الذكاء الاصطناعي يساعد في تحديد مضادات حيوية تقتل البكتيريا المقاومة للأدوية
تاريخ النشر: 22nd, December 2023 GMT
قال موقع "تيك اكسبلوريست" إن دراسة جديدة لمعهد ماساتشوستس استخدمت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، للعثور على فئة من المركبات التي يمكنها قتل البكتيريا المقاومة للأدوية والتي تسبب أكثر من 10000 حالة وفاة في الولايات المتحدة كل عام.
وأظهر الباحثون أن هذه المركبات يمكن أن تقتل المكورات العنقودية الذهبية المقاومة للميثيسيلين (MRSA) في أطباق المختبر ونموذجين من الفئران المصابة بعدوىMRSA.
وأحد الجوانب الجديرة بالملاحظة في هذه الدراسة هو أن الباحثين حددوا المعلومات التي يستخدمها نموذج التعلم العميق للتنبؤ بفعالية المضادات الحيوية لهذه المركبات. يمكن أن يساعد هذا الفهم الباحثين في تصميم أدوية جديدة قد تكون أكثر فعالية من تلك التي حددها النموذج في البداية.
ويقدم هذا العمل إطارا فعالا من حيث الوقت والموارد، وذو رؤية ميكانيكية ثاقبة من وجهة نظر البنية الكيميائية بطرق لم نشهدها حتى الآن.
تعد المكورات العنقودية الذهبية المقاومة للميثيسيلين (MRSA) سببا لعدوى المكورات العنقودية التي يصعب علاجها بسبب مقاومتها لبعض المضادات الحيوية.
واستخدم الباحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا التعلم العميق للعثور على مضادات حيوية جديدة في السنوات الأخيرة. لقد اكتشفوا أدوية محتملة ضد البكتيريا مثل الراكدة البومانية (Acinetobacter baumannii)، الموجودة عادة في المستشفيات، وغيرها من السلالات المقاومة للأدوية. يتم تدريب نماذج التعلم العميق على التعرف على الهياكل الكيميائية المرتبطة بالنشاط المضاد للميكروبات، وغربلة ملايين المركبات للتنبؤ بالمركبات الفعالة.
ومع ذلك، يتمثل التحدي في أن هذه النماذج تشبه "الصناديق السوداء"، فنحن لا نعرف ما هي الميزات التي تستخدمها للتنبؤات. إذا فهم الباحثون كيفية عمل النماذج، فسيكون العثور على المزيد من المضادات الحيوية أو تصميمها أسهل.
ويهدف الباحثون في هذه الدراسة إلى فتح هذا الصندوق الأسود. لقد قاموا بتدريب نموذج التعلم العميق باستخدام مجموعات بيانات موسعة بشكل كبير للقيام بذلك. ولتدريب نموذج التعلم العميق الخاص بهم، اختبر الباحثون حوالي 39000 مركب لمعرفة ما إذا كان لديهم نشاط مضاد حيوي ضد MRSA. وقاموا بتزويد النموذج ببيانات الاختبار هذه، بما في ذلك تفاصيل حول التركيب الكيميائي للمركبات.
ولفهم كيفية قيام النموذج بالتنبؤات، استخدم الباحثون خوارزمية بحث شجرة مونت كارلو. هذه الخوارزمية، التي تم استخدامها سابقا لتعزيز إمكانية الشرح في نماذج التعلم العميق الأخرى مثل AlphaGo، تمكن النموذج من تقدير النشاط المضاد للميكروبات لكل جزيء. بالإضافة إلى ذلك، فهو يتنبأ بالبنى التحتية المحددة للجزيء التي من المحتمل أن تكون مسؤولة عن هذا النشاط.
وقام الباحثون بتدريب ثلاثة نماذج أخرى للتعلم العميق للتحقق مما إذا كانت المركبات قد أضرت بأنواع مختلفة من الخلايا البشرية. ومن خلال الجمع بين هذه البيانات والتنبؤات المضادة للميكروبات، وجدوا مجموعات يمكنها قتل الميكروبات بأقل قدر من الضرر للخلايا البشرية.
وقاموا بتحليل حوالي 12 مليون مركب متاح باستخدام هذه النماذج، وحددوا المركبات النشطة من خمس فئات ضد MRSA. قاموا بشراء واختبار 280 مركبا، واكتشفوا مضادين حيويين واعدين من نفس الفئة. في نماذج الفئران المصابة بعدوى MRSA الجلدية والالتهابات الجهازية، خفضت هذه المركبات بشكل كبير بكتيريا MRSA.
