المعلوماتية الحيوية مجال مبتكر نشأ من التقارب بين علم الأحياء وعلوم المعلومات. ومع الاختراقات الأخيرة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، تطور هذا المجال بسرعة وأحدث ثورة في العديد من المجالات المرتبطة مباشرة بحياتنا، مثل الطب والزراعة والعلوم البيئية. تقدم هذه المقالة نظرة عامة مفصلة عن المعلوماتية الحيوية، بدءاً من الأساسيات إلى أحدث الاتجاهات والإمكانيات المستقبلية.
أساسيات المعلوماتية الحيوية: مفتاح كشف أسرار الحياة.
المعلوماتية الحيوية هي مجال متعدد التخصصات يجمع بين علم الأحياء وعلوم الحاسوب. يهدف هذا المجال إلى كشف ألغاز الحياة من خلال معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات البيولوجية بكفاءة: من خلال دمج وتحليل المعلومات البيولوجية المتنوعة، مثل بيانات تسلسل الحمض النووي والبروتين وبيانات التعبير الجيني وبيانات المسار الأيضي؛ حيث يسعى إلى فهم الآليات المعقدة للأنظمة الحية. المعلوماتية الحيوية هي مجال بحثي يهدف إلى فهم الآليات المعقدة للأنظمة الحية من خلال التحليل المتكامل للمعلومات البيولوجية المتنوعة، بما في ذلك بيانات تسلسل الحمض النووي والبروتين وبيانات التعبير الجيني وبيانات المسار الأيضي. وقد أصبحت المعلوماتية الحيوية أداة لا غنى عنها لمجموعة واسعة من بحوث علوم الحياة، بما في ذلك فك شفرة الجينوم والتوضيح التطوري وفهم آليات المرض وتطوير عقاقير جديدة.
الثورة التي أحدثها الجيل التالي من أجهزة التسلسل.
أحدث الجيل التالي من التسلسل (NGS) ثورة في أبحاث علوم الحياة بفضل قدرته على فك تشفير تسلسل الحمض النووي بسرعة عالية وبكميات كبيرة. وبالمقارنة مع طريقة سانجر التقليدية، يمكن للتسلسل الجيني الوطني فك تشفير كميات هائلة من أجزاء الحمض النووي في وقت واحد من خلال المعالجة المتوازية. على سبيل المثال، يمكن لأجهزة الاستبانة الجينومية الطبيعية الحديثة توليد مئات الجيجابايت من البيانات في تجربة واحدة. ويتيح ذلك إجراء تحليلات الجينوم الكامل والنسخ والجينوم اللاجيني على نطاق واسع: لقد أتاح ظهور الجينوم الجيني الجديد إمكانية دراسة الجينوم بأكمله بشكل شامل، وليس فقط الجينات الفردية، وبالتالي تعزيز فهمنا الشامل لظواهر الحياة.
تقنيات المعلوماتية الحيوية الرئيسية: فك رموز مخطط الحياة.
تشمل تقنيات المعلوماتية الحيوية الرئيسية محاذاة التسلسل والتنبؤ بالجينات والتنبؤ بالبنية والتنبؤ بالوظيفة. تقارن محاذاة التسلسل تسلسلات الحمض النووي والبروتين المتعددة للكشف عن أوجه التشابه والعلاقات التطورية. يُقدِّر التنبؤ الجيني موقع الجينات وبنيتها من تسلسل الجينوم. يتنبأ التنبؤ بالبنية بالتركيب الثلاثي الأبعاد للبروتين من تسلسل الأحماض الأمينية. ويُقدِّر التنبؤ الوظيفي وظيفة البروتين من معلومات التسلسل والتركيب. ومن خلال الجمع بين هذه التقنيات، يمكن فك شفرة المعلومات حول الجينوم ومخطط الحياة وفهم آليات الأنظمة الحية.
التقنيات النموذجية مدرجة أدناه.
