الخميس 21 نوفمبر 2024 الموافق 19 جمادى الأولى 1446
المشرف العام
محمود المملوك
مستشار التحرير
د. خالد منتصر
المشرف العام
محمود المملوك
مستشار التحرير
د. خالد منتصر

استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد مكونات لقاح محتمل ضد مرض السيلان│دراسة

الأربعاء 01/نوفمبر/2023 - 11:30 ص
مرض السيلان
مرض السيلان


أصبح مرض السيلان مقاوما لجميع المضادات الحيوية المعروفة تقريبا، مما يجعل من الصعب علاجه، لكن إذا تركت العدوى دون علاج، فقد تؤدي إلى مضاعفات خطيرة أو حتى مميتة.

كما أن مرض السيلان، وهو عدوى بكتيرية تنتقل عن طريق الاتصال الجنسي، وتصيب أكثر من 80 مليون شخص في جميع أنحاء العالم كل عام، يزيد من خطر إصابة الشخص بـ فيروس نقص المناعة البشرية، وفق ما نشره موقع ميديكال إكسبريس.

الذكاء الاصطناعي ولقاح السيلان

تشير دراسة جديدة إلى أن الذكاء الاصطناعي (AI) قد يساعد في تحديد المكونات الرئيسية للقاح.

في mBio، أفاد تعاون دولي بين باحثين أكاديميين وتجاريين عن تحديد اثنين من المستضدات الواعدة كمرشحين للقاح مرض السيلان.

استخدم الباحثون نموذجًا للذكاء الاصطناعي يسمى Efficacy Discriminative Educated Network، أو EDEN، لتحديد البروتينات الواقية.

كما استخدموا أيضًا EDEN لتوليد نتائج تتنبأ بدقة بمدى قدرة مجموعات المستضدات على تقليل التجمعات البكتيرية المسببة للأمراض من النيسرية البنية، وهو الميكروب الذي يسبب مرض السيلان.

وقال سانجاي رام، باحث الأمراض المعدية في كلية الطب بجامعة ماساتشوستس تشان في ووستر: «على حد علمنا، لم يتم إظهار هذا الارتباط من قبل».

وقام رام وسونيتا جولاتي، دكتوراه في العلوم، وزملاؤهم باختبار المستضدات التي حددها EDEN في النماذج المختبرية والحيوانية.

بدأ العمل في عام 2008 عندما قام أندرياس هولم ماتسون، في الدنمارك، باستخراج الأدبيات المنشورة لتجميع مجموعة كبيرة من البروتينات السطحية الواقية من مجموعة متنوعة من البكتيريا المسببة للأمراض.

وفي العام نفسه، أسس ماتسون شركة Evaxion، وهي شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي للمناعة، وأراد تصميم نظام قائم على الذكاء الاصطناعي يمكنه تحديد أهداف اللقاح في الميكروبات المعدية.

بالنسبة للدراسة الجديدة، طبق ماتسون وزملاؤه نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد هذا على بروتينات 10 سلالات ذات صلة سريريا من النيسرية البنية للتنبؤ بمجموعة من البروتينات البكتيرية التي يمكن أن تساعد، في اللقاح، في تعليم جهاز المناعة في الجسم كيفية التعرف والدفاع عنها. قبالة البكتيريا.

وقال ماتسون: «يستخدم EDEN ميزة مثل التعرف على الوجه لفهم الفرق بين البروتينات».

وبمجرد الانتهاء من تجميع القائمة، أرسلوها إلى رام وجولاتي في ماساتشوستس.

وقال رام: «لقد اختبرنا جميع مرشحيهم وتحققنا من صحتهم في نماذج الفئران».

قامت المجموعة أولًا باختبار مجموعات من اثنين أو ثلاثة من المستضدات في الفئران.

حدد هذا التحليل اثنين من البروتينات المشاركة في انقسام الخلايا كمرشحين واعدين، ولم يكن معروفًا من قبل أن أيًا منهما مكشوف على سطح الخلية.

وفي التجارب المعملية، قتلت عينات الدم المأخوذة من الفئران المحصنة بهذين البروتينين البكتيريا من سلالات متعددة من مرض السيلان في المختبر.

تتوافق هذه النتائج مع توقعات EDEN.

وفي تجارب إضافية، أصيبت الفئران المحصنة بالبكتيريا N. gonorrhoeae، وقلل اللقاح من العبء البكتيري.

وقال رام: «لقد كانت تلك مفاجأة حقًا، لم يكن أحد يتوقع أن هذين البروتينين، اللذين كان يُعتقد أنهما لن ينكشفا على السطح، سيعملان في اللقاحات، وكان رد فعل الباحثين الآخرين متشككًا».

ونظرًا لفعالية الاختبارات الفردية، قام فريق Evaxion بعد ذلك بدمج البروتينات في بروتين كيميائي واحد، مما أدى إلى استجابة مناعية أظهرت بالمثل فعاليتها في النماذج المختبرية والحيوانية.

وأشار رام إلى أن التحقيق كشف أيضًا عن آلية بالغة الأهمية لإزالة عدوى N. gonorrhoeae بواسطة هذا اللقاح المرشح.

ويستخدم الباحثون الآن EDEN للبحث عن البروتينات المرشحة للقاح في الميكروبات المسببة للأمراض الأخرى، بما في ذلك العديد من البكتيريا التي توقع EDEN فعاليتها العالية في نماذج الفئران.

كما يفكر الباحثون أيضًا في كيفية تجاوز الوعد بالعمل قبل السريري ومعرفة ما إذا كانت نفس البروتينات وقائية في جسم الإنسان.