ويقود علماء من مختبر IBM في حيفا مشروعا أوروبيا لتحسين فعالية علاجات الإيدز

مشروع EuResist لتطوير نظام متكامل للإدارة السريرية لاستخدام أدوية منع تكاثر فيروس الإيدز، والتي تعطى للحاملين والمرضى المصابين بالمرض

يقود الباحثون في مختبر أبحاث IBM في حيفا مشروع EuResist لعموم أوروبا لتطوير نظام متكامل للإدارة السريرية لاستخدام الأدوية لمنع تكاثر فيروس الإيدز، الممنوح لحاملي المرض والمرضى المصابين به.

وسيتيح النظام المحوسب، الذي يقومون بتطويره، التنبؤ مسبقًا بالاستجابة المحددة لكل مريض للعلاج، من أجل اختيار التركيبة الأكثر صحة من الأدوية لكل اختلاف جيني للفيروس. ومن شأن التنفيذ الناجح للنظام أن يحسن فعالية علاج الإيدز.

لم تعد الإصابة بفيروس الإيدز حكماً بالإعدام، إذ باتت المزيد والمزيد من العلاجات والأدوية تتم الموافقة عليها من قبل السلطات الصحية بعد أن أثبتت نجاحها في منع تكاثر الفيروس وتكاثره في الجسم. لكن الفيروس يطور مقاومة لعدد متزايد من الأدوية. ويفشل علاج عدد متزايد من المرضى، بعد أن يطور الفيروس مقاومة للدواء الذي من المفترض أن يمنع عمليات تكاثره. ومن أجل التعامل مع المرض، يتلقى كل مريض "كوكتيلاً" من الأدوية التي تتغير تركيبتها مع تطور مقاومة الفيروس الذي يحمله لأحد الأدوية. يحتاج الأطباء الذين يعالجون الإيدز اليوم إلى نظام يساعدهم على تحديد أي من الكوكتيلات لديه فرصة أكبر للنجاح، وتكييف هذه الكوكتيلات مع كل مريض، وفقا للطفرة الجينية للفيروس الذي طوره.

وأشار بوعز كرملي، مدير علوم الحياة في مختبر أبحاث IBM في حيفا، إلى أن “مراقبة تاريخ العلاجات وتطور الفيروس نفسه يصبح أساسيا في عملية العلاج. إن الوصول إلى المعرفة المتراكمة من كميات هائلة من البيانات التي تم جمعها أثناء علاج العديد من مرضى الإيدز سيسمح للطبيب المعالج أن يبني قراراته العلاجية على تاريخ المريض - وعلى معلومات واسعة النطاق حول الفيروس، وطفرات الفيروس ومرحلة المرض. المرض الذي يعاني منه المريض."

يستخدم مشروع EuResist الذي يديره المجتمع الأوروبي منهجًا وأدوات مبتكرة تم تطويرها في IBM من أجل التنبؤ مسبقًا بفعالية الأدوية والعلاجات المضادة للفيروسات ضد أنواع محددة جيدًا من فيروس الإيدز، مع تحليل على مستوى أوروبا لقاعدة بيانات فيروس نقص المناعة البشرية. في جميع أنحاء القارة. وقد تمت إدارة قواعد البيانات الرئيسية المدمجة في قاعدة البيانات الشاملة هذه بشكل منفصل حتى الآن في إيطاليا وألمانيا والسويد. ومن المتوقع أن تكون قاعدة البيانات الموحدة الأكبر من نوعها في العالم بأسره، وهي تضم بالفعل أكثر من 17,000 مريض.

ويتم تنفيذ المشروع كجزء من البرنامج الإطاري السادس للبحث والتطوير للمجتمع الأوروبي، بمشاركة مختبر أبحاث IBM في حيفا، وجامعة سيينا في إيطاليا، ومعهد كارولينسكا في السويد، ومعهد ماكس بلانك و جامعة كولونيا في ألمانيا، RMKI من المجر، جامعة كينغستون في المملكة المتحدة، وجمعية شركات الأدوية الأوروبية (EFPIA).

يتمتع مختبر أبحاث IBM في حيفا بتاريخ طويل في قيادة وتعزيز المعايير والابتكارات في مختلف المجالات الصناعية. بدأ العمل في المختبرات كجزء من المشروع الجديد بتعريف بنية موحدة للوثائق الطبية السريرية، والتي ستسمح بالاتصال ونقل المعلومات بين المؤسسات الطبية التي تعالج مرضى الإيدز في مختلف البلدان، باستخدام تنسيق موحد في بيئة XML . يعد توحيد البيانات شرطًا ضروريًا للبحث وتحديد موقع المعلومات في مجموعة السجلات الموحدة. ومع توسع استخدام التنسيق الجديد ليشمل المزيد من المؤسسات، سيتمكن المزيد من الأطباء ومعاهد البحوث من الوصول إلى البيانات واستخدامها في مهام العلاج وتطوير أدوية جديدة.

ووفقاً لبوعز كرملي، فإن "وجود معيار موحد للسجلات الطبية في علاج مرض الإيدز سيسمح للهيئات الطبية المختلفة بتبادل البيانات والمعلومات - وسوف يمهد الطريق للتعاون الدولي في مكافحة المرض".

ويتضمن المشروع الأوروبي أيضًا تطوير عدة محركات حسابية، مما سيسمح بالتنبؤ بسلوك الفيروس واستجابته للعلاجات المختلفة. وتشمل محركات التنبؤ المختلفة نماذج لتقييم تطور المرض، ونماذج نظرية، وأنظمة مخصصة لتحليل مستودعات البيانات واستخراج البيانات، وأنظمة تحليل حالات المرض، وأنظمة التعلم الآلي التي تعمل على تحسين الإجابات التي تقدمها أدوات التنبؤ المختلفة.

تعتمد محركات التنبؤ التي تم تطويرها في مختبر أبحاث IBM في حيفا على تقنيات التعلم الآلي، حيث طور موظفو المختبر خبرة طويلة الأمد.

وذكر شاي باين، مدير مجموعة التعلم الآلي في مختبر أبحاث آي بي إم، أن "هذه الأنظمة تجمع بين التنبؤ الذي تم الحصول عليه من عدد كبير من المحركات المختلفة - وتقدم للطبيب نتيجة واحدة متكاملة".
"يكمن التحدي في الفهم والتنبؤ - تلقائيًا - بأي من المحركات أكثر ملاءمة لكل مريض على حدة، في سيناريوهات التطوير المختلفة." وأضاف شاي باين أن نظام التعلم الآلي يعرف اليوم بالفعل كيفية إنتاج نتائج أكثر دقة من أي محرك تنبؤ يعمل بمفرده.

وتشير نتائج المشروع حتى الآن إلى نسبة نجاح عالية بشكل خاص، تصل إلى 75%. يتم حاليًا اختبار التنبؤ النظري الذي يقدمه النظام ومقارنته بالبيانات التي تم الحصول عليها في المعالجات الفعلية.