د. وائل الحاج كلية الطب – الجامعة اللبنانية – لبنان

يتمتع الذكاء الاصطناعي بسمعة سيئة كقدر محتم يجب على الجميع مخافته؛ فغالبًا ما يُنظر إليه على أنه روبوتات ستسيطر على العالم قريبًا. ومع ذلك، فقد تمت صياغة الذكاء الاصطناعي كمفتاح لإطلاق مجموعة من العلاجات المبتكرة مثل الطب الشخصي. 

ما هو الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) ؟

الذكاء الاصطناعي هو تعليم الآلة أداء مهام تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا، وبمرور الوقت، بينما تستمر الآلة في حل المهام المختلفة، فإنها تصبح قادرة على التعلم من أخطائها، فتعمل بدقة أكبر بشرط توفير مجموعة تعلم مناسبة. قد يساعد الجمع بين قدرة الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات الكبيرة التي لا يمكن تحليلها من قبل البشر على تعزيز فهمنا للأمراض والعلاجات غير المعروفة. وقد برز الذكاء الاصطناعي (AI) كقوة تحويلية في مختلف الصناعات، والتكنولوجيا الحيوية ليست استثناءً. فإن التقارب بين الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الحيوية يحمل وعودًا هائلة لتطوير البحوث، وتسريع اكتشاف الأدوية، وتعزيز التشخيص، وتحسين المعلوماتية الحيوية، وإحداث ثورة في الطب الشخصي. في هذه المقالة نستكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا الحيوية، ونسلط الضوء على تأثيره في مجال الجينوميات، وتطوير الأدوية والعلاجات البشرية والحيوانية والنباتية، وتقديم الرعاية الصحية.

علم الجينوم، هو دراسة المجموعة الكاملة للحمض النووي للكائن الحي، يحمل إمكانات هائلة لفهم الأمراض، وتحديد الاختلافات الجينية، وتطوير الطب الشخصي. وقد برز الذكاء الاصطناعي كأداة في أبحاث الجينوميات، مما يتيح تحليل وتفسير وتوقع البيانات الجينومية المعقدة، كما عززت خوارزميات الذكاء الاصطناعي التحليل الجيني من خلال التحليل الفعّال لمجموعات البيانات الجينومية واسعة النطاق. وتتيح تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning) تحديد المتغيرات الجينية المرتبطة بالأمراض، مما يساعد في اكتشاف الجينات والمسارات والمؤشرات الحيوية المرتبطة بالأمراض. ويمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تصنيف المتغيرات الجينية وتفسيرها بدقة، والتنبؤ بأهميتها الوظيفية وإمكانياتها المرضية. علاوة على ذلك، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل التفاعلات بين الاختلافات الجينية والعوامل البيئية، وتقديم رؤية حول تقييم مخاطر الأمراض، وعلم الوراثة السكانية، والطب الشخصي. ويلعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا مهمًا في تصنيف الأمراض من خلال الاستفادة من البيانات الجينومية لتطوير نماذج تشخيصية قوية. فيمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل الأنماط داخل مجموعات البيانات الجينومية، مما يتيح تصنيفًا دقيقًا للأمراض وفرزًا فرعيًا لها. 

كما يمكن للنماذج القائمة على الذكاء الاصطناعي تحديد التواقيع الجينومية المرتبطة بأمراض معينة، وتسهيل الاكتشاف المبكر والتشخيص واختيار العلاج. على سبيل المثال، في علم جينوم السرطان، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل الملامح الجينومية للورم لتحديد الطفرات المحددة وأنماط التعبير الجيني والأنواع الفرعية الجزيئية، مما يساعد في التقسيم الطبقي للمريض واختيار العلاج المستهدف. كما يسهم الذكاء الاصطناعي في الطب الدقيق من خلال دمج البيانات الجينومية مع المعلومات السريرية لتخصيص استراتيجيات العلاج. فتعمل نماذج التعلم الآلي على تحليل الملامح الجينومية الخاصة بالمريض والبيانات السريرية ونتائج العلاج لتوليد توصيات علاج متخصصة. كما يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤ باستجابات الأدوية، وتحديد العلامات الجينومية المرتبطة بفعالية العلاج أو الآثار الضارة، وتحسين اختيار العلاج. كما يمكّن الذكاء الاصطناعي الأطباء من تقديم علاجات مخصصة وموجهة، وتحسين نتائج العلاج وتقليل الآثار الضارة من خلال تصميم التدخلات السريرية بناءً على الملامح الجينية الفردية.

