“ألفاجينوم من جوجل: الذكاء الاصطناعي الذي يجعل الحمض النووي قابلاً للقراءة – متاح الآن على GitHub!”
أعلنت جوجل ديب مايند اليوم عن “ألفا جينوم” (AlphaGenome)، وهو ليس مجرد إضافة جديدة لسباق الذكاء الاصطناعي في العلوم. مع إتاحة واجهة برمجة التطبيقات (API) للاستخدام البحثي غير التجاري—بالإضافة إلى وثائق شاملة ودعم مجتمعي على جيت هاب—يشير هذا إلى أن علم الجينوم، الذي كان محصورًا في المختبرات المتخصصة وقواعد البيانات المدفوعة، يتحول بسرعة نحو العلم المفتوح.
لماذا يعتبر هذا الأمر مهمًا؟
تخيل أن الحمض النووي (DNA) الخاص بك يشبه دليل تعليمات ضخم يشرح كيفية عمل جسمك. لفترة طويلة، كان العلماء قادرين فقط على فهم الأجزاء التي توجّه الجسم لبناء أشياء مثل البروتينات. لكن معظم الحمض النووي—أكثر من 90% منه—ليس كذلك. فهو لا يبني أي شيء مباشرةً، وكان يُطلق عليه اسم “الحمض النووي غير المرغوب فيه” أو “الجينوم الخردة”.
الآن نعرف أن هذا “الخردة” يقوم بوظيفة مهمة: فهو يساعد في التحكم في وقت وكيفية استخدام التعليمات الحقيقية—مثل لوحة تحكم مليئة بالمفاتيح والعدادات. المشكلة؟ من الصعب جدًا قراءته وفهمه.
هنا يأتي دور “ألفا جينوم”.
ما هو ألفا جينوم؟
ألفا جينوم هو نموذج ذكاء اصطناعي قوي طورته جوجل ديب مايند يمكنه قراءة هذه الأجزاء المعقدة من الحمض النووي بشكل أفضل من أي شيء قبله. يستخدم تعلم الآلة المتقدم (مثل ذلك المستخدم في توليد الصور أو الدردشة الآلية) لتحليل أقسام كبيرة من الحمض النووي—بطول يصل إلى مليون حرف—وتحديد الأجزاء المهمة، وكيف تؤثر على الجينات، وحتى كيف يمكن أن تؤدي الطفرات إلى الأمراض.
الأمر يشبه امتلاك مجهر ذكي جدًا لا يقرأ الدليل فحسب، بل يفهم كيفية تشغيل النظام بأكمله وإيقافه—وما يحدث عندما تسير الأمور بشكل خاطئ.
كيف يمكن أن يفيد العلماء؟
الأمر الرائع هو أن ديب مايند تشارك هذه الأداة عبر واجهة برمجة التطبيقات (API)، مما يسمح للعلماء والباحثين الطبيين حول العالم باستخدامها مجانًا في أبحاثهم. هذا يعني أنها يمكن أن تسرع الاكتشافات في مجالات مثل الأمراض الوراثية، والطب الشخصي، وحتى علاجات مكافحة الشيخوخة.
باختصار: يساعد ألفا جينوم العلماء في قراءة أجزاء من الحمض النووي لم نكن نفهمها من قبل—وهذا قد يغير كل شيء في طريقة علاج الأمراض.
كيف يعمل ألفا جينوم؟
ألفا جينوم هو نموذج تعلم عميق مصمم لتحليل كيفية تنظيم تسلسلات الحمض النووي للتعبير الجيني والوظائف الحرجة الأخرى. على عكس النماذج القديمة التي كانت تحلل أجزاء قصيرة من الحمض النووي، يمكن لألفا جينوم معالجة تسلسلات تصل إلى مليون زوج قاعدي—وهو حجم غير مسبوق يسمح له بالتقاط التفاعلات التنظيمية البعيدة التي فاتت الطرق السابقة.
تكمن قوة ألفا جينوم الأساسية في محرك التنبؤ متعدد الوسائط. على عكس النماذج السابقة التي كانت تستطيع التنبؤ بنوع واحد من النشاط الجيني، يمكن لهذا النموذج إخراج توقعات عالية الدقة للتعبير الجيني، وأحداث التضفير، وحالات الكروماتين، وخريطة اتصالات الكروماتين ثلاثية الأبعاد.
هذا يجعله مفيدًا ليس فقط لتحديد الجينات التي يتم تشغيلها أو إيقافها في الخلية، بل لفهم الرقصة المعقدة لطي الجينوم وتحريره وإمكانية الوصول إليه.
ما الذي يميز بنيته؟
هيكل ألفا جينوم مألوف لمن يستخدمون Stable Diffusion أو نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر محليًا: فهو يستخدم شبكة عصبية مستوحاة من U-Net، بحوالي 450 مليون معيار قابل للتدريب.
قد يبدو هذا الرقم صغيرًا مقارنة بنماذج اللغة التي تعمل بمليارات المعايير، لكن نظرًا لأن الحمض النووي يتكون من 4 قواعد فقط (A-T و C-G)، فإن ألفا جينوم مصمم للقيام بمهمة واحدة بشكل ممتاز.