وأظهرت التجارب أن هذه المركبات من المحتمل أن تقتل البكتيريا عن طريق تعطيل قدرتها على الحفاظ على التوازن الكهروكيميائي الحرج عبر أغشية الخلايا، وهو أمر حيوي لمختلف وظائف الخلايا. تشبه هذه الآلية مضاد الهاليسين المضاد الحيوي الذي تم اكتشافه في عام 2020، لكن هذه المركبات الجديدة تستهدف البكتيريا إيجابية الغرام مثل MRSA.
قال فيليكس وونغ، باحث ما بعد الدكتوراه في معهد الهندسة الطبية والعلوم ومعهد برود التابعين لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة هارفارد: "لدينا أدلة قوية جدا على أن هذه الطبقة الهيكلية الجديدة نشطة ضد مسببات الأمراض إيجابية الغرام عن طريق تبديد القوة الدافعة للبروتون في البكتيريا بشكل انتقائي. تهاجم الجزيئات أغشية الخلايا البكتيرية بشكل انتقائي بطريقة لا تسبب ضررا كبيرا لأغشية الخلايا البشرية. لقد سمح لنا نهج التعلم العميق المعزز بشكل كبير لدينا بالتنبؤ بهذه الفئة الهيكلية الجديدة من المضادات الحيوية ومكننا من اكتشاف أنها ليست سامة ضد الخلايا البشرية.
وقد شارك الباحثون النتائج التي توصلوا إليها مع Phare Bio، وهي منظمة غير ربحية أنشأها كولينز وآخرون كجزء من مشروع Antibiotics-AI تخطط المنظمة غير الربحية لإجراء تحليل أكثر تفصيلا للخصائص الكيميائية لهذه المركبات والاستخدام السشريري المحتمل.
المصدر: عربي21
كلمات دلالية: سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي صحة البكتيريا المقاومة الأدوية مقاومة بكتيريا أدوية المزيد في صحة سياسة سياسة صحة صحة صحة صحة صحة صحة صحة سياسة اقتصاد رياضة صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة المضادات الحیویة الخلایا البشریة هذه المرکبات أن هذه
إقرأ أيضاً:
بوكيمون غو استخدمت اللاعبين لتدريب الذكاء الاصطناعي
خرجت في عام 2016 لعبة جديدة اقتبست عالم "بوكيمون" الشهير لتتحول خلال أسابيع معدودة إلى ظاهرة عالمية جمعت أكثر من 160 مليون لاعب وفق إحصاءات موقع "ستايستا" (Statista) خلال عامها الأول، إذ تمكنت اللعبة خلال العام الأول من توليد أرباح بأكثر من 550 مليون دولار.
قدمت "بوكيمون غو" في ذلك الوقت تجربة فريدة من نوعها، كانت تعتمد بشكل أساسي على تجربة الواقع المعزز الذي يمزج بين عالم اللعبة والعالم الواقعي، وهذا ما أسهم في تحولها إلى ظاهرة تجذب الكبار والصغار على حد سواء، ولكن مع مرور السنوات، بدأ الإقبال على اللعبة في الانخفاض لتصل إلى 87 مليون لاعب في أكتوبر/تشرين الأول الماضي رغم أن أرباح الشركة لم تنخفض كثيرًا إذ وصلت إلى 566 مليون دولار في عام 2023.
وفي الثاني عشر من نوفمبر/تشرين الثاني الجاري، خرجت شركة "نيانتيك" (Niantic) في بيان مفاجئ تعلن من خلاله استخدامها لكافة البيانات والصور التي التقطها المستخدمون في السنوات الماضية من أجل تدريب نموذج ذكاء اصطناعي ينتمي إلى فئة "النماذج الجغرافية الفضائية الكبيرة" أو كما تعرف اختصارًا باسم "إل جي إم" (LGM)، وتجدر الإشارة إلى أن بيان الشركة أكد أنها قامت بتدريب هذا النموذج بالفعل، أي أن هذا الإعلان لا يعبر عن خطة مستقبلية للشركة.