إضافة إلى ذلك، يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في اكتشاف الأدوية من خلال الاستفادة من بيانات الجينوم وخوارزميات التعلم الآلي لتسريع تحديد وتطوير العلاجات الجديدة، فتقوم المنصات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات الجينومية والجزيئية واسعة النطاق للتنبؤ بالتفاعلات المتوقعة للأدوية، وتحسين تصميماتها، وإعادة توظيف الأدوية الموجودة للحصول على مؤشرات جديدة. ويسرّع الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأدوية الجديدة وتطويرها من خلال تبسيط الفحص الافتراضي، وإعادة استخدام الأدوية، مما قد يؤدي إلى علاجات أكثر فاعلية واستهدافًا لمختلف الأمراض. كما تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تطوير التصوير الطبي من خلال تعزيز دقة وكفاءة عمليات التشخيص، فيمكن لنماذج التعلم الآلي تحليل الصور الطبية، مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية للمساعدة في اكتشاف المرض وتوصيفه، إذ يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اكتشاف التشوهات الدقيقة والتنبؤ بتطور المرض ومساعدة أخصائي الأشعة في إجراء تشخيصات دقيقة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي مكننة تجزئة الصور وتحليلها، مما يسهل القياس الكمي لعلامات المرض وتقييم الاستجابة للعلاج.

لم يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على إحداث تطورات في التكنولوجيا الحيوية البشرية ولكن أيضًا في مجال التكنولوجيا الحيوية الحيوانية والنباتية. فإن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) في التكنولوجيا الحيوية الزراعية لديه أيضًا القدرة على النهوض بالممارسات الزراعية، وتحسين استخدام الموارد، وتعزيز إنتاجية المحاصيل، وتخفيف الآثار البيئية. فتعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على تحويل مراقبة المحاصيل من خلال الاستفادة من صور الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار والإنترنت لجمع كميات هائلة من البيانات حول صحة المحاصيل وأنماط النمو والظروف البيئية. 

وتحلل خوارزميات التعلم الآلي هذه البيانات لتوفير رؤية في الوقت الفعلي لأداء المحاصيل، مما يتيح الكشف المبكر عن الأمراض ونقص المغذيات وتفشي الآفات. كما يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بكمية المحاصيل بناءً على البيانات التاريخية والعوامل البيئية، ومساعدة المزارعين في اتخاذ قرارات مستنيرة حول تخصيص الموارد وتخطيط الحصاد. كما تسهم تقنيات الذكاء الاصطناعي في الزراعة الدقيقة من خلال تحسين استخدام الموارد وتقليل الآثار البيئية. وتحلل خوارزميات التعلم الآلي البيانات من أجهزة الاستشعار، ومسبار رطوبة التربة، والتنبؤات الجوية لتقديم توصيات دقيقة للري، واستخدام الأسمدة، ومكافحة الآفات. ويمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحديد أنماط الزراعة المُثلى، وضبط كثافة البذور، والتباعد بين المحاصيل؛ لتحقيق أقصى قدر من الكمية. من خلال تمكين التدخلات المستهدفة بناءً على ظروف ميدانية محددة، يساعد الذكاء الاصطناعي المزارعين على تقليل استخدام المياه، وجريان الأسمدة، واستخدام المبيدات، وتعزيز الممارسات الزراعية المستدامة والفعالة. كذلك فان الذكاء الاصطناعي يُحدِث تطورات مهمّة في تربية النباتات من خلال تبسيط عملية اختيار وتطوير أنواع جديدة من المحاصيل. فتحلل خوارزميات التعلم الآلي البيانات الجينومية لتحديد السمات المرغوبة، والتنبؤ بأداء النبات، وتحسين برامج التربية.

