يمكن أن تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي الجديدة في اكتشاف علاجات للأمراض التنكسية العصبية

يمكن أن تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي الجديدة في اكتشاف علاجات للأمراض التنكسية العصبية

طورت مجموعة بحثية في جامعة ناغويا في اليابان ذكاءً اصطناعيًا لتحليل صور الخلايا يستخدم التعلم الآلي للتنبؤ بالآثار العلاجية للأدوية. هذه التكنولوجيا الجديدة، والتي تسمى silico FOCUS، يمكن أن تساعد في اكتشاف علاجات للأمراض التنكسية العصبية مثل مرض كينيدي.

غالبًا ما يكون للعلاجات الحالية للأمراض التنكسية العصبية آثار جانبية خطيرة، بما في ذلك العجز الجنسي وانسداد تكوين الأنسجة العضلية. ومع ذلك، فإن الباحثين الذين يبحثون عن علاجات جديدة أقل ضررًا يواجهون عوائق بسبب الافتقار إلى تقنيات فحص فعالة لتحديد ما إذا كان الدواء فعالاً. أحد المفاهيم الواعدة هو "مفهوم التمييز الشاذ"، والذي يعني أن الخلايا العصبية التي تستجيب للعلاج لديها اختلافات طفيفة في الشكل مقارنة بتلك التي لا تفعل ذلك. ومع ذلك، فإن هذه الاختلافات الدقيقة يصعب رؤيتها بالعين المجردة. كما أن تقنيات الكمبيوتر الحالية بطيئة جدًا في إجراء التحليل.

قامت مجموعة من الأساتذة من جامعة ناغويا بقيادة البروفيسور المشارك ريوجي كاتو والأستاذ المساعد كي كاني من كلية الدراسات العليا للعلوم الصيدلانية والبروفيسور ماساهيسا كاتسونو والأستاذ المساعد مادوكا إيدا من كلية الدراسات العليا للطب، بتطوير تقنية ذكاء اصطناعي جديدة تسمى تم تطويرها في سيليكو فوكس. فهو يحلل شكل خلية الخلايا العصبية النموذجية ويستخدم هذه المعلومات لتقييم ما إذا كانت تستجيب للأدوية العلاجية. ونشروا نتائجهم في مجلة التقارير العلمية.

واختبر الباحثون الذكاء الاصطناعي على نموذج من الخلايا المعالجة لمرض كينيدي، وهو مرض تنكس عصبي يؤدي إلى موت الخلايا العصبية الحركية. في silico، أنشأت FOCUS نموذج تصنيف قويًا قائمًا على الصور أظهر دقة بنسبة 100% في تحديد حالة استرداد الخلايا النموذجية.

تتيح هذه التقنية تقييمًا حساسًا وقويًا للغاية لآثار العلاجات من خلال تحليل التغيرات في شكل الخلايا النموذجية المريضة مقابل تلك الخاصة بالخلايا السليمة التي لا نتمكن عادة من تمييزها. إنها تقنية فحص عالية الكفاءة يمكنها التنبؤ بفعالية الدواء بمجرد الحصول على الصور، مما يقلل الوقت اللازم لتحليل وتقييم فعالية الدواء من عدة ساعات مع عدة مئات الآلاف من الخلايا إلى بضع دقائق فقط. فهو يتيح التنبؤ الدقيق للغاية بالتأثيرات العلاجية دون إجراء تجارب معقدة وتدخلية.

ريوجي كاتو، أستاذ مشارك، جامعة ناغويا

ويختتم كاتو: "تشير هذه النتائج إلى إمكانية تسريع تطوير أدوية جديدة، ونتوقع استخدامها على نطاق واسع لاكتشاف أدوية علاجية لأمراض يصعب اكتشافها".

تم دعم هذا البحث من قبل مشروع إنشاء الابتكار عبر الأقسام بجامعة ناغويا للعام المالي 2019.

مصدر:

جامعة ناغويا