باحثون يتمكنون من تحليل خلايا الدماغ فى نصف ساعة فقط بسبب الذكاء الاصطناعي

تمكن باحثون من استخدام آلاف وكلاء الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات تجريبية مستمدة من ملايين خلايا أدمغة الفئران خلال 32 دقيقة، بهدف اكتشاف روابط بين التغيرات الجينية ووظائف الخلايا العصبية، وتحديد مسارات بحثية قد تساعد العلماء على فهم أمراض عصبية بينها ألزهايمر وباركنسون، دون أن تعني النتائج اكتشاف علاج جديد أو إثبات فاعلية تدخل طبي على البشر.

وفقًا لإعلان بحثي نشرته OpenAI بالتعاون مع PerturbAI وScripps Research، اعتمد المشروع على وكلاء يعملون بنموذج GPT-Rosalind، وجرى توزيع مهام تحليل البيانات ومراجعة المنشورات العلمية عليهم بالتوازي، ثم جمع النتائج في خريطة تربط الجينات بالتغيرات الخلوية والآليات البيولوجية المحتملة، وهي عملية قدر الباحثون أن تنفيذها بالمراجعة البشرية المتتابعة قد يستغرق أشهرًا أو عامًا.

كيف تمكنت آلاف الوكلاء من تحليل البيانات؟

استندت التجربة إلى مجموعة بيانات استخدمت تقنية CRISPR لتغيير نشاط جينات داخل خلايا الدماغ، وتولى كل وكيل دراسة تأثير تغيير جيني محدد ومقارنته بالأبحاث المنشورة، ثم تقديم تفسير للنتائج، وأظهرت المقارنة أن الوكلاء الموزعين استشهدوا بأكثر من 700 مرجع علمي عند أكبر حجم اختبار، مقابل 11 مرجعًا لوكيل واحد عمل على المهمة نفسها.

كما فضّل خبراء بشريون، خلال تقييم لم يكشف لهم هوية النظام المستخدم، تقارير الوكلاء الموزعين في 75% من المقارنات، ما يشير إلى قدرة توزيع العمل على توسيع نطاق المراجعة العلمية.

هل اقترب العلماء من علاج أمراض الدماغ؟

رصد النظام اختلافات في تأثير جيني Tsc1 وTsc2 على خلايا المخيخ، رغم ارتباطهما بمسار بيولوجي واحد، كما حدد علاقة محتملة بين اضطراب جين DCTN1 وتغيرات مرتبطة بإنتاج الكوليسترول داخل الخلايا العصبية، وهو الجين الذي ترتبط بعض طفراته بمرض عصبي يحمل أعراضًا تشبه باركنسون ،
لكن النتائج الحالية تمثل فرضيات تحتاج إلى اختبارات تجريبية إضافية، ولم تثبت أن تعديل الكوليسترول يعالج المرض أو يمنع تطوره، وتكمن أهمية التجربة في تسريع الوصول إلى الأسئلة البحثية التي تستحق الاختبار، بدلًا من تقديم الذكاء الاصطناعي باعتباره بديلًا عن العلماء أو التجارب الطبية.