أحدث الأخبار مع #AlphaFold
أخبارنا
٣٠-٠٤-٢٠٢٥
- صحة
- أخبارنا
حسام الحوراني : الذكاء الاصطناعي وعلم الأوبئة: عندما تُحارب الفيروسات بالخوارزميات
أخبارنا : في عالم يتغير بوتيرة غير مسبوقة، ويزداد ترابطه يوماً بعد يوم، أصبحت الأوبئة تهديدًا عالميًا لا يعرف حدودًا. ما أن يظهر فيروس في أقصى الشرق حتى يصل إلى الغرب خلال ساعات. وفي ظل هذا الواقع، لم يعد الاعتماد على أدوات تقليدية في علم الأوبئة كافيًا، بل بات لزامًا على البشرية تسخير أقوى أدوات العصر: الذكاء الاصطناعي. نعم، تلك الخوارزميات التي كانت يومًا مكرّسة لتحسين محركات البحث أو توصية الأفلام، أصبحت الآن في الخطوط الأمامية لمواجهة الأوبئة، والتنبؤ بها، والحد من آثارها المدمرة. علم الأوبئة، الذي يدرس أنماط انتشار الأمراض وتوزعها وتأثيراتها، شهد تحولًا جذريًا منذ دخول الذكاء الاصطناعي إلى ساحته. فبدلًا من التحليل اليدوي للبيانات والتقارير، بات العلماء اليوم يستخدمون نماذج تنبؤية متقدمة يمكنها تحليل ملايين البيانات في وقت قياسي، واستنتاج روابط خفية لا يمكن للعقل البشري اكتشافها بسهولة. أبرز ما يقدّمه الذكاء الاصطناعي لعلم الأوبئة هو القدرة على التنبؤ بالانتشار قبل أن يحدث. باستخدام تقنيات مثل تعلم الآلة (Machine Learning) وتحليل البيانات الضخمة (Big Data Analytics)، يمكن للخوارزميات تتبع مؤشرات مبكرة على تفشي مرض ما، سواء عبر تحليل نتائج البحث على الإنترنت، أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، أو حتى تحليلات المشتريات في الصيدليات. خوارزميات مثل تلك التي طورتها شركة «بلو دوت» الكندية تمكّنت من رصد تفشي فيروس كورونا قبل منظمة الصحة العالمية، عبر تحليل حركة المسافرين والتقارير الصحية باللغة الصينية. ولم تتوقف فوائد الذكاء الاصطناعي عند التنبؤ، بل امتدت إلى تحسين أنظمة المراقبة الوبائية. ففي الوقت الذي كانت فيه الدول تكافح لتجميع البيانات يدوياً، كانت الخوارزميات تقوم بتحليل البيانات الصحية من المستشفيات، والمختبرات، وحتى من الأجهزة القابلة للارتداء، لاكتشاف نقاط التفشي ومراكز العدوى في الوقت الحقيقي. وقد ساعد هذا التحليل السريع في رسم خرائط دقيقة لتوزع المرض، وتوجيه الموارد الصحية بشكل فعال، واتخاذ قرارات سريعة بشأن الإغلاق أو الاستجابة الطبية. كما أثبت الذكاء الاصطناعي دوره في تسريع تطوير اللقاحات. من خلال تقنيات التعلم العميق، بات من الممكن تحليل تسلسل الجينوم الفيروسي، والتعرف على البروتينات المناسبة لتصميم اللقاح، واختصار سنوات