سيسعى اتحاد IBFI إلى ابتكار طريقة تمثيل موحدة للبيانات الجزيئية والخلوية والسريرية، ومنصة لتطوير نماذج لاكتشاف الأدوية والطب الشخصي. ويضم الاتحاد شركاء من بينهم: Nvidia وTeva وSheba وCytoReason وTerraCyte وMeMed.
ستستثمر هيئة الابتكار والشركات المشاركة في المشروع ما يقارب 70 مليون شيكل لإنشاء بنية تحتية مشتركة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على المعلومات البيولوجية. ويهدف هذا التحالف الجديد، الذي سيُطلق عليه اسم "مبادرة مصنع الرموز الحيوية الإسرائيلية" (IBFI)، إلى خدمة الشركات والباحثين والمستشفيات والمؤسسات الأكاديمية في مجالات اكتشاف الأدوية وأبحاث الأمراض والطب الشخصي.
يضم المشروع شركات البيولوجيا الحاسوبية CytoReason وTerraCyte Analytics وMeMed، بالإضافة إلى Nvidia وTeva ومركز شيبا الطبي. ويقود النشاط العلمي كل من البروفيسور إران سيغال والبروفيسور نير يوسف من معهد وايزمان للعلوم، والبروفيسور شاي شين أور من معهد التخنيون، والبروفيسور أساف زاريتسكي من جامعة بن غوريون في النقب.
يُعرَّف هذا التحالف بأنه بنية تحتية للبحث والتطوير قبل المنافسة. وهذا يعني أنه من المفترض أن يقوم الشركاء بتطوير أدوات ومكونات أساسية بشكل مشترك، والتي ستستخدمها عدة شركات وهيئات بحثية، قبل المرحلة التي يقوم فيها كل منهم بتطوير منتج تجاري منفصل.
لم يوضح الإعلان مدة نشاط الكونسورتيوم، أو توزيع الاستثمار بين هيئة الابتكار والشركات، أو سياسة الوصول إلى البنية التحتية، أو الطريقة التي سيتم بها توزيع الملكية الفكرية التي سيتم إنشاؤها في إطاره.
المشكلة: كل نوع من المعلومات البيولوجية يتحدث لغة مختلفة
حققت نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة نجاحًا في مجالي النصوص والصور، ويعود ذلك جزئيًا إلى إمكانية تحويل المعلومات إلى وحدات ذات بنية محددة. أما في علم الأحياء، فالوضع أكثر تعقيدًا: إذ تأتي البيانات من مصادر متعددة، وتُقاس على مستويات مختلفة، وتتغير بمرور الوقت.
يصف تسلسل الحمض النووي معلومات مختلفة عن تلك التي يصفها التعبير الجيني في الخلية. كما توفر صورة المجهر معلومات مختلفة عن تلك التي يوفرها السجل الطبي، أو فحص الدم، أو قياس البروتين. وحتى عندما تتعلق البيانات بنفس المريض أو المرض، يصعب دمجها في إطار حاسوبي واحد.
المشكلة ليست تقنية فحسب، فالبيانات البيولوجية قد تكون غير مكتملة، ومشوشة، ومتأثرة بالعمر، والجنس، والحالة الصحية، والعلاج الدوائي، وبيئة الخلية. ولا يمكن دائمًا مقارنة القياسات التي تُجرى في مختبرات مختلفة أو على أجهزة مختلفة بشكل مباشر.
قال رئيس التحالف، يواف نيسان-كوهين، الرئيس التنفيذي ورئيس مجلس إدارة شركة TerraCyte: "يتحدث الجميع اليوم عن الذكاء الاصطناعي في علم الأحياء، لكن علم الأحياء لا يزال يفتقر إلى لغة يفهمها الذكاء الاصطناعي". وأضاف أن هدف المشروع هو بناء البنية التحتية واللغة التي سيُبنى عليها الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي البيولوجي.
المكون الأول: الرموز الحيوية
ستتضمن البنية التحتية المخطط لها مكونين أساسيين. الأول يسمى Bio Tokens - طبقة تمثيل موحدة لأنواع مختلفة من المعلومات البيولوجية.
في نماذج اللغة، تُعرَّف الوحدة اللغوية بأنها وحدة معلوماتية يستطيع النموذج معالجتها، مثل كلمة أو جزء منها أو رمز. وفي المدونة الإسرائيلية، يُستخدم هذا المصطلح لوصف وحدات التمثيل الحاسوبي للمعلومات البيولوجية. ويمكن استخدام هذه الوحدات لربط البيانات الجزيئية والخلوية والوراثية والديناميكية والسريرية.
