تتنبأ نماذج الذكاء الاصطناعي بالطفرات الفيروسية، وتعزز من الاستعداد للأوبئة

تلعب الذكاء الصناعي دورًا هامًا في مساعدة العلماء على التنبؤ بكيفية تطور الفيروسات، مما قد يعمل على تحسين الاستعداد للأوبئة والمساهمة في تطوير اللقاحات والعلاجات المضادة للفيروسات.

رغم أن التنبؤ بتطور الفيروسات المتفشية لا يزال في مرحلته الأولى، إلا أن الباحثين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتوقع كيف ستتحور الفيروسات الرنا، مثل فيروس SARS-CoV-2 والأنفلونزا، كما هو مفصل في تقرير جديد نشرته Nature.

تتراكم الطفرات باستمرار في الفيروسات الريبوزية، وقد تمكن بعضها الفيروس من الهروب من الكشف المناعي والانتشار بسهولة أكبر. تشير الطبيعة إلى أنه من خلال التنبؤ بهذه الطفرات، يمكن للعلماء تصميم لقاحات وعلاجات أكثر فعالية مقدمًا، معالجة التهديدات المستقبلية قبل أن تصبح شائعة.

حاليًا، تتمكن أدوات الذكاء الصناعي من التنبؤ بأي الطفرات الفردية من المرجح أن تكون ناجحة وأي الأنماط الفيروسية قد تهيمن في المدى القصير. ومع ذلك، تقول الطبيعة أن التنبؤ بالتغييرات طويلة الأمد أو التركيبات المعقدة للطفرات لا يزال تحديًا.

لقد تعززت دور الذكاء الصناعي في هذا المجال بفضل نماذج التنبؤ المتقدمة ببنية البروتينات مثل AlphaFold و ESM-2 و ESMFold، التي تحلل كيف تؤثر الطفرات على البروتينات الفيروسية. تقول “نيتشر” أن هذه الأدوات تحدث ثورة في القدرة على محاكاة تطور الفيروسات وتساعد العلماء على فهم كيف يتكيف الفيروسات مثل SARS-CoV-2 مع مرور الوقت.

إن توفر كميات هائلة من البيانات الجينية أمر حاسم لنماذج الذكاء الصناعي للتنبؤ بتطور الفيروسات. مع ما يقرب من 17 مليون جينوم لفيروس SARS-CoV-2 تم تسلسلها، تمتلك نماذج الذكاء الصناعي خزانًا غنيًا من البيانات للتدريب عليها، مما يتيح للباحثين محاكاة السلالات المحتملة في المستقبل، كما تقول “نيتشر”.

على سبيل المثال، لعب نموذج CoVFit الذي طوره فريق جومبي إيتو في جامعة طوكيو دورًا حاسمًا في التنبؤ بأي الطفرات من SARS-CoV-2 من المرجح أن تنتشر وتهيمن على السكان، كما أفادت مجلة Nature.

بالإضافة إلى تتبع الفيروسات المعروفة، يساعد الذكاء الصناعي العلماء أيضًا في اكتشاف فيروسات جديدة. كشفت دراسة نُشرت في أكتوبر أن الباحثين استخدموا الذكاء الصناعي لتحديد 70,500 فيروس RNA جديد، والعديد منها يزدهر في البيئات القاسية مثل بحيرات الملح والفوهات الحرارية.

تطبق هذه الدراسة الميتاجينوميكس، مما يتيح للعلماء تحليل المادة الجينية من النظم البيئية المتنوعة دون زراعة الفيروسات الفردية في المختبر.

بالرغم من التقدم، تقول نيتشر أن هناك تحديات تظل قائمة عند محاولة التنبؤ الدقيق للقفزات الفيروسية المفاجئة، مثل ظهور السلالة أوميكرون، التي أدخلت أكثر من 50 طفرة في قفزة واحدة.

لكي تصبح هذه النماذج الذكاء الصناعي أكثر دقة، تحتاج إلى أكثر من خمس سنوات من البيانات حول تطور الفيروسات، كما تقول Nature. سيساهم الجمع بين عمليات تسلسل الرصد والبيانات التجريبية في تحسين التنبؤات ومساعدة الباحثين على البقاء في طليعة التهديدات الفيروسية المتطورة.