الملخص:
أصدرت شركة Microsoft Research مؤخرًا رسميًا نظامًا لأبحاث الذكاء الاصطناعي يسمى Quine، وعرّفته بأنه "نموذج عالمي بيولوجي" في مجال علوم الحياة. تم تصميم النظام لمساعدة العلماء على فهم الآليات البيولوجية المعقدة، وتسريع عملية اكتشاف الأدوية، وتعزيز الإنجازات البحثية المتعلقة بالأمراض الرئيسية مثل السرطان.
صرحت مايكروسوفت أنه على مدى العقود القليلة الماضية، واصلت الشركة الاستثمار في الأبحاث في مجال البيولوجيا الحاسوبية، والتي تغطي علم المناعة، وعلم الفيروسات، وعلم الجينوم، والتصوير الطبي الحيوي، وبيولوجيا الخلية، وهندسة البروتين. مع تزايد تعقيد أبحاث علوم الحياة، لا تستطيع النماذج التقليدية في كثير من الأحيان التعامل إلا مع البيانات في مجال واحد، في حين تتضمن الأنظمة البيولوجية الحقيقية تفاعلات على مستويات متعددة مثل الجينات والبروتينات والخلايا والأنسجة. ولذلك، أراد فريق البحث بناء نظام يمكنه إجراء الاستدلال عبر مقاييس وأنواع بيانات مختلفة.
يتكون الكواين من جزأين أساسيين. الأول هو نموذج العالم البيولوجي، والذي يمكن تدريبه بشكل مشترك على أنواع بيانات متعددة مثل الجينوم، والبروتينات، والجزيئات الكيميائية، والحمض النووي الريبي (RNA)، وحالات الخلية، والصور البيولوجية لإنشاء إطار موحد لتمثيل المعرفة. والثانية عبارة عن منصة بحثية تفاعلية تربط الأدبيات العلمية والأدوات التجريبية والنماذج المنطقية والمختبرات والباحثين العلميين أنفسهم لتشكيل حلقة بحث علمية مغلقة كاملة.
تعتقد Microsoft أن Quine لا يُستخدم ليحل محل التجارب، بل لمساعدة العلماء على فحص وتحديد أولويات اتجاهات البحث المحتملة قبل استثمار الموارد التجريبية باهظة الثمن والمستهلكة للوقت. يمكن للنظام التنبؤ بالتأثير المحتمل للتدخل بناءً على المعرفة الموجودة، وبالتالي تحسين كفاءة التصميم التجريبي.
يتم استخدام الكواين لدراسة سرطان الغدة البنكرياسية القنوي في دراسة تعاونية مع معهد برود بجامعة هارفارد ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. سعى فريق البحث إلى اختبار فرضية طويلة الأمد مفادها أن سلوك الورم والاستجابة للأدوية لا يتأثران بالعوامل الوراثية فحسب، بل أيضًا بالتغيرات في الحالات الخلوية.
باستخدام Quine، قام الباحثون بتحليل وتصنيف الآلاف من المركبات المرشحة للعثور على تلك التي من المرجح أن تدفع الخلايا السرطانية إلى حالة علاجية أكثر ملاءمة. وأظهر التحقق المختبري اللاحق أن المركبات المرشحة ذات الأولوية العالية التي اختارها النظام أنتجت بالفعل أهم التأثيرات المتوقعة.
كشفت Microsoft أن أعمال الفحص والتحقق المركبة التي ربما استغرقت شهورًا لإكمالها في الماضي، تم الانتهاء منها في عطلة نهاية أسبوع واحدة فقط بمساعدة Quine، بدءًا من الفحص وحتى التحقق التجريبي، مما أدى إلى تقصير دورة البحث بشكل كبير وتقليل تكاليف البحث والتطوير.
ظهر أيضًا اكتشاف غير متوقع أثناء عملية البحث. بالإضافة إلى اختبار الفرضيات الموجودة، توقع كواين أن بعض المركبات ستوجه الخلايا السرطانية إلى حالة خلوية ثالثة لم يتم التركيز عليها من قبل، وأكدت النتائج التجريبية اللاحقة هذا التوقع. ويعتقد الباحثون أن هذا يدل على أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه تسريع العملية التجريبية فحسب، بل قد يساعد العلماء أيضًا على اكتشاف قوانين بيولوجية جديدة.
وفي الوقت نفسه، أطلقت مايكروسوفت برنامج Quine Fellows للباحثين، ودعت الباحثين في مجالات علوم الحياة والطب للمشاركة في استخدام هذا النظام وتقديم التغذية الراجعة لفريق مايكروسوفت. وتأمل الشركة في مواصلة تحسين قدرات النموذج من خلال سيناريوهات البحث العلمي الحقيقية واستكشاف المزيد من اتجاهات التطبيق العملي.
تؤكد مايكروسوفت أن Quine لا تزال تقنية بحث علمي تجريبية وهي لأغراض بحثية فقط وغير مناسبة للتشخيص السريري أو اتخاذ القرارات الطبية. يجب مراجعة الاستنتاجات الناتجة عن النظام من قبل باحثين محترفين والتحقق منها من خلال تجارب حقيقية قبل اعتمادها. ومع نضوج التكنولوجيا في المستقبل، تخطط Microsoft لتوسيع نطاق استخدام التقنيات ذات الصلة تدريجيًا من خلال منصات مثل Microsoft Discovery.
مع تزايد مشاركة الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في البحث العلمي، تعتقد Microsoft أنه من المتوقع أن تصبح أنظمة مثل Quine جزءًا مهمًا من البنية التحتية للبحث العلمي في المستقبل. ومن خلال الدمج الوثيق بين الاستدلال الحسابي والتحقق التجريبي، قد يتمكن العلماء من إكمال العملية برمتها من طرح الأسئلة إلى التوصل إلى الاكتشافات بسرعة أكبر، وبالتالي تسريع تطوير الأدوية الجديدة والابتكار في علوم الحياة.
معرفة المزيد:
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-quine-an-ai-research-system-designed-for-the-complexity-of-biology/
التعليقات