزيد من الأمراض، مما يوفر للمرضى تجربة طبية أفضل وخطط علاجية أكثر دقة.