أثار الإعلان حفيظة المستخدمين وخبراء الأمن السيبراني والمدافعين عن الخصوصية حول العالم، كونه يمثل انتهاكا مباشرا لخصوصية المستخدمين فضلًا عن توظيف جهودهم بشكل غير لائق، ولكن ما هي نماذج "إل جي إم" ولماذا غضب العالم من الشركة المطورة؟
تعد سلسلة "بوكيمون" إحدى أقدم سلاسل الأنمي الياباني المقتبس من سلسلة أكثر قدمًا لألعاب ناجحة للغاية، إذ يقدر بأن عدد ألعاب "بوكيمون" التي صدرت حتى يومنا هذا بأكثر من 130 عنوانا مختلفا مقسمة عبر عدد من المنصات المنزلية المختلفة، ويعود تاريخ إصدار أول لعبة "بوكيمون" إلى عام 1996 على أجهزة "غيم بوي" (GameBoy) من "نينتندو".
وفي حين يشمل هذا العدد كوكبة من الألعاب المختلفة فضلًا عن الإصدارات الفرعية للألعاب الأساسية لها التي تتشابه في التجربة الأساسية ولكن تقدم نماذج مختلفة منها، إلا إنها تملك جميعًا عاملًا مشتركًا واحدًا، إذ صدرت جميع هذه الألعاب على منصات "نينتندو" حصرًا مع وجود بعض الألعاب الفرعية التي صدرت للهواتف المحمولة مثل "بوكيمون هوم" (Pokemon Home) أو الحواسيب المنزلية، ولكنها ألعاب فرعية، لا تعكس تجربة "البوكيمون" الحقيقة في أن تجوب العالم وتمسك بالوحوش وتخوض مغامرات عديدة، ومن بين هذه الألعاب، تنفرد "بوكيمون غو" بتقديم تلك التجربة التي تحاكي قصة المسلسل وجوهر اللعبة.
إذ يمكنك عبر هذه اللعبة التجول في العالم بشكل فيزيائي والتقاط الوحوش المختلفة من الأماكن المختلفة عبر استخدام الكرات، فضلًا عن الدخول في معارك مع أصدقائك في الشارع وأبطال اللعبة حول العالم، ويعد هذا السبب الرئيسي وراء جذب ملايين اللاعبين إليها.
تتيح لك اللعبة ببساطة زيارة أماكن حقيقية وواقعية في مختلف بقاع العالم والتقاط وحوش فريدة بكل مكان، مثلًا إلى جوار البحار يمكن أن تجد الوحوش البحرية، وفي الجبال تجد الجبلية وهكذا، وهو تجربة تحاكي عالم "بوكيمون" بشكل كبير، ورغم أن الشركة المطورة طرحت لعبة أخرى تدعى "إنغريس" (Ingress) تعتمد على الفكرة ذاتها ولكن مع الوحوش الفضائية، فإن هذه اللعبة لم تحظ بالنجاح ذاته.
ويمكن القول إن الشركة استطاعت عبر "بوكيمون غو" التقاط صور وجمع بيانات ملايين الأماكن المختلفة حول العالم بشكل مجاني بفضل بيانات اللاعبين، وبحسب بيانها الأخير، فإنها استخدمت هذه الصور والبيانات لتطوير نموذج "إل جي إم" الخاص بها.
يمكن النظر إلى نماذج "إل جي إم" بأنها "شات جي بي تي" ولكن مخصصة للأماكن الجغرافية، فكما يعتمد "شات جي بي تي" على النصوص المدخلة إليه من أجل توليد المزيد من النصوص، فإن نماذج "إل جي إم" تعتمد على الصور المدخلة إليها من أجل إدراك المكان الذي تم التقاط الصورة فيه بدقة ومعرفة كافة الأماكن المحيطة به سواءً كانت حيوية أم لا ثم الإجابة على الأسئلة المتعلقة بها.
يعتمد هذا النموذج على تقنية قامت "نيانتيك" بتطويرها خلال السنوات الخمس الماضية بحسب ما جاء في البيان، وهي تدعى تقنية "نظام تحديد المواقع البصرية" (Visual Positioning System)، إذ تقوم هذه التقنية ببناء خريطة ثلاثية الأبعاد بشكل مباشر باستخدام الصور والبيانات الواردة من هواتف مستخدمي الألعاب.
وفي حين تتشابه هذه التقنية مع ما تستخدمه "غوغل" في تطبيق "غوغل إيرث" أو تطبيق الخرائط الخاص بها، إلا إنها تختلف عنها في الدقة والكيفية حيث تعتمد الأخيرة على البيانات المدخلة من قبل المستخدمين الذين يمشون على أقدامهم، أي أنها أكثر دقة وأحدث من البيانات الملتقطة عبر الأقمار الصناعية في حالة "غوغل".