من العمل إلى شهور أو حتى أسابيع. نموذج «AlphaFold» الشهير من DeepMind، على سبيل المثال، فتح آفاقًا جديدة في فهم البروتينات الفيروسية، وهو ما أسهم بشكل غير مباشر في تسريع أبحاث علاج كوفيد-19. وعلى مستوى المجتمع، يتيح الذكاء الاصطناعي تصميم نماذج محاكاة تعكس كيفية انتشار المرض في المدن، وتأثير السلوك البشري على سلاسل العدوى. هذه النماذج تساعد صناع القرار على اختبار السيناريوهات المختلفة – مثل إغلاق المدارس، أو فرض الكمامات، أو توزيع اللقاحات – قبل تنفيذها فعليًا، مما يوفر الوقت والتكلفة، ويقلل من الأخطاء القاتلة. لكن هذه القفزة التكنولوجية لا تخلو من التحديات. أولها وأخطرها هو الخصوصية. فلكي تعمل هذه الأنظمة بكفاءة، فإنها تحتاج إلى بيانات صحية دقيقة ومستمرة، وهو ما يفتح الباب لمخاوف تتعلق باستخدام البيانات الشخصية، ومخاطر المراقبة الزائدة. كما أن بعض الخوارزميات تعاني من التحيّز إذا لم تُدرّب على بيانات متنوعة تمثّل كافة الفئات السكانية، مما قد يؤدي إلى توصيات غير دقيقة أو غير عادلة في توزيع الموارد أو اللقاحات. بالإضافة إلى ذلك، هناك حاجة ملحّة إلى تعزيز التكامل بين الذكاء الاصطناعي والقطاع الصحي التقليدي. لا يزال كثير من العاملين في الصحة العامة ينظرون إلى هذه الأدوات كمنتج تقني بعيد عن الواقع العملي. وهنا، تأتي أهمية بناء جسور تعاون حقيقية بين المبرمجين وعلماء الأوبئة، وصناع السياسات، لضمان أن تكون النماذج الذكية قابلة للتطبيق، وتخدم هدفًا إنسانيًا واضحًا. في منطقتنا العربية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون نقطة تحول في الاستعداد الصحي الوطني. فمع محدودية الموارد أحيانًا، وغياب أنظمة مراقبة متطورة، توفر هذه التقنيات وسيلة فعالة لرصد الأوبئة قبل تفاقمها، وتوجيه الاستجابة الطبية بكفاءة. يمكن للحكومات الاستثمار في بناء مراكز تحليل بيانات صحية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتدريب الكوادر الطبية على استخدام هذه الأدوات ضمن برامج الوقاية والاستجابة السريعة. في نهاية المطاف، لا يمكننا منع ظهور الأوبئة، لكن يمكننا أن نستعد لها بذكاء. الذكاء الاصطناعي لا يُقدّم وصفة سحرية، لكنه يُمثل نقلة نوعية في كيفية فهمنا للأمراض، وتفاعلنا معها. إنه الشريك الرقمي الذي لا ينام، يحلل، ويتعلم، ويتطور مع كل موجة جديدة.في عالم الأوبئة فان الوقت هو الحياة، والدقة تعني النجاة. والذكاء الاصطناعي يمنحنا الأداة التي قد تُنقذ ملايين الأرواح، إذا ما استُخدمت بوعي، ومسؤولية وعدالة.
