غوغل تطلق AlphaGenome .. الذكاء الاصطناعي الذي يتنبأ بالأمراض بمجرد النظر إلى الحمض النووي الخاص بك

أطلقت شركة غوغل الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه مساعدتنا في فهم كيفية عمل جيناتنا. ويتوقع نموذج اللغة الجديد، المعروف باسم AlphaGenome، التغيرات في الحمض النووي التي تؤثر على العمليات الجزيئية، مثل نشاط الجينات. وتعتقد غوغل أن هذا الذكاء الاصطناعي سيساعد العلماء على فهم تأثير الاختلافات الجينية على الأمراض.

في منشور على مدونة DeepMind، قدمت غوغل مزيدًا من التفاصيل حول AlphaGenome، وهو الذكاء الاصطناعي الذي يتنبأ بتأثير الطفرات الفردية في الحمض النووي. وبحسب المهندسين، فإن النموذج قادر على تحليل تسلسلات الحمض النووي للتنبؤ بالخصائص الجزيئية، مثل تسلسلات بداية ونهاية الجينات، أو ربط الحمض النووي الريبي، أو مواقع ربط البروتين.

ويستخدم النموذج الجديد الشبكات العصبية لاكتشاف الأنماط في جميع أنحاء التسلسل بأكمله وإجراء تنبؤات مفصلة لكل حرف من حروف الحمض النووي. يدعم AlphaGenome تسلسلات تصل إلى مليون حرف (أو أزواج قاعدية)، وهي الميزة التي تسمح له بالتقاط المزيد من التفاصيل، مثل المناطق التي تنظم الجينات من بعيد.

ويشير مهندسو DeepMind إلى أن سياق التسلسل الطويل هذا كان يشكل القيد الرئيسي لـ Enformer، النموذج السابق. وعلى النقيض من سابقتها، يغطي AlphaGenome المناطق غير المشفرة، والتي تحتوي على المتغيرات المرتبطة بالأمراض. بالإضافة إلى ذلك، تم تدريب الذكاء الاصطناعي على مجموعات البيانات من اتحادات علمية مثل ENCODE، وGTEx، و4D Nucleome، وFANTOM5، والتي تغطي مئات من أنواع الخلايا البشرية والفئران.

- كيف يعمل AlphaGenome، الذكاء الاصطناعي الجديد من غوغل الذي يحلل الحمض النووي

من الناحية العملية، يأخذ AlphaGenome تسلسل الحمض النووي كمدخل ويحلل خصائصه الجزيئية. تتنبأ هذه العملية بمكان بدء ونهاية الجينات في أنواع مختلفة من الخلايا، بالإضافة إلى خصائصها الجزيئية. يمكن للذكاء الاصطناعي تخمين مكان حدوث عملية ربط الحمض النووي الريبي، وكمية الحمض النووي الريبي المنتجة، أو مكان ارتباط بروتينات معينة بالحمض النووي.

ثم يقوم AlphaGenome بمقارنة التسلسل الطبيعي مع التسلسل المتحور لتقييم آثارهما. إن الذكاء الاصطناعي قوي جدًا لدرجة أنه لا يستغرق سوى ثانية واحدة لتقييم تأثير الطفرة على جميع الخصائص الجزيئية. ويذكر مهندسو DeepMind أن بعض الأمراض الوراثية، مثل ضمور العضلات، ناجمة عن أخطاء في ربط الحمض النووي الريبي.

لقد تم استخدام AlphaGenome بالفعل لنمذجة طفرة محتملة مرتبطة بالسرطان. وفي اختبار داخلي، توقع الذكاء الاصطناعي أن تؤدي الطفرات في أجزاء معينة من الجينوم إلى إدخال موقع ارتباط لبروتين ينشط جين TAL1 بشكل غير طبيعي. قد يساهم هذا التنشيط في تطور سرطان الدم الليمفاوي الحاد في الخلايا التائية.

وقال بوشميت كوهلي، نائب رئيس الأبحاث في شركة DeepMind: "للمرة الأولى، قمنا بإنشاء نموذج واحد يوحد العديد من التحديات المختلفة التي تأتي مع فهم الجينوم".

ستكون واجهة برمجة التطبيقات AlphaGenome متاحة اعتبارًا من اليوم لمختبرات الأبحاث والجامعات ومنظمات الصحة العامة. كما دعت شركة DeepMind أيضًا المتعاونين من الأوساط الأكاديمية والحكومية والصناعية للتعاون في تطويرها. AlphaGenome هو خليفة AlphaFold، الذكاء الاصطناعي الذي يتنبأ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات والذي فازوا بفضله بجائزة نوبل في الكيمياء في عام 2024.