Follow ICT
شعار الموقع الاساسى
جايزة 160
جايزة 160

بمساعدة الذكاء الاصطناعي.. تطوير علاج للسرطان في 30 يوما فقط

تجاوز استخدام التكنولوجيا مجرد إنتاج الصور والنصوص، لتساعد في تطوير علاجات لأكثر الأمراض فتكا وهو السرطان. فبمساعدة الذكاء الاصطناعي، طور باحثون من جامعة تورنتو مع Insilico Medicine دواء يسمى Pharma لعلاج سرطان الخلايا الكبدية (HCC) في 30 يوما فقط، فضلاً عن التنبؤ بمعدل بقاء المريض على قيد الحياة باستخدام ملاحظات الأطباء.

وأصبح الذكاء الاصطناعي سلاحا جديدا ضد الأمراض الفتاكة، حيث أن التكنولوجيا قادرة على تحليل كميات هائلة من البيانات، وكشف الأنماط والعلاقات، والتنبؤ بآثار العلاجات.

وقال اليكس زافورونكوف، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Insilico Medicine في بيان: “بينما كان العالم مفتونا بالتطورات في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي في الفن واللغة، تمكنت خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة بنا من تصميم مثبطات قوية لهدف بهيكل مشتق من AlphaFold”.

واستخدم الفريق AlphaFold، قاعدة بيانات بنية بروتينية مدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI)، لتصميم وتوليف دواء محتمل لعلاج سرطان الخلايا الكبدية (HCC)، وهو النوع الأكثر شيوعا من سرطان الكبد الأولي. وتم إنجاز هذا العمل الفذ في 30 يوما فقط من اختيار الهدف وبعد تصنيع سبعة مركبات فقط.

وفي جولة ثانية من التوليد المركب المدعوم بالذكاء الاصطناعي، اكتشف الباحثون جزيئا أكثر فاعلية – على الرغم من أن أي دواء محتمل سيظل بحاجة إلى الخضوع لتجارب إكلينيكية.

وقال فينج رين، كبير المسؤولين العلميين والرئيس التنفيذي المشارك لشركة Insilico Medicine: “شق AlphaFold أرضية علمية جديدة في التنبؤ بهيكل جميع البروتينات في جسم الإنسان. في Insilico Medicine، رأينا ذلك كفرصة لا تصدق لأخذ هذه الهياكل وتطبيقها على منصة الذكاء الاصطناعي الشاملة الخاصة بنا من أجل إنشاء علاجات جديدة لمعالجة الأمراض ذات الاحتياجات العالية غير الملباة. وهذه الورقة هي خطوة أولى مهمة في هذا الاتجاه”.

ويستخدم النظام المستخدم للتنبؤ بمتوسط العمر المتوقع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) – فرع من الذكاء الاصطناعي يفهم لغة الإنسان المعقدة – لتحليل ملاحظات أخصائي الأورام بعد زيارة الاستشارة الأولية للمريض. وحدد النموذج الخصائص الفريدة لكل مريض، وتوقع بقاء ستة أشهر و36 شهرا و60 شهرا بدقة تزيد عن 80%.

وتحتوي الوثائق على العديد من التفاصيل مثل عمر المريض، ونوع السرطان، والظروف الصحية الأساسية، وتعاطي العقاقير في الماضي، وتاريخ العائلة. ويجمع الذكاء الاصطناعي كل هذا لرسم صورة كاملة لنتائج المرضى.