قفزة رائعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي! ورقة علمية حديثة نُشرت في مجلة الخلية Cell تُظهر قدرة خوارزميات التعلم العميق Deep Learning على كشف مضادات حيوية جديدة كليًا تمكنّت من القضاء على أنواع عديدة من البكتيريا. خطوة مميزة لحماية البشر من الأمراض البكتيرية (سلسلة تغريدات).
تُشير الأبحاث الحديثة أن العالم سيقع في أزمة طبيّة حقيقية بسبب قدرة البكتيريا على مقاومة الأدوية، وأن الاستخدام الخاطئ للمضادات الحيوية عزّز من قدرتها على التصدّي لأي علاج. وبسبب هذه المشكلة من المتوقع أن تصل أعداد الوفيات إلى 10 مليون شخص عالميًا بحلول عام 2050م.
وعلى ضوء ذلك، وحفاظًا على سلامة البشرية، وجب على المتخصصين أن يبتكروا أدوية جديدة لتفادي أي مقاومة بكتيرية قد تقضي على حياة المرضى. لهذا بزغت فكرة ذكية أقحمت تطبيقات الذكاء الاصطناعي لحل هذه المشكلة، وربما ستُقدَّم إجابة ثرية جدًا للأطباء في قادم الأيام.
جاء في تفاصيل الورقة العلمية أن خوارزميات التعلم العميق تمكنّت من فحص أكثر من 100 مليون مركّب كيميائي في أيام معدودة للغاية، وهذا ما ساهم في تحليل هياكلها الجزيئية Molecular Structures وربطها مع متغيرات تُراقب أداؤها وقدرتها في القضاء على البكتيريا بكفاءة.
واستطاعت تلك الخوارزميات أن تفحص قاعدة بيانات ضخمة تُدعى ZINC15 ، إذ تحتوي هذه القاعدة على أكثر من مليار ونصف مركّب كيميائي، تمّ اختيار حوالي 100 مليون مركّب لتجربة نموذج التعلم العميق، واستطاع أن يكشف عن عدّة مركبات قد تكون صالحة وغير سامة للاستخدام الآدمي.
وفي إحدى التجارب التي استهدفت بكتيريا الإشريكية القولونية E.coli ، دُرِّب النظام على 2500 مركب كيميائي و 1700 دواء معتمد من هيئة الغذاء والدواء الأميركية FDA بالإضافة إلى أكثر من 700 منتج طبيعي يُعتقد بأنه يحتوي على هياكل حيوية مفيدة للقضاء على النشاط البكتيري.
أظهرت النتائج أن التعلّم العميق أشار إلى هياكل جزيئية MS لم تستخدم من قبل للقضاء على بكتيريا E.Coil ،وأطلق العلماء على هذا المركّب اسم Halicin ،إذ استطاع أن يقضي على سلالات بكتيرية عديدة في المختبر مثل بكتيريا المطثية العسيرة Clostridium-D و الراكدة البومانية A. baumannii وغيرها.
تمّ تجربة مركّب هالسين Halicin على الفئران المصابة ببكتيريا الراكدة البومانية A. baumannii وأظهر قدرته على قتلها خلال 24 ساعة فقط! هذا المركّب يعطّل قدرة البكتيريا في الحفاظ على نشاطها الكهروكيميائي وبالتالي منعها من انتاج جزئيات ATP التي تساعدها على تخزين طاقتها، ثم موتها.
وجاء في الورقة العلمية أنه من غير المرجّح أن تُطوّر البكتيريا آليات جديدة لمقاومة مركّب "هالسين" على المدى القريب، فهي تستهدف الغشاء الخارجي لسطحها، مما يعني أنها في حاجة إلى طفرات متشابكة ومعقدّة لمقاومة التركيبة العلاجية المقترحة، وهذه ميزة تُحسب لهذا الاكتشاف.
و وفقًا للنتائج، فإن بكتيريا E.Coli استطاعت أن تُطوّر مقاومة لمضاد السيبروفلوكساسين Ciprofloxacin الشهير في غضون ثلاث أيام تقريبًا، وازدادت المقاومة إلى 200 ضعف بعد مرور شهر واحد فقط. بينما لم تتمكّن البكتيريا من تطوير مقاومة "الهالسين" حتى بعد مرور 30 يوم.
ملخص: آمل بأن تساهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في دعم كل احتياج للإنسان في وقتنا الحاضر. ولا شكّ بأن هذه التطبيقات ستقلّل من التكاليف الباهظة في اكتشاف أدوية جديدة أو إدارة منتج معيّن للدول الفقيرة والمنسية في هذا العالم الكبير.
لمطالعة المزيد من التفاصيل يُرجى قراءة الورقة العلمية: cell.com
جاري تحميل الاقتراحات...