الدستور
٢٩-٠٤-٢٠٢٥
- صحة
- الدستور
الذكاء الاصطناعي وعلم الأوبئة: عندما تُحارب الفيروسات بالخوارزميات
في عالم يتغير بوتيرة غير مسبوقة، ويزداد ترابطه يوماً بعد يوم، أصبحت الأوبئة تهديدًا عالميًا لا يعرف حدودًا. ما أن يظهر فيروس في أقصى الشرق حتى يصل إلى الغرب خلال ساعات. وفي ظل هذا الواقع، لم يعد الاعتماد على أدوات تقليدية في علم الأوبئة كافيًا، بل بات لزامًا على البشرية تسخير أقوى أدوات العصر: الذكاء الاصطناعي. نعم، تلك الخوارزميات التي كانت يومًا مكرّسة لتحسين محركات البحث أو توصية الأفلام، أصبحت الآن في الخطوط الأمامية لمواجهة الأوبئة، والتنبؤ بها، والحد من آثارها المدمرة. علم الأوبئة، الذي يدرس أنماط انتشار الأمراض وتوزعها وتأثيراتها، شهد تحولًا جذريًا منذ دخول الذكاء الاصطناعي إلى ساحته. فبدلًا من التحليل اليدوي للبيانات والتقارير، بات العلماء اليوم يستخدمون نماذج تنبؤية متقدمة يمكنها تحليل ملايين البيانات في وقت قياسي، واستنتاج روابط خفية لا يمكن للعقل البشري اكتشافها بسهولة. أبرز ما يقدّمه الذكاء الاصطناعي لعلم الأوبئة هو القدرة على التنبؤ بالانتشار قبل أن يحدث. باستخدام تقنيات مثل تعلم الآلة (Machine Learning) وتحليل البيانات الضخمة (Big Data Analytics)، يمكن للخوارزميات تتبع مؤشرات مبكرة على تفشي مرض ما، سواء عبر تحليل نتائج البحث على الإنترنت، أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، أو حتى تحليلات المشتريات في الصيدليات. خوارزميات مثل تلك التي طورتها شركة «بلو دوت» الكندية تمكّنت من رصد تفشي فيروس كورونا قبل منظمة الصحة العالمية، عبر تحليل حركة المسافرين والتقارير الصحية باللغة الصينية. ولم تتوقف فوائد الذكاء الاصطناعي عند التنبؤ، بل امتدت إلى تحسين أنظمة المراقبة الوبائية. ففي الوقت الذي كانت فيه الدول تكافح لتجميع البيانات يدوياً، كانت الخوارزميات تقوم بتحليل البيانات الصحية من المستشفيات، والمختبرات، وحتى من الأجهزة القابلة للارتداء، لاكتشاف نقاط التفشي ومراكز العدوى في الوقت الحقيقي. وقد ساعد هذا التحليل السريع في رسم خرائط دقيقة لتوزع المرض، وتوجيه الموارد الصحية بشكل فعال، واتخاذ قرارات سريعة بشأن الإغلاق أو الاستجابة الطبية. كما أثبت الذكاء الاصطناعي دوره في تسريع تطوير اللقاحات. من خلال تقنيات التعلم العميق، بات من الممكن تحليل تسلسل الجينوم الفيروسي، والتعرف على البروتينات المناسبة لتصميم اللقاح، واختصار سنوات من العمل إلى شهور أو حتى أسابيع. نموذج «AlphaFold» الشهير من DeepMind، على سبيل المثال، فتح آفاقًا جديدة في فهم البروتينات الفيروسية، وهو ما أسهم بشكل غير مباشر في تسريع أبحاث علاج كوفيد-19. وعلى مستوى المجتمع، يتيح الذكاء الاصطناعي تصميم نماذج محاكاة تعكس كيفية انتشار المرض في المدن، وتأثير السلوك البشري على سلاسل العدوى. هذه النماذج تساعد صناع القرار على اختبار السيناريوهات المختلفة – مثل إغلاق المدارس، أو فرض الكمامات، أو توزيع اللقاحات – قبل تنفيذها فعليًا، مما يوفر الوقت والتكلفة، ويقلل