تحليل الجينوم: فك شفرة مخطط الحياة.
تحليل الجينوم هو تحليل شامل لكامل الحمض النووي للكائن الحي. وقد أتاح الجيل التالي من أجهزة تسلسل الجيل التالي إمكانية فك شفرة الجينوم الكامل للفرد في وقت قصير. ويتضمن تحليل الجينوم تحديد الجينات والكشف عن الطفرات والبحث عن الآثار التطورية. على سبيل المثال، في تحليل الجينوم السرطاني، تُستخدم دراسة شاملة للطفرات الجينية في الخلايا السرطانية لتوضيح آليات تطور السرطان وللطب الشخصي. كما يعمق تحليل الجينوم السكاني فهمنا للتطور البشري والتنوع الجيني. وباعتباره أداة قوية لفك شفرة مخطط الحياة، يساهم تحليل الجينوم مساهمة كبيرة في تطوير الطب وعلم الأحياء.
تحليل البروتين: فهم وظيفة الحياة.
يعد تحليل البروتين مجالًا مهمًا لفهم بنية ووظيفة البروتينات التي تلعب دورًا رئيسيًا في الأنشطة البيولوجية. وهو يشمل التحليل التطابقي للبروتينات وتحليل التفاعل والتنبؤ بالوظيفة: يكشف التحليل البلوري بالأشعة السينية والتحليل الطيفي بالرنين المغناطيسي النووي عن التشكل التفصيلي للبروتينات. وبالإضافة إلى ذلك، يتيح التحليل البروتيني باستخدام قياس الطيف الكتلي التعرف الشامل على البروتينات في الخلايا وتحديد كميتها. وعلاوة على ذلك، يمكن استخدام تقنيات المعلوماتية الحيوية للتنبؤ بوظيفة البروتينات من تسلسلها وبنيتها. وقد عززت هذه التحليلات فهمنا للآليات الأساسية للحياة، مثل تفاعلات الإنزيمات والإشارات داخل الخلايا.
دمج الذكاء الاصطناعي والمعلوماتية الحيوية: آفاق جديدة لعلوم الحياة.
يؤدي التقارب بين الذكاء الاصطناعي والمعلوماتية الحيوية إلى تحقيق تقدم ثوري في أبحاث علوم الحياة. فقد أتاحت تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والتعلم العميق إمكانية استخلاص أنماط وعلاقات ذات مغزى من كميات هائلة من البيانات البيولوجية واكتساب رؤى بيولوجية جديدة. على سبيل المثال، يعمل تحليل الجينوم القائم على الذكاء الاصطناعي على تسريع عملية تحديد الجينات المرتبطة بالأمراض وتوضيح التفاعلات بين الجينات والجينات. كما تعمل عمليات اكتشاف الأدوية القائمة على الذكاء الاصطناعي على تبسيط تصميم مركبات جديدة والتنبؤ بالحركية الدوائية. وعلاوة على ذلك، يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي أيضًا في مجال الطب السريري، بما في ذلك التصوير الطبي وتحليل السجلات الطبية الإلكترونية. ويفتح دمج الذكاء الاصطناعي والمعلوماتية الحيوية آفاقًا جديدة في علوم الحياة ويساهم بشكل كبير في تطوير الطب والبيولوجيا.
التعلم الآلي: اكتشاف رؤى جديدة من البيانات البيولوجية
التعلم الآلي هو تقنية تتعلم تلقائيًا الانتظام والأنماط من كميات كبيرة من البيانات للتنبؤ والتصنيف. في علم الأحياء، يُستخدم التعلم الآلي لتحليل مجموعات البيانات المتنوعة والضخمة، مثل البيانات الجينومية وبيانات بنية البروتين وبيانات التعبير الجيني. على سبيل المثال، تُستخدم طرق مثل آلات ناقلات الدعم وأشجار القرار للتنبؤ بوظيفة الجينات وتحديد الطفرات المرتبطة بالأمراض. كما تُستخدم طرق التعلم غير الخاضعة للإشراف لتصنيف أنواع الخلايا بناءً على أوجه التشابه في أنماط التعبير الجيني وتحليل شبكات التفاعل البروتيني. وقد أدى تطبيق التعلم الآلي إلى اكتشاف أنماط وعلاقات بيولوجية لم تكن معروفة بالطرق التقليدية، مما يسهل توليد فرضيات جديدة وفهم الظواهر الحياتية.
