باحث مصري يطور تقنية لعلاج السرطان في جامعة هارفارد

تمكن باحث مصري من جامعة الأزهر بمشاركة فريق من جامعة هارفارد وجامعة إلينوي ومراكز بحثية أميركية من تطوير نموذج حاسوبي يعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي قادر على تحليل مرض السرطان بدقة، مما يقود لاكتشاف علاجات لهذا المرض الخبيث فضلا عن محاصرته في مرحلة مبكرة قبل انتشاره.

وقد احتفت مجلة نيتشر العلمية العالمية بالإنجاز الذي توصل إليه الباحث المصري وفريقه ونشرت بحثهم مع إشادة من كبار المتخصصين بما حققوه، وفقًا لـ"سكاي نيوز عربية".

الباحث هو الدكتور هيثم عبدالرحمن المراكبي، المدرس بقسم النظم والحاسبات في جامعة الأزهر والباحث بمركز دانا فاربر للسرطان بجامعة هارفارد الأميركية.

وقال الدكتور هيثم إنه تمكن مع الفريق البحثي والذي هو أحد باحثيه والباحث الأول في الدراسة التي نشرت مؤخرا في مجلة نيتشر العالمية، تمكن من دراسة السجل الجيني لأكثر من ألف مريض من مرضى السرطان وتحديد ما إذا كان السرطان في كل مريض من النوع المبكر أم من النوع المتقدم المقاوم للأدوية والذي انتشر أو قد ينتشر إلى أعضاء أخرى.

وأضاف في حواره مع موقع سكاي نيوز عربية إنه في هذه الدراسة قام الفريق البحثي بتطوير نموذج حاسوبي غير تقليدي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وتحديدا التعلم العميق (Deep Neural Networking) والذي يمكنه تحديد مرحلة السرطان أوتوماتيكيا بعد تدريبه على السجلات الجينية للمرضى.

وتابع أنه استطاع النموذج الحاسوبي المطور المعروف باسم (لوغاريتمات التعلم العميق) تحديد مرحلة السرطان بدقة للمرضى مما يعني أن النموذج يستطيع التمييز بين السرطان المبكر والمتقدم عن طريق تحليل السجل الجيني للمريض.

وأوضح أنه يمكن استخدام هذا النموذج لمعرفة احتمالية أن يبدأ السرطان لدى المريض في عملية الانتشار الخبيث مما يسهل على الطبيب المعالج اتخاذ التدابير اللازمة مبكرا وقبل فوات الأوان.

وأكد المراكبي أنه بالنظر لأبعد من مجرد التنبؤ باحتمالية تطور السرطان فإن أحد مخرجات البحث المذكور المهمة هو تقديم تفسيرات لهذه التنبؤات "إذ أن أحد أهم عيوب النماذج الحاسوبية المعتمدة على تقنيات الذكاء الصناعي المستخدمة حاليا هي عدم القدرة على معرفة كيفية عمل هذه النماذج من الداخل أو إيجاد تفسير للقرارات التي اتخذتها هذه النماذج، فهي تعتبر كصندوق أسود يقوم بأداء مهمته دون الإفصاح عن تفسير لطريقة عملها".

واستطرد أنه: "على العكس من ذلك استطاع الفريق البحثي بناء آلية مبتكرة تتيح للنموذج الحاسوبي المستخدم ليس فقط التمييز بين السرطان المبكر والمتقدم بل وأيضا تقديم تفسيرات عن التغيرات والجينات والعمليات الحيوية المرتبطة بعملية انتشار السرطان".

وأوضح أنه باستخدام هذه الآلية المبتكرة استطاع مع الفريق البحثي تحديد عدد من الجينات المهمة المعروفة والتي أمضى العلماء سنوات طويلة في دراستها لمعرفة مدى تأثيرها على انتشار السرطان، بينما اكتشفها النموذج الحاسوبي الجديد تلقائيا.