نماذج الأساس الطبية الحيوية ذات المصادر المفتوحة من IBM Research

قامت IBM Research بفتح مصدر نموذج الأساسين الطبيين الحيويين، ما يوفر للمجتمع العلمي أدوات قوية لاكتشاف الأدوية.

• biomed.omics.bl.sm.ma-ted-458m: نموذج متعدد المجالات وقائم على تسلسلات متعددة مدرب على بيانات بيولوجية وجزيئات صغيرة وتعبيرات جينية.
• biomed.sm.mv-te-84m: نموذج متعدد الوسائط ومتعدد الرؤى مُدرَّب خصيصًا على بيانات الجزيئات الصغيرة

تتضمّن هذه النماذج عدّة وسائط بيانات مختلفة (منها التسلسلات، والرسوم البيانية، والصور)، وتغطي مجالات متعدّدة (مثل الأهداف الدوائية، والجزيئات الصغيرة، والمستحضرات البيولوجية)، مما يمنحها أفضلية على النماذج الأخرى المتاحة في المجال المفتوح.

يقول Michal Rosen-Zvi، مدير الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأدوية في IBM Research: "يتمثل التحدي الأساسي والفجوة في النماذج الحالية في كيفية تجميع المعلومات القادمة من وسائط متعدّدة وربطها عبر مجالات متعدّدة." "ونعمل على معالجة هذه الفجوات من خلال النماذج التي نطرحها كمصدر مفتوح والمنهجيات التي تستند إليها." يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تسريع وتبسيط عمليات تطوير الأدوية التقليدية، التي تكون غالبًا طويلة الأمد ومرتفعة التكلفة. وعادةً ما تمر عملية التطوير بأربع مراحل جوهرية: تحديد البروتين المستهدف المرتبط بمرض معيّن، ثم التحقق من أن استهداف هذا البروتين يمكن أن يخفف الأعراض أو يعالج الحالة، ثم اكتشاف جزيء صغير أو علاج حيوي (biologic) يتفاعل مع هذا الهدف، وأخيرًا تحسين العلاج المرشح.

"في نهاية المطاف، نعتقد أن نماذجنا تمتلك القدرة على تسريع وتوسيع نطاق الاكتشاف العلمي"، على حدّ تعبير Jianying Hu، زميل IBM ومدير أبحاث الرعاية الصحية وعلوم الحياة.

يقول الباحثون إن قرار فتح مصدر لكلا النموذجين نشأ أيضًا عن قناعة بأن نماذج الأساس التي تعمل بالذكاء الاصطناعي المسؤولة يجب أن تتطور على نطاق واسع. ولتحقيق هذه الغاية، بدأت IBM Research العمل بالتعاون مع جامعة بوسطن وRed Hat وCleveland Clinic على إنشاء مجموعة عمل جديدة تابعة لتحالف الذكاء الاصطناعيمخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات المصدر مفتوح في اكتشاف الأدوية. ستنطلق فعالياتها في جامعة بوسطن في 30 أكتوبر 2024. تقول Rosen_Zvi: "سيتيح المصدر المفتوح للمجتمع بجمع أفضل وألمع العقول والعمل معًا لمواجهة أصعب الأسئلة من خلال معالجة الفجوات الحالية في طرق الحوسبة لاكتشاف الأدوية".