التعلّم العميق: اكتشاف الأنماط المعقدة.
التعلّم العميق هو نوع من التعلم الآلي باستخدام الشبكات العصبية متعددة الطبقات التي تُحدث ثورة في المعلوماتية الحيوية. يمكن للتعلم العميق استخراج الميزات تلقائياً من كميات كبيرة من البيانات والتعرف على الأنماط المعقدة. على سبيل المثال، يمكنه التنبؤ بالمناطق التنظيمية مثل المعززات من تسلسل الجينوم أو الكشف التلقائي عن الآفات من الصور الطبية. في مجال التنبؤ ببنية البروتين، حققت نماذج التعلم العميق مثل AlphaFold دقة أفضل بكثير من الطرق التقليدية. ويؤدي تطبيق التعلم العميق إلى جعل تحليل بيانات علوم الحياة أكثر تعقيدًا وأتمتة، مما يسرع من اكتساب معارف بيولوجية جديدة.
يلخص الجدول أدناه بعض تطبيقات التعلم العميق في المعلوماتية الحيوية:
| مجال التطبيق | كيفية تطبيق التعلم العميق. | نتائج محددة. |
|---|---|---|
| التنبؤ ببنية البروتين | وقد حسّنت النماذج المبتكرة مثل AlphaFold2 دقة التنبؤ بالتركيب ثلاثي الأبعاد للبروتين بشكل كبير. | يتنبأ بالعديد من تراكيب البروتين بدقة عالية. |
| تحليل تسلسل الجينوم | التنبؤ بالعناصر الوظيفية من تسلسلات الحمض النووي والحمض النووي الريبي باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN). | تحسين دقة التنبؤ في مناطق المحسنات. |
| تحليل الصور الطبية | تحسين دقة تحليل الصور الطبية، بما في ذلك اكتشاف الخلايا السرطانية وتجزئة الأعضاء. | تحقيق دقة عالية في التصوير المقطعي المحوسب لسرطان الرئة. |
| أبحاث اكتشاف العقاقير | تُستخدم للبحث عن مركبات جديدة مرشحة للعقاقير والتنبؤ بالحركية الدوائية. | تبسيط عملية اكتشاف عقاقير جديدة مرشحة للتطوير |
المعلوماتية الحيوية في المستقبل: آفاق جديدة في علوم الحياة.
من المتوقع أن يتعزز مستقبل المعلوماتية الحيوية في المستقبل من خلال التقدم التكنولوجي وتراكم المعرفة البيولوجية. ويتمثل أحد الاتجاهات في النهوض بالتحليل متعدد الجينوميات. وسيتيح التحليل المتكامل للبيانات البيولوجية المستمدة من طبقات مختلفة من علم الجينوم والنسخ والبروتيوميات وعلم الأيض فهماً أكثر شمولاً للأنظمة الحية. وبالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن يؤدي تطوير تقنيات تحليل الخلية الواحدة إلى تعزيز التحليل التفصيلي على المستوى الخلوي. وعلاوة على ذلك، فإن التكامل مع التقنيات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمية قد يتيح نمذجة الظواهر البيولوجية الأكثر تعقيدًا والتنبؤ بها. ومن المتوقع أن تؤدي هذه التطورات إلى تحقيق ابتكارات في مختلف المجالات، مثل تحقيق الطب الدقيق، وتسريع تطوير عقاقير جديدة وتوضيح آليات التكيف البيئي.
