في 2003،
عندما قمنا بوضع الجينوم البشري في سلسلة،
اعتقدنا أنه سيكون لدينا الحل لمعالجة العديد من الأمراض.
ولكن الواقع بعيد كل البعد عن ذلك،
لأنه بالإضافة لجيناتنا،
فإن لبيئتنا وطراز حياتنا دور هام
في تطوير العديد من الأمراض.
مثالا على ذلك، مرض الكبد الدهني،
والذي يؤثر على 20% من السكان على مستوى العالم،
ولا يوجد له أي علاج ويقود إلى سرطان الكبد
أو التليف الكبدي.
فرسم شريط الحامض النووي فحسب لا يعطينا معلومات كافية
لإيجاد علاجات فعالة.
وفي الجانب المشرق، هناك العديد من الجزيئات في جسمنا.
في الواقع، هناك 100000 مُسْتَقْلَب أيضي.
المُسْتَقْلَبات هي أي جزيء متناهي الصغر من حيث الحجم.
الأمثلة المعروفة هي الجلوكوز، والفركتوز والدهون، والكوليسترول...
أشياء نسمع عنها طوال الوقت.
المُسْتَقْلَبات مشاركة في عملية الأيض.
وهي تأتي من تيار الحامض النووي،
لذلك فهي تهمل معلومات من كل من جيناتنا وطراز حياتنا.
فهم المُسْتَقْلَبات أساسي لإيجاد علاجات للعديد من الأمراض.
أردت دوما أن أعالج المرضى.
على الرغم من تركي كلية الطب منذ 15 سنة،
بسبب إخفاقي في الرياضيات.
بعد ذلك بفترة قصيرة، عثرت على أكثر الأشياء روعة:
أنني أستطيع استخدام الرياضيات لدراسة الطب.
منذ ذلك الحين، قمت بتطوير خوارزميات لتحليل البيانات الأحيائية.
بدا الأمر سهلا على هذا النحو:
دعونا نجمع البيانات من كل المُسْتَقْلَبات في جسمنا،
تصميم نماذج رياضياتية لوصف كيفية تغيرها في مرض ما
والتدخل من خلال تلك التغييرات وعلاجها.
وأدركت حينها السبب وراء عدم قيام أحد بذلك من قبل:
إنه أمر بالغ الصعوبة.
(ضحك)
هناك العديد من المُسْتَقْلَبات في جسمنا.
كل واحد مختلف عن الآخر.
لبعض المُسْتَقْلَبات، يمكننا قياس كتلتها الجزيئية
باستخدام أدوات طيف الكتلة.
ولكن بسبب إمكانية وجود 10 جزيئات لها نفس الكتلة،
فلا نعلم بالضبط ما هي،
ولو أردنا تعيين كل منها بوضوح،
فإن عليك القيام بتجارب أكثر، والتي قد تستغرق عقود
ومليارات الدولارات.
لذلك قمنا بتطوير منصة ذكاء صناعي لتقوم لنا بذلك.
استخدمنا النمو الحادث في البيانات الأحيائية
وقمنا ببناء قاعدة بيانات بأي معلومات متوفرة عن مُسْتَقْلَبات
وتفاعلاتها مع جزيئات أخرى.
قمنا بضم كل هذه البيانات كشبكة واحدة ضخمة.
بعد ذلك، من الأنسجة أو من دماء المرضى،
قمنا بقياس كتل المُسْتَقْلَبات
وبالنظر في في الكتل التي تغيرت في مرض ما.
لكن، كما ذكرت سابقا، نحن لا نعلم بالضبط ماهيتها.
الكتلة الجزيئية لـ 180 قد تكون للجلوكوز، الجالاكتوز أو الفركتوز.
جمعها لديها نفس الكتلة
ولكن وظائفها مختلفة في جسمنا.
خوارزمية ذكائنا الصناعي قام باعتبار كل تلك الأمور الملتبسة.
ثم قامت بعد ذلك بتنقيب الشبكة الضخمة من البيانات
لتكتشف كيفية اتصال هذه الكتل الأيضية ببعضها
بالطريقة التي ينتج عنها المرض.
وبسبب طريقة اتصالهم ببعضهم البعض،
عندئذ نصبح قادرين على أن نستدل على كتلة كل مُسْتَقْلَب،
مثل احتمالية كتلة الـ 180 أن تكون للجلوكوز،
والأكثر أهمية أن نكتشف
كيف تحدث تغييرات بالجلوكوز ومُسْتَقْلَبات أخرى
تقود إلى المرض.
هذا الفهم المبتَكَر لديناميات المرض
يمكننا من اكتشاف علاجات فعالة لهذا الغرض.
قمنا بتشكيل شركة ناشئة لتجلب هذه التقنية إلى السوق
وتؤثر في حياة الناس.
نعمل أنا وفريقي الآن على اكتشاف
علاجات للأمراض الرئيسية التي تكون المُسْتَقْلَبات هي الدافع الرئيسي لها،
مثل مرض الكبد الدهني،
لأنه يحدث بسبب تراكم الدهون،
والتي هي أنواع من المُسْتَقْلَبات بالكبد.
كما ذكرت سابقا، الأمر وبائي بشكل هائل وبدون علاج.
ومرض الكبد الدهني ما هو إلا مثال.
نمضي قدما، سنقوم بالتعامل مع مئات الأمراض الأخرى
بدون علاج.
وبجمع المزيد والمزيد من البيانات عن المُسْتَقْلَبات
وبفهم كيف أن تغييرات في المُسْتَقْلَبات
تقود إلى تطوير أمراض،
خوارزمياتنا سيزداد ذكاؤها أكثر
لاكتشاف العلاجات الصحيحة التي تناسب مرضى بعينهم.
وسنقترب أكثر من تحقيق رؤيتنا
في إنقاذ حيوات مع كل سطر يُضاف إلى الشفرة.
أشكركم.
(تصفيق)