(سارة سالم الغامدي).. دراسة الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته على البيانات الطبية والحيوية بهدف البحث عن الجينات المسببة للأمراض
التحقت (سارة محمد سالم الغامدي), بجامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية، لدراسة الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته على البيانات الطبية والحيوية، تعمل الغامدي كمعيدة في جامعة الملك عبدالعزيز قسم علوم الحاسب من كلية الحاسبات وتقنية المعلومات في رابغ. ورغم مسؤولياتها الأسرية والزوجية, إلا أنها لم تتخلَّ عن إضافة بصمتها لعلم الأنطولوجيا، حيث ابتكرت ما يساهم بتمثيل السمات الظاهرية للمخلوقات الحية باستدلال رياضي.
بدايةً الابتكار
في إطار عملها في مجال الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته على المعلومات الحيوية، عملت الغامدي على كيفية تمثيل البيانات الطبية بصورة نظريات رياضية، كوسيلة لجعل البيانات مقروءة للبشر والحاسب واستخدام الاستدلال الرياضي على هذه البيانات، هذا العلم يسمى بعلم “الأنطولوجيا”.
بالتحديد عملت على بيانات السمات الظاهرية، وهي تلك التي تظهر على الإنسان نتيجة تغير جيني أو بيئي، مثل لون البشرة، وأعراض الأمراض كتغير ضغط الدم وارتفاع الهرمونات ونحوها.
في عملها قامت الغامدي بتمثيل أنطولوجيا السمات الظاهرية (Pheno-e) لعدد من المخلوقات الحية، وتجميعها في نظرية رياضية واحدة، لتمكين المقارنة بينها، فكما يعلم القارئ، لأسباب أخلاقية لا يسمح بالتجارب على البشر، تقول الغامدي لموقع سيدتي “نحن لا نعرف الأعراض التي تصاحب توقف عمل كل جين من الجينات البشرية. بينما مثل هذه التجارب قد دونت نتائجها معروفة لعدد كبير من المخلوقات الحية، كالفئران، والأسماك، والذباب والفطر”.
الهدف من الابتكار
فالهدف الأساسي من تطوير سارة لـ Pheno-e، هو البحث عن الجينات المسببة للأمراض في النظر للتشابه بين الأعراض التي تسببها جينات مشابهة لها في مخلوقات حية أخرى، وتلك التي تظهر على الإنسان نتيجة المرض، ومن خلال بحثها وجدت الغامدي أن تشابه الأعراض بين الإنسان والنماذج الحية تخضع للكثير من الانحيازات، بعضها بسبب الطرق المستخدمة في جمع البيانات، وبعضها بسبب الخوارزميات المستخدمة، عن تعديل تلك الانحيازات وجدت أنهم يستطيعون التنبؤ بالجينات المسببة للأمراض من السمات الظاهرية للثدييات فقط.
استلهام الابتكار
وجود الكثير من التطبيقات التي تستخدم البيانات من العديد من النماذج الحية هو ما جعل الغامدي تفكر في توظيفها باستدلال رياضي، يتميز الاستدلال الرياضي بقدرته على تفسير النتائج وتقديم الإثبات من البداية حتى النهاية، لكنها تفاجأت من كثرة الانحيازات التي وجدتها، وكيف أن استخدامها يقدم نتائج مبهرة حتى عند استخدام مخلوق من خلية واحدة، وهذا ما جعلها تبحث وتدقق أكثر للتوصل للنتائج المذكورة في بحثها.
جوائز وتكريمات
في إطار البحوث التي أنجزتها اختير بحث سارة الغامدي في دراسة مدى مساهمة التأثيرات الظاهرية للنماذج الحية في مجلة disease models and mechanism ليمثل اختيار محرر المجلة للعدد المنشور فيه، وبحثها في تحسين توصيف السمات الظاهرية العددية فاز كأفضل ملصق علمي في مؤتمر International conference on biomedical ontologies 2022.
طموحات مستقبلية
طمح الغامدي في متابعة تحسين وتطوير أنطولوجيا السمات الظاهرية، وتطوير خوارزميات للتنبؤ بالجينات المسببة للأمراض بصورة تحد من انحيازات البيانات، بالإضافة لرغبتها في المساهمة في تعليم تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمجالات الحيوية والطبية لطلبة الجامعات وتوجيههم في أبحاث هذا المجال.
