عدد اليوم
خلصت مراجعة جديدة إلى أن التنبؤ بمقاومة السرطانات للأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي يحمل إمكانات تحويلية كبيرة لعلم الأورام الدقيق.
استعرضت الدراسة، المنشورة مؤخرا في مجلة Current Molecular Pharmacology، المشهد المتطور بسرعة للأدوات الحاسوبية المستخدمة في التنبؤ.
بقيادة جيا وانغ وهونغ-روي تشو، والمؤلفين تشي-تشون غو وهو-وين لين من كلية الطب بجامعة شنغهاي جياو تونغ، تُقدّم المقالة خريطة منهجية لكيفية تسخير الذكاء الاصطناعي، ولا سيما التعلم الآلي والتعلم العميق، لدمج بيانات متعددة الأوميات من مستودعات بيانات ضخمة.
تُساعد هذه الأساليب في فهم آليات المقاومة في العلاج الكيميائي، والعلاج الموجه، والعلاج المناعي، كما تُشير إلى أبعاد تنبؤية جديدة مثل التخثر المرتبط بالسرطان.
يؤكد الباحثون على أن قواعد البيانات الموحدة وخطوط المعالجة المسبقة المتطورة أصبحت ضرورية لتحويل البيانات الجينومية وتقنيات النسخ والبيانات السريرية غير المتجانسة إلى مدخلات نموذجية موثوقة. ومع ذلك، يحذرون من أن ندرة البيانات، وعوامل أخرى، لا تزال تشكل عوائق كبيرة أمام تطبيقها سريريًا.
اقرأ أيضا... الذكاء الاصطناعي يساعد في تحديد الأورام الخبيثة في سطح العين
ويشير الدكتور غو إلى أن "المفاضلة الجوهرية بين دقة النموذج وقابليته للتفسير تُضعف ثقة الأطباء وتحد من تطبيقه في الواقع العملي".
ولمعالجة هذه المشكلة، تدعو الدراسة إلى أطر عمل الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير، واستراتيجيات الدمج متعددة الوسائط، ودمج مراقبة الخزعة السائلة الديناميكية لرصد تطور مقاومة الأدوية في الوقت الفعلي.
يتطلع الفريق إلى المستقبل، داعيًا إلى تحول جذري نحو استخدام أدوات متخصصة للفئات الفرعية عالية الخطورة، ولا سيما المرضى المصابين بتجلط الدم المرتبط بالسرطان.
ومن خلال دمج مؤشرات التخثر وعلامات التجلط الطولية، يمكن لهذه النماذج من الجيل التالي أن تقدم تنبؤات قابلة للتنفيذ توجه العلاجات المشتركة المضادة للسرطان ومضادات التخثر. كما يحث الباحثون على وضع معايير بيانات موحدة، والتحقق السريري المستقبلي، والتعاون متعدد التخصصات لسد الفجوة بين الابتكار الحاسوبي والتطبيق السريري.
ويضيف البروفيسور لين "هدفنا هو تجاوز التنبؤات العامة وتقديم رؤى مصممة خصيصًا للمرضى الذين هم في أمس الحاجة إليها".
ويخلص التقرير إلى أنه مع الجهود المتواصلة في تكامل البيانات، وقابلية تفسيرها، وترجمتها سريريًا، فإن التنبؤ بمقاومة الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي يحمل إمكانات تحويلية لعلم الأورام الدقيق.
مصطفى أوفى (أبوظبي)
