ترجمة السرطان إلى خوارزميات وسعودة قواعد البيانات

أحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا كبيرًا في مجال الطب، خاصةً فيما يتعلق بفهم ومعالجة الأمراض المعقدة مثل السرطان، -عافانا وعافاكم الله- يحمل كل نوع من أنواع السرطان مجموعة فريدة من الطفرات الجينية.
هذه الطفرات هي العامل الأساسي وراء نشوء المرض، كما أنها العامل الأساسي في تحديد مسار تطوره وانتشاره.
لذلك فإن فهم هذه الطفرات الجينية في المريض أمر بالغ الأهمية للسيطرة على الورم ونجاح العلاج. الآن.. وباستخدام القوة الحسابية الهائلة لأدوات الذكاء الاصطناعي، يمكن تحليل البيانات الجينية الكبيرة والمعقدة بسرعة ودقة لم تكن متاحة من قبل. مكنت هذه الأدوات العلماء من تحويل الشفرة الجينية الفوضوية للسرطان إلى بنية واضحة قائمة على الخوارزميات. أي انه تمت ترجمة الشفرات الجينية المعقدة للسرطان إلى وضوح خوارزمي منظم، مما أتمت عملية تحديد المرض وتوقع مساره وعلاجه، فبالإضافة الى تحسين طرق التشخيص، من المتوقع أن يساهم هذا التطور في تصميم علاجات مخصصة، فالخوارزميات يمكنها التنبؤ بكيفية تطور المرض لدى كل مريض، ما يتيح للأطباء اختيار العلاج الأنسب لكل حالة بشكل أسرع وأكثر دقة، كما أنه يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في اكتشاف أدوية جديدة من خلال تحليل التفاعلات الجينية والبحث عن المركبات الكيميائية التي يمكنها استهداف هذه الطفرات بفعالية.
عند تبني هذه التطبيقات الطبية، سواء فيما يخص مجال الأورام أو أي تطبيق طبي آخر قائم عل الذكاء الاصطناعي، فإن استخدام بيانات محلية بجانب البيانات العالمية لإنشاء التطبيق يعتبر مهمًا لعدة أسباب، لعل من أهم هذه الأسباب هو التنوع الجيني والتأثير البيئي.
حيث إنه قد تكون "بروفيلات" الطفرات لبعض السرطانات متباينة في المجموعات العرقية المختلفة، تشير الدراسات المحلية أنه يوجد لدى سكان السعودية سمات جينية مميزة فيما يخص بعض السرطانات قد لا تكون ممثلة بشكل جيد في قواعد البيانات العالمية. كما يمكن أن تتأثر السرطانات بالعوامل البيئية والعادات الغذائية وأسلوب الحياة، والتي تختلف بشكل كبير بين بلد وآخر، استعمال بيانات من السكان السعوديين سيساعد في التقاط هذه العوامل وتفاعلاتها مع الاستعدادات الجينية المسببة للمرض.
إن النهج الهجين هو الأفضل لتحقيق أدق النتائج، حيث توفر البيانات العالمية رؤى قيمة وسياق أوسع، بينما تعكس البيانات المحلية خصائص الفئه السكانية المستهدفة بشكل أدق، بالتالي، فإنه من المهم تجهيز وترتيب قواعد البيانات المحلية فيما يخص الطفرات السرطانية للشعب، وإنشاء قواعد بيانات معياريه، وذلك ليتم استخدامها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي القادمة للأسواق قبل تبنيها لضمان أن يكون النموذج عالي الفعالية على السكان السعوديين.
*عالمة أبحاث