لا يكمن الهدف في تحويل كل البيانات البيولوجية إلى كلمات، بل في ابتكار طريقة متسقة لعرض المعلومات على النماذج. فعلى سبيل المثال، قد تسمح هذه الطبقة للنموذج بربط التغير الجيني، ونشاط البروتين، وحالة الخلية، واستجابة المريض للعلاج.
لم يُحدد إعلان المُجمِّع بعدُ كيفية تعريف الرموز، أو المعايير التي ستُستخدم لتمثيل المعلومات، أو كيفية التعامل مع البيانات المفقودة والمتضاربة. وستكون هذه من بين التحديات الرئيسية في تطوير البنية التحتية.
المكون الثاني: مصنع النماذج
المكون الثاني يسمى نموذج المصنع. وهو مصمم ليكون منصة لتطوير ودمج وتشغيل وإتاحة النماذج البيولوجية القائمة على الذكاء الاصطناعي.
بدلاً من قيام كل شركة أو مختبر بإنشاء بنية تحتية حاسوبية منفصلة، وخطوط معالجة بيانات، وواجهات بين النماذج، يسعى هذا التحالف إلى إنشاء بيئة عمل مشتركة. وتهدف المنصة إلى تمكين دمج المعرفة البيولوجية الحالية مع البيانات التي يتم جمعها في التجارب ونظام الرعاية الصحية.
ووفقًا لدرور بين، الرئيس التنفيذي لهيئة الابتكار الإسرائيلية، فإن التحدي لا يقتصر على تطوير نماذج أكثر تقدمًا فحسب، بل يشمل أيضًا بناء البنية التحتية التي ستسمح لهم بالتعلم من تعقيد علم الأحياء البشري.
وقال بين: "سيقوم التحالف الجديد بتطوير بنية تحتية إسرائيلية من شأنها أن تتيح تمثيلاً موحداً للبيانات البيولوجية، ودمج المعرفة البيولوجية السابقة، وتطوير نماذج حسابية للأمراض، والتحقق السريري من المنتجات".
من علم الأورام إلى الإنتان
من المتوقع أن تركز التطبيقات الأولى لهذا النموذج المُدمج على العديد من المشكلات الطبية والبحثية، ومنها التنبؤ باستجابة مرضى السرطان للعلاجات. إذ يُمكن لنموذج يجمع بين المعلومات الجينية والجزيئية والسريرية أن يُساعد في تحديد المرضى الأكثر استجابةً لدواء مُعين.
وتشمل التطبيقات الإضافية تقييم نشاط الجهاز المناعي، والتنبؤ بردود الفعل الدوائية غير الطبيعية، ودعم القرارات الطبية في حالات الإنتان، وتقييم خطر رفض زراعة الأعضاء، ودراسة أمراض المناعة الذاتية.
في مجال اكتشاف الأدوية، يمكن للنماذج البيولوجية أن تساعد في تحديد أهداف دوائية جديدة، والتنبؤ بتأثير المادة على المسارات الخلوية، واختيار المرشحين للتجارب المختبرية. لا تُغني هذه النماذج عن التجارب على الخلايا أو الحيوانات أو البشر، ولكنها تُقلل من عدد الخيارات التي يجب اختبارها وتُساعد في تصميم التجارب.
تكامل البيانات بين الشركات والمستشفيات والأوساط الأكاديمية
يعكس هذا التكوين المتكامل محاولة لربط عدة أجزاء من سلسلة التطوير. تمتلك شركة تيفا خبرة في تطوير الأدوية، وتمتلك شركة شيبا بيانات ومعرفة سريرية، بينما تعمل شركات سايتو ريزون وتيرا سايت ومي ميد في تحليل المعلومات البيولوجية والطبية.
من المتوقع أن تُسهم شركة إنفيديا بخبرتها في مجال البنية التحتية للحوسبة وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. وستُقدم فرق بحثية من الجامعات ومعهد وايزمان خبراتها في علم الجينوم، والجهاز المناعي، وبيولوجيا الخلية، والتعلم الآلي للمشروع.
قد يُتيح هذا التعاون نقل النماذج من المختبر إلى مرحلة التحقق باستخدام البيانات الطبية. إلا أن هذا الانتقال يتطلب تنظيم خصوصية المرضى، وأمن البيانات، والحصول على الموافقة، واستخدام البيانات بطريقة تتوافق مع المتطلبات الأخلاقية والتنظيمية.
ستحدد جودة البيانات جودة النماذج.
إن إنشاء بنية تحتية حاسوبية لا يضمن بحد ذاته اكتشاف الأدوية أو تحسين الرعاية الطبية. يعتمد نجاح المشروع على جودة البيانات، ومدى تمثيل مختلف فئات السكان، والقدرة على اختبار النماذج على بيانات لم تُستخدم في التدريب.