من الأخطاء القاتلة. لكن هذه القفزة التكنولوجية لا تخلو من التحديات. أولها وأخطرها هو الخصوصية. فلكي تعمل هذه الأنظمة بكفاءة، فإنها تحتاج إلى بيانات صحية دقيقة ومستمرة، وهو ما يفتح الباب لمخاوف تتعلق باستخدام البيانات الشخصية، ومخاطر المراقبة الزائدة. كما أن بعض الخوارزميات تعاني من التحيّز إذا لم تُدرّب على بيانات متنوعة تمثّل كافة الفئات السكانية، مما قد يؤدي إلى توصيات غير دقيقة أو غير عادلة في توزيع الموارد أو اللقاحات. بالإضافة إلى ذلك، هناك حاجة ملحّة إلى تعزيز التكامل بين الذكاء الاصطناعي والقطاع الصحي التقليدي. لا يزال كثير من العاملين في الصحة العامة ينظرون إلى هذه الأدوات كمنتج تقني بعيد عن الواقع العملي. وهنا، تأتي أهمية بناء جسور تعاون حقيقية بين المبرمجين وعلماء الأوبئة، وصناع السياسات، لضمان أن تكون النماذج الذكية قابلة للتطبيق، وتخدم هدفًا إنسانيًا واضحًا. في منطقتنا العربية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون نقطة تحول في الاستعداد الصحي الوطني. فمع محدودية الموارد أحيانًا، وغياب أنظمة مراقبة متطورة، توفر هذه التقنيات وسيلة فعالة لرصد الأوبئة قبل تفاقمها، وتوجيه الاستجابة الطبية بكفاءة. يمكن للحكومات الاستثمار في بناء مراكز تحليل بيانات صحية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتدريب الكوادر الطبية على استخدام هذه الأدوات ضمن برامج الوقاية والاستجابة السريعة. في نهاية المطاف، لا يمكننا منع ظهور الأوبئة، لكن يمكننا أن نستعد لها بذكاء. الذكاء الاصطناعي لا يُقدّم وصفة سحرية، لكنه يُمثل نقلة نوعية في كيفية فهمنا للأمراض، وتفاعلنا معها. إنه الشريك الرقمي الذي لا ينام، يحلل، ويتعلم، ويتطور مع كل موجة جديدة.في عالم الأوبئة فان الوقت هو الحياة، والدقة تعني النجاة. والذكاء الاصطناعي يمنحنا الأداة التي قد تُنقذ ملايين الأرواح، إذا ما استُخدمت بوعي، ومسؤولية وعدالة.
المغرب اليوم
٢٠-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- المغرب اليوم
"غوغل" تُراهن على حوسبة الكم لتخطي حدود الذكاء الاصطناعي
بين جدران مجموعة من المباني السرية في مدينة سانتا باربرا بولاية كاليفورنيا، يعمل فريق من علماء شركة ألفابت، الشركة الأم لـ " غوغل"، على أحد أكثر المشاريع طموحاً في تاريخها وهو تطوير أقوى حاسوب كمومي في العالم. ويقول جوليان كيلي، مدير الأجهزة في قسم "غوغل" كوانتوم للذكاء الاصطناعي: "في المستقبل، قد يتكامل الكم والذكاء الاصطناعي بشكل كبير. مشيراً إلى التوجه الجديد الذي تسعى "غوغل" إلى قيادته، بحسب تقرير نشره موقع "CNBC" واطلعت عليه "العربية Business". وبالرغم من أن "غوغل" بدت متأخرة في سباق الذكاء الاصطناعي التوليدي بعد الطفرة التي أحدثتها شركة OpenAI عبر إطلاق "تشات جي بي تي" في أواخر عام 2022، إلا أن الشركة الأميركية العملاقة أظهرت في أواخر العام الماضي نيتها في العودة بقوة إلى المنافسة. فقد كشفت "غوغل" عن شريحة كمومية جديدة تحمل اسم "ويلو"، قادرة على حل مسألة معيارية معقدة بسرعة تفوق ما