باحثو شركة NVIDIA وجامعة هارفرد يستخدمون الذكاء الاصطناعي

علوم

لجعل تحليل الجينوم أسرع وأرخص.. باحثو شركة NVIDIA وجامعة هارفرد يستخدمون الذكاء الاصطناعي

9 آذار 2021 21:48

حقق علماء من شركة NVIDIA وجامعة هارفرد الأمريكية اختراقاً علمياً هائل في البحث الجيني، حيث طوروا مجموعة أدوات للتعلم العميق قادرة على تقليل الوقت والتكلفة اللازمين لإجراء تجارب نادرة وحيدة الخلية بشكل كبير.


ووفقاً للدراسة الجديدة التي نشرت في مجلة Nature Communications العلمية، يمكن لمجموعة أدوات AtacWorks تشغيل تقنية الاستدلال على جينوم كامل، وهي عملية تستغرق عادة ما يزيد قليلا عن يومين، في نصف ساعة فقط. وهي قادرة على القيام بذلك بفضل وحدات معالجة الرسومات المتطورة من طراز Tensor Core التي تنتجها شركة NVIDIA.

تحليل الجينوم أسرع وأرخص

وتجدر الإشارة إلى أن آلية عمل مجموعة أدوات AtacWorks عبارة عن طريقة راسخة مصممة للعثور على مناطق مفتوحة في جينوم الخلايا السليمة والمريضة.

وهذه "المناطق المفتوحة" هي أقسام فرعية من الحمض النووي للشخص وتستخدم لتحديد وظائف معينة وتنشيطها، مثل خلايا الكبد أو الدم أو الجلد.

وهذا هو الجزء من جينوم الشخص الذي يمكن أن يعطي العلماء مؤشرات حول ما إذا كان الشخص مصابا بمرض الزهايمر أو أمراض القلب أو السرطان.

تتطلب ATAC-sec عادة تحليل عشرات الآلاف من الخلايا، لكن مجموعة أدوات AtacWorks قادرة على الحصول على نفس النتائج باستخدام عشرات الخلايا فقط، كما وطبق الباحثون هذه الأدوات على مجموعة بيانات من الخلايا الجذعية التي تنتج خلايا الدم الحمراء والبيضاء، وهي أنواع فرعية لا يمكن دراستها عادةً باستخدام الطرق التقليدية.

ولكن مع مجموعة أدوات AtacWorks، تمكنوا من تحديد أجزاء منفصلة من الحمض النووي المرتبطة بخلايا الدم البيضاء وخلايا الدم الحمراء على التوالي.

وتجدر الإشارة إلى أن القدرة على تحليل الجينوم بشكل أسرع وأرخص ستقطع شوطا طويلا في تحديد الطفرات المحددة أو المؤشرات الحيوية التي يمكن أن تؤدي إلى أمراض معينة، مما يمكن أن يساعد في اكتشاف الأدوية من خلال مساعدة الباحثين على معرفة كيفية عمل المرض.

وقالت الباحثة في شركة NVIDIA والمؤلفة الرئيسية للدراسة أفانتيكا لال: "مع أنواع الخلايا النادرة جداً، لا يمكن دراسة الاختلافات في حمضها النووي باستخدام الأساليب الحالية، ولكن يمكن أن تساعد مجموعة أدوات AtacWorks الجديدة في خفض تكلفة جمع بيانات وإمكانية الوصول إلى الكروماتين وفتح إمكانيات جديدة في اكتشاف الأدوية وتشخيص الأمراض المختلفة".

المصدر: موقع engadget