دمج الخبراء الذكاء الاصطناعي مع المعرفة المستقاة من مئات التجارب البيولوجية لتطوير تقنية تسمح للباحثين بتطوير الأدوية لمجموعة واسعة من الأمراض، بما فيها كورونا.
وساعدت منصة التحليل Seurat، وهي أداة التعلم الآلي، الباحثين في جميع أنحاء العالم على اكتشاف مجموعات خلايا جديدة في الأعضاء السليمة والمريضة.
وتعالج أداة التعلم الآلي هذه البيانات من تسلسل الحمض النووي الريبي أحادي الخلية من دون أي معلومات مسبقاً عن كيفية عمل هذه الجينات وارتباط بعضها ببعض.
وتتخذ التقنية نهجاً مختلفاً من طريق إضافة المعرفة حول بعض الجينات وأنواع الخلايا للعثور على أدلة حول الأدوار المميزة للخلايا. أكثر من عقد من البحث لتحديد جميع الأهداف المحتملة لعوامل النسخ.
واستخدم الباحثون نهجاً رياضياً يحوّل المعرفة السابقة إلى احتمالات يمكن حسابها على جهاز كمبيوتر، ثم استخدمت خوارزمية التعلم الآلي لمعرفة وظيفة عوامل النسخ في كل واحدة من آلاف الخلايا التي حُلِّلَت.
"ويعمل هذا النهج عبر مجموعة واسعة من أنواع الخلايا والأعضاء، ويمكن استخدامه لتطوير علاجات لأمراض مثل كورونا والزهايمر"، يكتب طالب الدكتوراه في المعلوماتية الحيوية في جامعة إلينوي في شيكاغو، شانغ جاو، وأستاذ الطب وعلم الأدوية والهندسة الطبية الحيوية في جامعة إلينوي في شيكاغو، وجليس رحمان، عبر موقع "ذا كونفيرسيشن".
وتعمل أدوية هذه الأمراض التي يصعب علاجها بشكل أفضل إذا استهدفت الخلايا التي تسبب المرض وتجنب الأضرار الجانبية للخلايا الأخرى. تسهل التقنية على الباحثين التركيز على هذه الأهداف.