يمكن لأي حاسوب تقليدي تنفيذه. الأهم من ذلك، أن إضافة مزيد من "البتات الكمومية" إلى الشريحة أسهم في تقليص نسبة الأخطاء بشكل ملحوظ، وهو ما اعتبره خبراء خطوة متقدمة في عالم الحوسبة الكمومية. جون بريسكيل، مدير معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا للمعلومات الكمومية والمادة، علق على هذا التقدم قائلاً: "هذا إنجاز كبير. كنا ننتظر مثل هذه اللحظة منذ سنوات". الشريحة الجديدة قد تُعيد "غوغل" إلى صدارة السباق التكنولوجي، وتفتح أمامها آفاقاً تجارية ضخمة، لا سيما في ظل التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي اليوم، وأبرزها نقص البيانات عالية الجودة اللازمة لتدريب النماذج المتقدمة. وهنا تظهر أهمية الحوسبة الكمومية، حيث يمكنها توليد بيانات جديدة تماماً، تتيح للذكاء الاصطناعي توسيع قدراته وتحقيق قفزات دقيقة في مجالات متعددة. ويستشهد كيلي بمثال عملي، وهو نموذج "AlphaFold" الذي طورته "غوغل ديب مايند" وساعد العلماء على فهم هياكل البروتينات، وهو الابتكار الذي حصد مطوروه جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024. هذا النموذج يعتمد جزئياً على بيانات مستندة إلى ميكانيكا الكم، وهي بيانات نادرة التوافر في العالم الواقعي. وهنا تأتي فرصة الحواسيب الكمومية لتوفير هذه البيانات بشكل دقيق ومتجدد. كيلي يعتقد أن "غوغل" باتت على بُعد نحو خمس سنوات فقط من تحقيق اختراق حقيقي، يتمثل في تطبيق عملي لا يمكن إنجازه إلا بواسطة حاسوب كمومي. لكن النجاح الحقيقي، كما يؤكد، يكمن في قدرة الشركة على تحويل هذا الإنجاز العلمي إلى مشروع تجاري فعلي يغير قواعد اللعبة في عالم التقنية.
العين الإخبارية
٢٠-٠٢-٢٠٢٥
- علوم
- العين الإخبارية
«مساعد العلماء».. أداة جديدة من «غوغل» لإنعاش البحث العلمي
قامت شركة غوغل ببناء مساعد مدعم بالذكاء الاصطناعي، لاستخدامه في المختبرات العلمية لمساعدة العلماء على تسريع البحث الطبي الحيوي. يأتي إطلاق أداة غوغل الجديدة وسط سباق عالمي بين الشركات لإنشاء تطبيقات متخصصة مشابهة من التكنولوجيا المتطورة. وتساعد الأداة التي تحمل اسم "مساعد العلماء"، التي أطلقها عملاق التكنولوجيا الأمريكية، الباحثين على تحديد الثغرات في أبحاثهم العلمية واقتراح أفكار جديدة يمكن أن تسرع الاكتشاف العلمي. وقال آلان كارثيكسالينغام، أحد كبار العلماء في غوغل، "ما نحاول القيام به بمشروعنا هو معرفة ما إذا كانت التكنولوجيا مثل العالم المشارك في الذكاء الاصطناعي يمكن أن تمنح هؤلاء الباحثين قوى خارقة". وتأتي أداة غوغل الجديدة في الوقت الذي تنفق فيه شركات التكنولوجيا مليارات الدولارات على نماذج ومنتجات الذكاء الاصطناعي، معتقدة أن التكنولوجيا يمكن أن تغير الصناعات من الرعاية الصحية إلى الطاقة والتعليم. وفي محاولة مشابهة، كانت قد أطلقت شركة OpenAI و شركةPerplexity وشركة الأدوية الألمانية BioNTech وفرعها في مجال الذكاء الاصطناعي ومقره لندن InstaDeep مؤخرًا أداة ذكاء اصطناعي خاصة بها للأبحاث، بينما أظهرت AlphaFold من Google DeepMind كيف يمكن