يُشكل مرض السرطان معضلة صحية وإنسانية مهمة في جميع أنحاء العالم، لذلك يتطلع “سيد هاشم” وهو طالب ماجستير بجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي, وينحدر من ولاية كيرالا بالهند, للمساعدة في تأسيس مستقبل خالٍ من السرطان من خلال التعاون والعمل الجماعي في اليوم العالمي للسرطان. ويكرس هاشم، بحوثه في مجال الذكاء الاصطناعي لتطوير تشخيص السرطان وعلاجه بعد أن فقد اثنين من أحبائه بسبب هذا المرض. وفقا للموقع الرسمي للجامعة.
وكان هاشم, قد فقد مؤخراً جدته بسبب سرطان البنكرياس نتيجة تأخر تشخيص مرضها، وخسر جده أيضاً عندما كان صغيراً. ومن هنا، بدأ هاشم مساعيه للاستفادة من معرفته ومهاراته في تعلم الآلة في سبيل استكشاف سبل جديدة لتشخيص وعلاج المرض.
تكامل التقنيات
يعمل هاشم منذ فترة على تكامل تقنية تعلم الآلة مع التقنيات الصحية. وقبل الالتحاق بجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، تركز مشروع تخرجه لنيل شهادة البكالوريوس في علوم الحاسوب في الذكاء الاصطناعي من جامعة مالايا، حول خوارزميات تعلم الآلة لفحص اضطرابات طيف التوحد عند الأطفال. وبعد الانتهاء من المشروع والنظر في بيانات التسلسل البشري، أراد التحقق من إمكانية الاستفادة من هذه البيانات للمساعدة في مكافحة السرطان.
وفي هذا السياق، قال سيد هاشم: “هناك مئات الآلاف من المعلومات في تسلسل البيانات لا يمكننا استخراجها. الأمر الذي قادني إلى الاعتقاد بأن ما أتعلمه الآن هو أفضل طريقة للمضي قدماً في تشخيص وعلاج السرطان. فتطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة يمكنها تنفيذ هذه المهام إذا كانت البيانات والخوارزميات متاحة لها”.
وتعاون هاشم مع زميله في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي محمد علي لتطوير خوارزميات تعلم الآلة قادرة على التنبؤ بتشخيص أنواع السرطان عبر تحليل بيانات المصطلحات البيولوجية المتعددة “أوميكس”.
وأضاف هاشم: “في واقع الأمر، يعتبر تشخيص بعض أنواع السرطان، مثل البنكرياس، في وقت مبكر أمر في غاية الصعوبة، لأن الأعراض لا تظهر على المرضى إلا بعد فوات الأوان. فتأخير تشخيص إصابة جدتي كان من أبرز الأسباب التي دفعتني إلى التخصص في علوم الجينوم وغيرها من العلوم البيولوجية “الأوميكس”، نظراً لوجود المزيد من البيانات والمعلومات حول المرضى وخطوط خلاياهم”.
دقة البيانات
يتيح النموذج الجديد الذي ابتكره هاشم وعلي دقة تزيد عن 96% في تشخيص نوع السرطان، وبات أمام هاشم وعلي فرصة سانحة للمضي قدماً في أبحاثهما. وبالاعتماد على الركائز الأساسية لنموذجهم، يتطلع الباحثان إلى استخدام الخوارزميات للتنبؤ بأنواع السرطان؛ وفرص بقاء المريض على قيد الحياة بمرور الوقت؛ واحتمالية تكرار السرطان؛ وخيارات العلاج المثلى والكثير غير ذلك.
فمجموعة البيانات التي تم استخدامها في أبحاثهم جاءت مطابقة للأورام والأنسجة الطبيعية المستخرجة من 11538 مريضاً، و33 نوعاً من السرطان، و60483 مصدراً للمعلومات من شتى أرجاء العالم العالم، تم توفيرها عبر معاهد الصحة الوطنية الأمريكية.
