كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الطب الدقيق على تحقيق قفزة جديدة؟
يساعد الطب الدقيق الأطباء على اختيار علاجات فردية أكثر للمرضى ويعزز نهج العلاج الفردي بدلاً من النهج الشامل المستخدم حاليًا لعلاج جميع المرضى بنفس الطريقة. لذلك ، ستكون المعلومات حول التاريخ الوراثي للمريض والعوامل البيئية والعادات وأسلوب الحياة جزءًا من خطة العلاج. ومع ذلك ، فإن الحصول على هذه المعلومات يتطلب معالجة كميات هائلة من البيانات ، تقدرها إحدى الدراسات بحجم 300 مليون كتاب ، وتتطلب تقنيات متقدمة ، مثل الذكاء الاصطناعي ، لمعالجتها بسرعة.
الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي في الطب الدقيق
بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، ينتقل الطب الدقيق إلى مستوى جديد ويزيد من الدقة والقدرة على التنبؤ بنتائج المرضى. يعتقد البعض أنه لا يمكن تحقيق الطب الدقيق بالكامل دون مساعدة خوارزميات التعلم الآلي.
في مقال نُشر في Drug Discovery World ، أوضح الدكتور لطفي شوشان والدكتور جاويد شيخ من كلية طب وايل كورنيل في قطر الوعد بالطب الدقيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
وفقًا للمؤلفين ، فإن أحد الأهداف الرئيسية للطب الدقيق هو حساب مخاطر إصابة الفرد بأي مرض وتحديد استراتيجيات الوقاية والعلاج الفردية ، مثل تحسين التشخيص وتصميم التدخلات العلاجية ، بينما يعتمد تطوير حالة المريض على إدراج التغيرات الجينية والوظيفية والبيئية الفردية ومجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. يمكن أن يؤدي تصميم الأدوية المستهدفة والأكثر فعالية بناءً على تكامل مصادر البيانات المتعددة لكل فرد إلى علاجات أكثر تخصيصًا.
واحدة من أكبر التحديات التي تواجه تطوير الطب الدقيق هي مشكلة استخدام مجموعات البيانات الكبيرة الموجودة لجعل المعلومات قابلة للاستخدام من قبل الأطباء داخل النظام الصحي.
لذلك ، يعتقد الباحثون أن تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق وتحليل البيانات الضخمة ستصبح وسائل مساعدة مهمة للطب الدقيق. بالإضافة إلى المعلومات العامة وتكنولوجيا الاتصالات وأجهزة الاستشعار التي يمكن استخدامها ، فهي تساعد حاليًا في تحقيق مستوى أعلى من الدقة في الرعاية الصحية.
البنوك الحيوية والتجربة القطرية
إن استخدام الخوارزميات الذكية للاستفادة من كميات هائلة من البيانات يمنح مقدمي الرعاية الصحية الأدوات اللازمة لتخصيص التدخلات الفردية للمرضى بطريقة فردية. أدت التطورات الأخيرة في سرعة جمع البيانات إلى زيادة هائلة في كمية البيانات البيولوجية والطبية التي تم جمعها من السكان من قبل البنوك الحيوية المنشأة لهذا الغرض. تشمل الأمثلة التعاون مع UK Biobank ومبادرة All of Us البحثية و Kadoorie China
وفقًا للباحثين ، يعد برنامج الرعاية الصحية الشخصية في قطر جزءًا من استراتيجية الطب الدقيق المنسقة والمتكاملة لتقديم رعاية صحية عالمية المستوى في المستقبل. في ظل هذه الخلفية ، يُجري قطر بيوبنك دراسة جماعية على مستوى السكان بمبادرة من مؤسسة قطر في عام 2012. تغطي مجموعة البيانات الشاملة للبنك الحيوي تسلسل الجينوم الكامل لـ 20000 فرد والعوامل البيئية التي يتعرضون لها. يخطط مشروع قطر جينوم لتحديد تسلسل الجينوم الكامل لحوالي 300 ألف قطري ، مما سيوفر مصدرًا غنيًا للبيانات لتحقيق هدف تطبيق وتطوير الطب الدقيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي في قطر.
في الآونة الأخيرة ، أطلقت مؤسسة قطر الوطنية للبحوث ومشروع قطر جينوم برنامج أبحاث “الطريق إلى الطب الدقيق”. دعم الأبحاث الجينية لتعزيز اكتشاف الأدوية واستخدام المتغيرات الجينية الخاصة بالمريض لتخصيص العلاجات للسكان القطريين وتخصيصها.
اكتشاف المخدرات وتطويرها
تاريخياً ، كان اكتشاف الأدوية عملية طويلة ومكلفة للغاية ، وعرضة للفشل بسبب السمية غير المتوقعة للأدوية ، أو ضعف الحركية ، أو النشاط غير الكافي للجزيئات العلاجية المحتملة. تقدر تكلفة جلب دواء جديد إلى السوق بمليارات إلى عشرات المليارات من الدولارات ، ويستغرق الأمر عادةً من ثلاث إلى عشرين عامًا. وجدت دراسة أجريت على 106 عقاقير جديدة طورتها 10 شركات أدوية أنها تكلف في المتوسط 2.7 مليار دولار.
في عصر تطبيقات البيانات الضخمة ، يستفيد تطبيق الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من نموذج “جين واحد ، هدف واحد ، دواء واحد” في إطار أهداف غير انتقائية ، حتى بالنسبة لعقار واحد. في هذه الحالة ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التعلم من مجموعات البيانات غير المتجانسة واكتشاف أهداف جديدة للعقاقير ، أو إعادة توظيف أهداف الأدوية الحالية ، أو توجيه خيارات اتخاذ القرار في النهاية.
وقد تم إثبات ذلك مؤخرًا من خلال مبادرات مشاركة البيانات السريرية الدولية الخاصة بـ COVID-19 والتي فتحت وجهة نظر مستنيرة حيث يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي توجيه الأطباء في التصنيف السريع لشدة العدوى من أجل طريقة العلاج الأكثر فعالية.
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في علم الأورام الدقيق
يعتمد علاج الأورام الدقيق بشكل كبير على البيانات الجينية للمريض لاتخاذ قرارات العلاج. حسن تسلسل الجينوم الكامل فهمنا للأورام. تتيح التفاصيل الجزيئية غير المسبوقة علاجات هادفة فعالة للغاية وتطوير أدوية من الجيل التالي.
وفي الوقت نفسه ، يستمر تطوير عقاقير السرطان في التسارع السريع بفضل الطب الدقيق ، الذي يركز على مطابقة دواء أو علاج للتعبير المرغوب في مرضى مختارين ، وفقًا للمؤلفين. لقد ثبت أن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ناجح في اختيار مجموعات الأدوية بناءً على خزعات المريض وتقديم توصيات بشأن الأدوية المناسبة. في علاج السرطان ، يعد تحديد أهداف الأدوية الموثوقة والجينات الدافعة للطب الشخصي أمرًا بالغ الأهمية. بدأ الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي في لعب دور في توليد الأدوية المرشحة الجديدة وإعادة توظيف الأدوية الموجودة. أما فيما يتعلق بتطوير عقاقير السرطان ، فهناك حاجة حتمية لأدوية تستهدف الطفرات منخفضة الحدوث.