للتكنولوجيا سريعة التطور تسريع البحث العلمي. وأظهرت الاختبارات المبكرة لأداة غوغل الجديدة مع خبراء من جامعة ستانفورد، وإمبريال كوليدج لندن، ومستشفى هيوستن ميثوديست، أنها كانت قادرة على توليد فرضيات علمية أظهرت نتائج واعدة. وكانت الأداة قادرة على التوصل إلى نفس الاستنتاجات - لآلية نقل جينية جديدة تساعد العلماء على فهم انتشار مقاومة مضادات الميكروبات – وهو اختراق بحثي جديد من الباحثين في إمبريال. وخضعت نتائج إمبريال لمراجعة في مجلة علمية بارزة، في الوقت نفسه، كشفت المراجعات أداة غوغل العلمية المساعدة كانت قادرة على الوصول إلى نفس الفرضية باستخدام التفكير بالذكاء الاصطناعي في غضون أيام فقط، مقارنة بالسنوات التي قضاها فريق الجامعة في البحث عن المشكلة. وكانت أداة الذكاء الاصطناعي قادرة أيضًا على مساعدة الباحثين في ستانفورد في العثور على أدوية موجودة يمكن إعادة استخدامها لعلاج تليف الكبد. واقترحت الأداة نوعين من الأدوية وجد علماء ستانفورد أنهما يساعدان أيضا في علاج المرض. وقال خوسيه بيناديس، أستاذ في قسم الأمراض المعدية في إمبريال، والذي كان جزءًا من الفريق الذي يقف وراء دراسة آلية نقل الجينات الجديدة، عن أداة غوغل، "نعتقد أنها ستكون أداة لديها القدرة على تغيير الطريقة التي نتعامل بها مع العلوم". وتعمل الأداة باستخدام عدد مجتمع من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يطلق عليها وكلاء الذكاء الاصطناعي، تعمل معا في محاكاة العملية العلمية. على سبيل المثال، يتخصص أحد الوكلاء أو أنظمة الذكاء الاصطناعي في توليد الأفكار، وآخر في عكس ومراجعة تلك الأفكار، كما قال فيفيك ناتاراغان، عالم الأبحاث في غوغل. ويمكن لأداة الذكاء الاصطناعي الحصول على المعلومات اللازمة للاستدلال من الأوراق العلمية وقواعد البيانات المتخصصة المتاحة مجانًا عبر الإنترنت، ثم يقوم بتحليل المعلومات التي تم تقديمها له ويقدم للباحثين قائمة مرتبة من المقترحات مع تفسيرات وروابط للمصادر. ويمكن للباحثين بعد ذلك تحسين هذه المقترحات. قال جاكوب فورستر، الأستاذ المشارك في جامعة أكسفورد، والذي طور أيضًا أدوات ذكاء الاصطناعي للأبحاث، إن أدوات مثل مساعد العلماء في غوغل يمكن أن تساعد العلماء على مواكبة جميع المعلومات الجديدة التي تم إنشاؤها في مجالاتهم. aXA6IDM3LjQ0LjIxNi4xODIg جزيرة ام اند امز GB
شبكة النبأ
١٧-٠٢-٢٠٢٥
- صحة
- شبكة النبأ
الذكاء الاصطناعي يخبرنا عن منشأ الفيروسات
ان الدراسة لا ترسم سوى جزءٍ من الصورة، وما خفي كان أعظم، مشيرًا إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعيد كتابة السجلات التطوُّرية للفيروسات الأخرى، بل وحتى بعض الكائنات الخلوية، بالاستعانة بالجيل الجديد من الأدوات، سنعيد كتابة قصة تلك الفيروسات. أما وقد أصبح في مقدورنا أن نرى أبعد مما كنا نرى... الذكاء الاصطناعي يسهم في إعادة رسم شجرة عائلة الفيروسات. فالبنى البروتينية التي أنتجتها الأداة «ألفا فولد» AlphaFold، التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، والنماذج اللغوية