قد يُحقق نموذج مُدرَّب على بيانات من عدد محدود من المستشفيات أو من عينة سكانية غير متنوعة أداءً جيدًا في تجربة داخلية، ولكنه قد يفشل عند تطبيقه في مكان آخر. كما أن وجود ارتباط إحصائي بين سمة بيولوجية ونتيجة طبية لا يُشير بالضرورة إلى وجود علاقة سببية.
سيكون من الضروري التمييز بين النماذج التي تساعد الباحثين على صياغة الفرضيات والأنظمة التي تؤثر على القرارات العلاجية. ويتطلب هذا الأخير التحقق السريري، والمراجعة التنظيمية، ومراقبة أدائه في الواقع العملي.
بنية تحتية مشتركة بدلاً من الجهود المتوازية
من وجهة نظر هيئة الابتكار، تكمن ميزة التحالف في إمكانية تقاسم مخاطر وتكاليف البحث الأساسي بين الشركاء. ولا يضمن وضع المعايير، وتوفير أدوات تمثيل المعلومات، وتهيئة بيئة تطوير مشتركة، بالضرورة، ميزة فورية لشركة واحدة، ولكنه قد يُسرّع من وتيرة تطوير العديد من المنتجات.
يكمن التحدي في ضمان أن تخدم البنية التحتية شريحة واسعة من قطاع علوم الحياة، وليس فقط الشركات المؤسسة. ولم يحدد الإعلان ما إذا كان بإمكان الشركات والمستشفيات والباحثين غير الأعضاء في التحالف استخدام هذه الأدوات، ولا الشروط، ولا المرحلة التي سيتمكنون فيها من ذلك.
إذا نجح المشروع في إنشاء تمثيل موثوق ومشترك للمعلومات البيولوجية متعددة الوسائط، فقد يُوفر أساسًا لتطوير نماذج تتجاوز مجرد تحديد الارتباطات، لتدمج المعلومات من مستويات متعددة للنظام البيولوجي. ولا يزال الطريق من هذه الفكرة إلى دواء أو علاج شخصي طويلًا، وسيتطلب تجارب، وتحققًا سريريًا، ومراجعة تنظيمية.
שאלות ותשובות
ما هو الاتحاد الدولي للصناعات المالية (IBFI)؟ هذا تعاون تمهيدي بين شركات التكنولوجيا والأدوية، ومستشفى، ومجموعات بحثية. ويهدف إلى تطوير بنية تحتية مشتركة لنماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على المعلومات البيولوجية.
ما هي الرموز الحيوية؟ هذا هو الاسم الذي أطلقه المُكامل على طبقة تمثيل موحدة لأنواع مختلفة من المعلومات البيولوجية. والهدف هو تمكين النماذج من دمج المعلومات الجينية والجزيئية والخلوية والسريرية في إطار حاسوبي واحد.
هل سيقوم المجمع بتطوير دواء معين؟ لم يُعلن بعد عن أي دواء من المقرر أن يقوم هذا التحالف بتطويره. ويهدف إلى إنشاء أدوات بنية تحتية تُستخدم، من بين أمور أخرى، للبحث عن أهداف دوائية، والتنبؤ بالاستجابات للعلاجات، وتصميم الدراسات.
هل تأتي جميع الـ 70 مليون شيكل من ميزانية الدولة؟ لا. وفقًا للإعلان، هذا استثمار مشترك بين هيئة الابتكار والشركات المشاركة. ولم يُفصح عن كيفية توزيع المبلغ بينهما.
تعليقات 2
يا إسحاق، لم أتقاضَ أي مقابل مادي لنشر هذا الخبر، فقد ظننتُ أنه سيكون مثيرًا لاهتمام قرائي. بالمناسبة، ستُستخدم هذه البنية التحتية أيضًا من قِبل الأوساط الأكاديمية.
يجري تعزيز دور هيئة الابتكار.
إنهم يأخذون أموالاً طائلة وينفقونها على شركات تملك بالفعل كل الأموال. يقدمون تمويلاً بالغ الأهمية لمن لا يحتاجونه، وهذا المشروع خير مثال على ذلك: سينشرون مقالات خالية من المحتوى، بتمويل موجود مسبقاً، ويتحدثون بأسلوب راقٍ، دون أن يفيدوا العلوم أو الصناعة التي تحتاج فعلاً إلى التمويل الأولي لإنتاج شيء جديد.
يجدر التحقيق في الجهة التي تقرر التمويل ومن هم الأشخاص المرتبطون بها.