OpenAI تستخدم آلاف الوكلاء لتحليل البيانات البيولوجية

نجح تعاون بحثي بين شركة OpenAI ومعهد Scripps Research ومنصة PerturbAI في استخدام آلاف الوكلاء المعتمدين على الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات بيولوجية ضخمة تتعلق بخلايا الدماغ. تمكنت هذه المنظومة، التي أُطلق عليها اسم GPT-Rosalind، من معالجة بيانات ملايين الخلايا العصبية لدى الفئران في 32 دقيقة فقط، وهو عمل كان يتطلب من الباحثين البشريين شهوراً أو حتى عاماً كاملاً لإنجازه.

تسريع وتيرة الاكتشافات العلمية

تكمن القيمة الحقيقية لهذا الإنجاز في قدرة الذكاء الاصطناعي على الربط بين نتائج التجارب المخبرية الحديثة وآلاف الأبحاث العلمية المنشورة على مدى عقود. ففي الوقت الذي تولد فيه التجارب الحديثة كميات هائلة من البيانات تفوق قدرة العلماء على التحليل التفصيلي، يأتي دور "الاستدلال البيولوجي الموزع". يعتمد هذا الأسلوب على تقسيم العمل بين آلاف الوكلاء الرقميين، حيث يتولى كل وكيل دراسة اضطراب جيني معين، ويحلل استجابة الخلايا، ثم يبحث في الأدبيات العلمية لتقديم تفسيرات بيولوجية منطقية.

هذا الربط الآلي لا يكتفي بتسريع العمل فحسب، بل يستخرج روابط غير متوقعة كانت لتضيع وسط ضخامة البيانات. وبحسب الباحثين المشاركين، فإن الهدف ليس استبدال العالم البشري، بل تزويده بفرضيات علمية جاهزة للاختبار، مما يسمح للعلماء بالتركيز على التجارب الأكثر أهمية بدلاً من قضاء وقت طويل في البحث الأولي.

فك شفرات أمراض الدماغ المعقدة

ساهم الوكلاء الرقميون بالفعل في تحديد خيوط جديدة لفهم أمراض عصبية مستعصية. فقد كشف التحليل عن فروق دقيقة وغير متوقعة بين جيني Tsc1 وTsc2، اللذين يعملان معاً في تنظيم نمو الخلايا. وأظهرت النتائج أن تعطيل جين Tsc2 يؤدي إلى تغييرات كبيرة في خلايا "المخيخ" المسؤول عن تنسيق الحركة، بينما لم يظهر جين Tsc1 التأثير ذاته في تلك المنطقة تحديداً. هذا الاكتشاف يفسر سبب ارتباط طفرات Tsc2 لدى البشر بأعراض عصبية وسلوكية حادة في مرض التصلب الحدبي.

كما رصد الذكاء الاصطناعي علاقة محتملة بين تنظيم الكوليسترول وتدهور الخلايا العصبية في مرض "بيري" (Perry syndrome)، وهو مرض نادر يشبه باركنسون. واقترح النظام أن الخلل في نقل الكوليسترول داخل الخلايا العصبية قد يكون سبباً في تطور المرض، وهي فرضية اعتبرها الخبراء البشريون "جديدة وتستحق المتابعة المخبرية"، مما قد يفتح باباً لتطوير علاجات تحمي الأعصاب عبر استعادة توازن توزيع الكوليسترول.

تفوق الوكلاء الرقميين على النماذج التقليدية

أثبتت التجربة أن استخدام آلاف الوكلاء الذين يعملون بالتوازي يتفوق بمراحل على استخدام نموذج ذكاء اصطناعي واحد ضخم. فعند زيادة حجم البيانات، استطاع نظام الوكلاء الموزعين الاستشهاد بأكثر من 700 مرجع علمي لدعم استنتاجاته، في حين لم يتمكن النموذج المنفرد من ذكر أكثر من 11 مرجعاً تحت ضغط البيانات نفسه.

وتشير OpenAI إلى أن تقارير هؤلاء الوكلاء نالت ثقة الخبراء البشريين؛ ففي اختبارات "عمياء" للمقارنة بين جودة التحليل، فضل العلماء تقارير الوكلاء الموزعين بنسبة 75% من الحالات. هذا التوجه يعزز من كفاءة "أطالس الخلايا" التي يبنيها العلماء، ويحولها من مجرد مخازن للبيانات إلى أدوات حية لتوليد الأسئلة البحثية.

توفر البيانات والخطوات القادمة

• "أطلس الاستدلال" (Reasoning Atlas) متاح حالياً للعلماء لاستكشاف الروابط بين الجينات.
• النظام يعتمد على نموذج GPT-Rosalind المخصص للأبحاث البيولوجية.
• النتائج الحالية تركز على بيانات خلايا دماغ الفئران كنموذج أولي لفهم أمراض البشر.
• يمكن للباحثين البدء فوراً في اختبار الفرضيات المتعلقة بالكوليسترول وجينات mTOR في مختبراتهم.

يمثل هذا التطور تحولاً جذرياً في كيفية التعامل مع البيانات البيولوجية؛ فبدلاً من الغرق في ملايين النتائج المخبرية، أصبح بإمكان العلماء الآن التركيز على اختبار الفرضيات الأكثر واعدة التي استخرجها الذكاء الاصطناعي من بين الركام المعلوماتي، مما يمهد الطريق لتطوير أدوية أكثر دقة لأمراض الجهاز العصبي.

المصدر: OpenAI