للبروتينات، المستوحاة من طريقة عمل روبوتات الدردشة، أزاحت الستار عن بعض الروابط غير المتوقَّعة في عائلة الفيروسات، ومنها فيروسات تصيب الإنسان بالفعل، وأخرى يُحتمل أن تصيبه مستقبلًا. مفهوم العلماء عن تطور الفيروسات يستند، في جانب كبير منه، إلى المقارنات الجينومية. ولكن لمَّا كان هذا التطوُّر يتمُّ بسرعة البرق، خاصةً في حالة الفيروسات المدوَّنةِ جينوماتُها على الحمض النووي الريبي (RNA)، ومع ميل الفيروسات إلى اكتساب مادة جينية من كائنات أخرى، فإن التسلسلات الجينية يمكن أن تعجز عن كشف العلاقات العميقة والبعيدة بين الفيروسات، وهو ما يمكن أن يختلف أيضًا تبعًا لاختلاف الجين قيد الفحص. وعلى النقيض من ذلك، نجد أن البروتينات التي ترمِّزها الجينات الفيروسية لها أشكال وبنى بطيئة التغيُّر، وهو ما يتيح الكشف عن تلك الروابط التطورية الخفيّة. ومع ذلك، فحتى ظهور أدوات على شاكلة «ألفا فولد»، تستطيع التنبُّؤ ببنى عددٍ كبير من البروتينات في ذات الوقت، لم يكن في الإمكان المقارنة بين بنى البروتينات الخاصة بعائلة فيروسية بأكملها، على حد قول جو جروف، الباحث المتخصص في علم الفيروسات الجزيئي بجامعة جلاسجو، في المملكة المتحدة. في دراسةٍ نُشرة على صفحات دورية Nature في شهر سبتمبر الماضي1، أفصح جروف وفريقه عما يمكن أن تقدمه منهجية قائمة على فحص البنى البروتينية في الوصول إلى فهمٍ أفضل لما يُعرف بالفيروسات المصفرة؛ وهي مجموعة من الفيروسات تشمل فيروس الالتهاب الكبدي الوبائي (سي)، والفيروس المسبب لحمى الضنك، وفيروس «زيكا»، إضافةٍ إلى بعض العوامل الممرضة للحيوانات، وبعض الأنواع التي قد تشكِّل تهديدًا لصحة الإنسان مستقبلًا. كيف يقتحم الفيروس الخلية؟ فهم الباحثين لتطوُّر الفيروسات المصفرة يعتمد أساسًا على تعيين تسلسل إنزيمات بطيئة التطور، تعمل على نسخ المادة الجينية. ومع ذلك، فإنها لا يعرفون إلا لمامًا عن أصول "بروتينات الإدخال"، التي تستعين بها الفيروسات المصفرَّة لمهاجمة الخلايا، وهي المسؤولة كذلك عن تحديد العوائل التي يمكن لهذه الفيروسات إصابتها. يرى جروف أن هذه الفجوة المعرفية هي ما أخَّرت التوصُّل إلى لقاح للالتهاب الكبدي الوبائي (سي)، الذي يودي بمئات الآلاف من البشر كل عام. يقول: "على مستوى التسلسل الجيني، تبدو الأمور من التشعُّب بحيث يتعذَّر الجزم بما إن كانت الفيروسات قريبةً من بعضها تطوريًّا، أم لا. ثم جاءت فكرة التنبُّؤ ببنى البروتينات لتحلَّ المسألة برمّتها، بحيث أصبح في مقدورنا رؤية الأمور بجلاء". استعان الباحثون بنموذج «ألفا فولد 2»، الذي طوَّرته شركة «ديب مايند» DeepMind، وكذا بالأداة المسمَّاة «إي إس إم فولد» ESMFold، وهي أداة متخصصة في التنبُّؤ بالبنى طوَّرتها شركة التقنية العملاقة «ميتا» Meta، لإنتاج ما يربو على 33 ألف بنية بروتينية تخص بروتينات مأخوذة من 458 نوعًا من الفيروسات المصفرة. مما يُذكر عن النموذج «إي إس إم فولد» أنه قائم على نموذج لغوي مدرَّب على عشرات الملايين من التسلسلات البروتينية. وهي، خلافًا لـ«ألفا فولد»، لا تحتاج أكثر من تسلسل واحد، بدلًا