وضحت "نيانتيك" في بيانها أنها قامت بتغيير سياسة وشروط استخدام لعبة "بوكيمون غو" في عام 2021 لتشمل استخدام هذه البيانات في تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي، وهو أمر متوقع من شركة تصل أرباحها إلى مئات الملايين.
ورغم وجود مثل هذا البند في شروط اللعبة، فإنه لم يكن من الشروط الابتدائية التي وافق عليها المستخدمون عند تحميل اللعبة في المرة الأولى، وهو يعد تغيرًا كبيرًا لهدف اللعبة وجوهرها، لذا كان يجب التركيز عليه بشكل أكثر وضوحًا من هذا.
ومن ناحية أخرى، تضاربت آراء المستخدمين عبر منصات التواصل الاجتماعي حول هذا الأمر، فانقسم المستخدمون إلى طرفين، جزء يراه أمرًا منطقيًا ومتوقعا من الشركة وسط صيحة الذكاء الاصطناعي ومحاولة تحقيق المزيد من الأرباح، وجزء آخر يراه اختراقا واضحا للخصوصية ويضع علامات استفهام كبيرة حول استخدام هذا النموذج مستقبلًا، وإن كانت نية الشركة بيعه للشركات الخارجية أو استخدامه لتطوير تطبيق جديد خاص بها.
وصلت "بوكيمون غو" لذروة الربحية الناتجة منها في عام 2020 حين حققت أرباحًا تخطت 900 مليون دولار وهو ما مثل قفزة كبيرة من أرباح العام السابق التي لم تتخط 660 مليون دولار، وقد تزامن هذا الأمر مع الحظر الصحي بسبب وباء "كوفيد-19" حيث أطلقت الشركة مجموعة تحديثات جعلت اللعبة أكثر متعة وملائمة للتجربة داخل المنازل دون الحاجة للخروج.
ولكن مع رفع إجراءات الحظر الصحي وعودة الأمور لما كانت عليه، بدأت أرباح اللعبة في الانخفاض، لتصل إلى 566 مليون دولار في العام الماضي، ومن المتوقع أن تستمر في الانخفاض هذا العام أيضًا، لذا يعد نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد الذي تطوره الشركة حبل النجاة الذي ينقذ الشركة من الغرق وخسارة الأموال.
تحمل نماذج "إل جي إم" العديد من الإمكانات بداخلها، مما يجعل استخداماتها متنوعة في العديد من المجالات المختلفة حول العالم، بدءًا من الاستخدامات السياحية، كأن يلتقط السائح صورة لمكان ما أو شارع ما لتظهر له مجموعة من أهم النقاط السياحية أو الترشيحات المباشرة من المستخدمين فضلًا عن إرشاد التائهين وسط المناطق الغريبة عنهم للأماكن التي يرغبون بالذهاب إليها.
ويمكن أيضًا استخدام هذه النماذج في روبوتات التوصيل المتقدمة، فبدلًا من أن يعتمد الروبوت على نموذج خرائط "غوغل" أو أي تطبيق آخر، يمكن له الاعتماد على الخريطة ثلاثية الأبعاد التي أنتجتها "نيانتيك" من أجل الوصول إلى الهدف بدقة أكبر.
تكمن المخاوف من استخدام هذه النماذج في تطوير أسلحة ذكية وآلات قتل لا تحتاج إلى توجيه من قبل بشري، إذ يمكن تزويد الآلة بالهدف ثم تركها تعتمد على الخريطة ثلاثية الأبعاد التي تتضمن معلومات وبيانات دقيقة حول موقع الهدف لإنهاء المهمة بأقل الخسائر البشرية، ورغم أن مثل هذا الأمر يبدو مستقبليًا للغاية، فإن شركات الذكاء الاصطناعي بدأت في بيع نماذجها للجيش الأميركي وتصريح استخدامها في الأسلحة.
لا يمكن التنبؤ بمستقبل مثل هذا النموذج الذي طورته "نيانتيك" لأنه مازال تقنية حديثة العهد لم تكتشف كافة استخداماتها، ولكن من الأكيد أن مثل هذه التقنية تتسبب في تغير طريقة تعامل الآلات مع المواقع الجغرافية والبشر.
الاتحاد يعسكر في دبي