يمكن للنماذج القائمة على الذكاء الاصطناعي تسريع اختيار السمات، مما يسمح للمربين بالتركيز على النباتات الواعدة والمرشحة للمزيد من التطوير. بالإضافة إلى ذلك، يساعد الذكاء الاصطناعي في الهندسة الوراثية من خلال التنبؤ بوظائف الجينات، وتحسين التوليفات الجينية، وتحديد الآثار المحتملة. وذلك يسرع من تطوير المحاصيل المعدلة وراثيا ذات الغلات المحسنة، ومقاومة الأمراض، والمحتوى الغذائي. إضافة، تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تطوير تربية الحيوانات من خلال تحسين برامج التربية وتحسين الاختيار الجيني. تحلل نماذج التعلم الآلي كميات هائلة من البيانات الوراثية والمظاهر لتحديد الحيوانات ذات السمات المرغوبة، والتنبؤ بقيم التربية، وتحسين استراتيجيات التزاوج. فتتيح أنظمة الذكاء الاصطناعي اختيار الحيوانات ذات الإمكانات الوراثية الفائقة والمقاومة للأمراض، مما يحسّن الإنتاجية والأداء العام للحيوان. بالإضافة إلى ذلك، يساعد الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على التنوع الجيني والحفاظ على الأنواع المهددة بالانقراض من خلال تحديد الأفراد ذوي القيمة الجينية لبرامج التربية. وتلعب تقنيات الذكاء الاصطناعي دورًا هامًا في التشخيص البيطري من خلال المساعدة في اكتشاف الأمراض وتصنيفها. تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتحليل البيانات السريرية، بما في ذلك السجلات الطبية ونتائج المختبرات ودراسات التصوير لمساعدة الأطباء البيطريين في تشخيص الأمراض بدقة. يمكن لأنظمة التشخيص الذكاء الاصطناعي مقارنة بيانات صحة الحيوان بكميات هائلة من المعارف والأنماط البيطرية، مما يوفر رؤى وتوصيات مفيدة. كما يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف أنماط المرض، والتنبؤ بنتائجه، وتسهيل التدخل المبكر، وتحسين إدارة صحة الحيوان وفعالية العلاج.

كما يسهم الذكاء الاصطناعي في دقة تربية الماشية من خلال تحسين مراقبة صحة الحيوان وإدارة التغذية. وتحلل خوارزميات التعلم الآلي بيانات المستشعر، بما في ذلك درجة الحرارة والرطوبة ومستويات النشاط وأنماط التغذية، لتوفير رؤى في الوقت الفعلي عن رفاهية الحيوان. فيمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اكتشاف العلامات المبكرة للمرض ومراقبة دورات التكاثر وتحسين أنظمة التغذية بناءً على احتياجات الحيوانات، ويتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في جهود الحفاظ على النظام البيئي من خلال رصد مجموعات الحياة البرية وتتبع سلوك الحيوانات ومنع الصيد الجائر. فتحلل خوارزميات التعلم الآلي البيانات من صور الأقمار الصناعية، وفخاخ الكاميرا، والتسجيلات الصوتية لتحديد الأنواع وتصنيفها، وتقدير أحجام السكان، وتتبع أنماط الترحيل. ويمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل أنماط سلوك الحياة البرية لاكتشاف الأنشطة غير القانونية وحماية الأنواع المهددة بالانقراض. بالإضافة إلى ذلك، يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين استراتيجيات الحفظ، وتمكين الإدارة الفعّالة للحياة البرية والحفاظ على التنوع البيولوجي.

في الختام، أدى دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) في مختلف مجالات التكنولوجيا الحيوية إلى تطورات كبيرة وحلول مهمة. ومع ذلك، يجب معالجة الاعتبارات الأخلاقية وخصوصية البيانات والتنفيذ المسؤول لتعظيم الفوائد وتقليل المخاطر المحتملة المرتبطة بتكامل الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا الحيوية. من خلال الإشراف المناسب والاستخدام المدروس، يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على إحداث ثورة في التكنولوجيا الحيوية والتأثير بشكل إيجابي على صحة الإنسان والزراعة والبيئة.