من الاعتماد على تسلسلات عدَّة لبروتينات متشابهة، ما يجعلها مناسبة بوجهٍ خاص لفحص الفيروسات الغامضة. بفضل البنى البروتينية التي تنبَّأت بها الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي، تمكَّن فريق الباحثين من التعرف على بروتينات إدخال الفيروسات باستخدام تسلسلات تختلف كل الاختلاف عن التسلسلات المعروفة للفيروسات المُصفرة. ووجدوا روابط غير متوقعة: منها أن مجموعة الفيروسات الفرعية التي تشمل فيروس الالتهاب الكبدي الوبائي (سي) تهاجم الخلايا عن طريق نظامٍ شبيهٍ بالنظام المكتشَف في الفيروسات الطاعونية (pestiviruses)، وهي مجموعة من الفيروسات تضم الفيروس المسبِّب لحمى الخنازير التقليدية، التي تصيب الخنازير بحمى نزفية، كما تضمُّ غير هذا الفيروس من الكائنات المُمْرضة للحيوانات. أظهرت عمليات المقارنة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن نظام الإدخال هذا يختلف عن النظام المعروف في العديد من الفيروسات المُصفرة. يقول جروف: "في حالة فيروس الالتهاب الكبدي الوبائي (سي) وأقربائه، لا نعلم على وجه التحقيقي مَصدر نظام الإدخال هذا. لعلّه من صنيعة تلك الفيروسات في الزمان القديم". بنية البروتين السكري لفيروس الالتهاب الكبدي الوبائي (سي) كما تنبَّأت بها أداةٌ تعمل بالذكاء الاصطناعي. بنية البروتين السكري لفيروس الالتهاب الكبدي الوبائي (سي) كما تنبَّأت بها أداةٌ تعمل بالذكاء الاصطناعي. Credit: Spyros Lytras and Joe Grove قرصنة جينية وكذلك كشفت البنى البروتينية التي أمكن التنبُّؤ بها بواسطة الذكاء الاصطناعي أن بروتينات الإدخال الخاصية بفيروسَي «زيكا» و«الضنك»، وهي من البروتينات التي دُرست دراسة مستفيضة، جاءت من نفس المصدر الذي جاءت منه الفيروسات المصفرة ضخمة الجينوم، والتي يصفها جروف بأنها فيروسات "غريبة ورائعة"، ومنها الفيروس «هاسيكي تيك» Haseki tick، الذي يُكن أن يصيب البشر بالحمى. ومن المفاجآت الكبرى أيضًا، ما كشفت عنه الدراسة من أن بعض الفيروسات المصفرة تمتلك إنزيمًا يبدو أنها قد استولت عليه من البكتيريا. وقد علَّقت ميري بترون، الباحثة بجامعة سيدني في أستراليا، بقولها إن هذا الاكتشاف "كان ليكون غير مسبوق"، لولا أن فريقها قد سَبقَ إليه في وقتٍ سابق من عام 2024 باكتشاف حالة سرقةٍ مشابهة في نوعٍ من الفيروسات المصفرة يبلغ من الغرابة والروعة مداهما2. وأضافت: "لعل القرصنة الجينية لعبت دورًا في تشكيل المسار التطوُّري لعائلة الفيروسات المصفرة أكبر مما كان يُعتقد في السابق". يرى ديفيد مُوي، الباحث المتخصص في البيولوجيا الحاسوبية بجامعة لوزان السويسرية، أن الدراسة لا ترسم سوى جزءٍ من الصورة، وما خفي كان أعظم، مشيرًا إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعيد كتابة السجلات التطوُّرية للفيروسات الأخرى، بل وحتى بعض الكائنات الخلوية. يقول: "بالاستعانة بالجيل الجديد من الأدوات، سنعيد كتابة قصة تلك الفيروسات. أما وقد أصبح في مقدورنا أن نرى أبعد مما كنا نرى فيما مضى، فما من شيء من هذه الأشياء إلا وسوف يطرأ عليه تحديثٌ ما".