الطب الشخصي: الرعاية الصحية المثلى لكل فرد على حدة
الطب الشخصي هو نهج طبي يأخذ في الاعتبار الخلفية الوراثية والعوامل البيئية للمرضى الأفراد لاختيار العلاج الأنسب. يتيح التقدم في المعلوماتية الحيوية وتقنيات الذكاء الاصطناعي التحليل المتكامل للمعلومات الجينومية الفردية والبيانات السريرية للتنبؤ بمخاطر المرض واختيار العلاج الأنسب. على سبيل المثال، في علاج السرطان، يمكن اختيار الأدوية الأكثر فعالية المستهدفة جزيئيًا للمرضى الأفراد بناءً على نتائج تحليل جينوم الورم. بالإضافة إلى ذلك، مع الأخذ في الاعتبار الاختلافات في الجينات المشاركة في عملية التمثيل الغذائي للأدوية، يمكن إعطاء الدواء بأقل قدر من مخاطر الآثار الجانبية. ومن المتوقع أن يؤدي تحقيق الطب الشخصي إلى تحسين فعالية العلاج وتقليل تكاليف الرعاية الصحية.
إمكانات الحوسبة الكمية: تسريع أبحاث علوم الحياة.
الحوسبة الكمية هي نموذج حاسوبي جديد يستغل مبادئ ميكانيكا الكم ولديه القدرة على إحداث ثورة في أبحاث علوم الحياة. تتمتع الحواسيب الكمية بقدرة حاسوبية أكبر بكثير من الحواسيب التقليدية في بعض المشاكل. على سبيل المثال، من المتوقع أن تكون قادرة على حل مشاكل علوم الحياة التي تتطلب حوسبة بسرعة عالية، مثل مشاكل طي البروتين ومحاكاة الديناميكيات الجزيئية. وقد يتيح التعلم الآلي الكمي أيضاً التعرف على الأنماط البيولوجية الأكثر تعقيداً والتنبؤ بها. على الرغم من أن الحوسبة الكمية لا تزال في بداياتها، إلا أنها قد تؤدي في المستقبل إلى تحقيق اختراقات كبيرة في أبحاث علوم الحياة، مثل تسريع تطوير عقاقير جديدة ونمذجة الأنظمة البيولوجية المعقدة.
ملخص: ثورة في المعلوماتية الحيوية Mu - يفتح الذكاء الاصطناعي حقبة جديدة في علوم الحياة.
المعلوماتية الحيوية هي مجال مبتكر وسريع التطور يجمع بين علم الأحياء وعلم المعلومات لكشف أسرار الحياة. وقد أدى التقدم في تقنيات الجيل التالي من التسلسل وتقنيات الذكاء الاصطناعي إلى تحسين التقنيات الرئيسية بشكل كبير مثل تحليل الجينوم والبروتين، مما أحدث ثورة في أبحاث علوم الحياة. كما يتم اكتشاف رؤى جديدة من كميات هائلة من البيانات البيولوجية من خلال استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق، مما يسرع من الجهود المبذولة لتحقيق الطب الشخصي. وعلاوة على ذلك، من خلال التكامل مع التقنيات المتقدمة مثل الحوسبة الكمية، من المتوقع أن تفتح المعلوماتية الحيوية آفاقاً جديدة في علوم الحياة وتحقق تقدماً مبتكراً في مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك الطب واكتشاف الأدوية والعلوم البيئية.
[المراجع].
- https://www.nature.com/articles/nature11632
- https://www.illumina.com/systems/sequencing-platforms/novaseq-x.html
- https://www.genome.gov/human-genome-project
- https://www.mhlw.go.jp/content/10901000/000968291.pdf
- https://www.nature.com/articles/nature23539
- https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2
- https://www.nature.com/articles/s41586-019-1923-7
تعليق.