كيف تم تدريبه؟
اعتمد تدريب النموذج على مجموعة واسعة من البيانات المتاحة للجمهور، بما في ذلك ENCODE و GTEx و 4D Nucleome و FANTOM5—وهي موارد تمثل آلاف التجارب على الخلايا البشرية والفئران.
وكانت العملية سريعة جدًا: باستخدام معالجات Google الخاصة (TPUs)، أكملت ديب مايند التدريب المسبق والتقطير في 4 ساعات فقط، مستخدمة نصف الموارد الحاسية التي استهلكها سابقه، Enformer.
ما مدى دقته؟
تفوق ألفا جينوم على أحدث النماذج في 22 من أصل 24 اختبارًا للتنبؤ بالتسلسل، و 24 من أصل 26 اختبارًا لتأثير المتغيرات الجينية—وهو إنجاز نادر في معايير القطاع حيث تكون التحسينات التدريجية هي القاعدة.
يمكنه مقارنة الحمض النووي المتحور وغير المتحور، والتنبؤ بتأثير المتغيرات الجينية في ثوانٍ—وهو أمر بالغ الأهمية للباحثين الذين يدرسون أسباب الأمراض.
ما أهمية هذا للطب؟
يحتوي الجينوم غير المشفر على العديد من مفاتيح التحكم التي تنظم وظائف الخلايا ومخاطر الأمراض. نماذج مثل ألفا جينوم تكشف كيف تحكم هذه المناطق الغامضة سابقًا الكثير من بيولوجيا الإنسان.
تأثير الذكاء الاصطناعي على علم الأحياء اليوم لا يمكن تجاهله. خذ نموذج Ankh، الذي طوره باحثون من جامعة ميونخ التقنية وجامعة كولومبيا وشركة Protinea الناشئة. يعامل Ankh تسلسلات البروتين كلغة، مما يسمح بتوليد بروتينات جديدة والتنبؤ بسلوكها—مشابهًا لكيفية ترجمة ألفا جينوم “قواعد” تنظيم الحمض النووي.
هناك أيضًا تقنية Nvidia’s GenSLMs، التي تظهر قدرة الذكاء الاصطناعي على توقع تحورات الفيروسات وتجميع المتغيرات الجينية لأبحاث الأوبئة. وفي الوقت نفسه، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لدفع عجلة التقدم في التدخلات المضادة للشيخوخة القائمة على الجينات والكيمياء.
هل ألفا جينوم متاح للجميع؟
إحدى أهم مساهمات ألفا جينوم هي إتاحته. بدلاً من تقييده بالتطبيقات التجارية، النموذج متاح عبر واجهة برمجة التطبيقات العامة للبحث غير التجاري.
على الرغم من أنه ليس مفتوح المصدر بالكامل بعد—بمعنى أن الباحثين لا يمكنهم تنزيله أو تعديله محليًا—إلا أن الواجهة والموارد المصاحبة تسمح للعلماء حول العالم بإجراء التنبؤات، وتكييف التحليلات لأنواع مختلفة من الخلايا، وتقديم ملاحظات لتطوير الإصدارات المستقبلية. وأشارت ديب مايند إلى خطط لإصدار مفتوح المصدر على نطاق أوسع لاحقًا.
ما المستقبل الذي ينتظرنا؟
قدرة ألفا جينوم على تحليل المتغيرات غير المشفرة—حيث توجد معظم الطفرات المرتبطة بالأمراض—يمكن أن تفتح فهمًا جديدًا للاضطرابات الوراثية والأمراض النادرة. كما أن تسريعه لتقييم المتغيرات يدعم الطب الشخصي، حيث تُصمم العلاجات وفقًا للتركيب الجيني الفريد لكل فرد.
الآن، أصبح الجينوم غير المشفر أقل غموضًا، ودور الذكاء الاصطناعي في علم الجينوم في توسع مستمر. قد لا يكون ألفا جينوم النموذج الذي سيأخذنا إلى عالم “بريف نيو وورلد” (عالم جديد شجاع)، لكنه علامة واضحة على الاتجاه الذي نسير فيه: مزيد من البيانات، تنبؤات أفضل، وفهم أعمق لكيفية عمل الحياة.
الأسئلة الشائعة
- ما هو ألفا جينوم؟
ألفا جينوم هو نموذج ذكاء اصطناعي طورته جوجل ديب مايند لتحليل الأجزاء غير المشفرة من الحمض النووي، مما يساعد العلماء على فهم كيفية تنظيم الجينات والتنبؤ بتأثير الطفرات. - كيف يمكن أن يفيد الطب؟
يمكن أن يساعد في تسريع اكتشاف علاجات للأمراض الوراثية، وتحسين الطب الشخصي، وحتى تطوير أدوية مضادة للشيخوخة. - هل ألفا جينوم متاح للجميع؟
نعم، واجهة برمجة التطبيقات (API) متاحة للباحثين غير التجاريين، مع خطط لإصدار مفتوح المصدر في المستقبل.
