مقدمة
توجد داخل جينوماتنا تسلسلات صغيرة ذات قدرة هائلة على التحكم في الجينات المجاورة. تُعرف هذه التسلسلات باسم العناصر التنظيمية السيسية (CREs)، وهي قادرة على تشغيل الجينات المجاورة أو إيقافها. مؤخرًا، طوّر باحثون في كلية الطب بجامعة ييل، ومختبر جاكسون، ومعهد برود التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة هارفارد طريقة جديدة لـ الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم عناصر تنظيمية جديدة تتحكم بدقة في كيفية التعبير عن الجينات في الخلايا.
أهمية العناصر التنظيمية السيس
تلعب العناصر النزرة المقترنة دورًا حاسمًا في تنظيم التعبير الجيني. فمن خلال عملها كمفاتيح جزيئية، تُحدد ما إذا كان الجين مُفعّلًا أم مُخمّدًا في نوع معين من الخلايا. تُعد هذه الخاصية أساسيةً لسلامة وظائف الكائنات الحية، إذ تضمن التعبير الجيني فقط عند الحاجة إليه. إن فهم هذه العناصر ومعالجتها له آثارٌ بالغة الأهمية على علم الأحياء والطب، وخاصةً على العلاجات الجينية المُستهدفة.
تطوير منصة CODA
تستخدم منصة الذكاء الاصطناعي الجديدة، المسماة "التحسين الحسابي لنشاط الحمض النووي" (CODA)، التعلم العميق لتوليد تسلسلات حمض نووي جديدة تعمل كعناصر تنظيمية طبيعية. وعلى غرار أدوات معروفة مثل DALL-E وChatGPT، تُدرّب CODA على مجموعات بيانات ضخمة من العناصر التنظيمية الطبيعية، مما يسمح لها بإنشاء تسلسلات فعالة في تنشيط الجينات أو إيقافها في أنواع خلايا محددة. يوضح ستيفن رايلي، الحاصل على درجة الدكتوراه، والأستاذ المساعد في علم الوراثة في YSM وأحد المؤلفين الرئيسيين للدراسة: "يتساءل هذا المشروع بشكل أساسي: هل يمكننا تعلم قراءة وكتابة الشيفرة الخاصة بهذه العناصر التنظيمية؟"
التطبيقات المحتملة في العلاج الجيني
إن التحكم في كيفية التعبير الجيني في أنواع معينة من الخلايا قد يُحسّن بشكل ملحوظ العلاجات الجينية مستقبلًا. تتمتع هذه العلاجات بالقدرة على تجاوز الطفرات المسببة للأمراض، ولكن هناك حاجة إلى أساليب أكثر فعالية لإيصال العلاجات مباشرةً إلى الخلايا المصابة. على سبيل المثال، استهداف خلايا عصبية محددة تفشل في مرض باركنسون أو الخلايا المناعية الحاملة لفيروس نقص المناعة البشرية. يمكن أن تساعد منصة CODA في توجيه العلاجات الجينية إلى الخلايا المريضة بدقة أكبر، مما يُجنّب الآثار الجانبية في الأجزاء السليمة من الجسم.
نتائج واعدة وتوجهات مستقبلية
اختبر الباحثون العناصر التنظيمية المُصممة بالذكاء الاصطناعي في خلايا الدم والكبد والدماغ المُزروعة في المختبر، ووجدوا أن العناصر المُصنّعة، في كثير من الحالات، كانت أكثر تحديدًا لنوع الخلية من أي تسلسلات طبيعية معروفة. أظهرت الاختبارات اللاحقة على أسماك الزرد الحية والفئران أن هذه التسلسلات نجحت أيضًا في تنشيط جينات الاختبار في أنواع خلايا مُحددة لدى الحيوانات. في إحدى الحالات، فعّل عنصر تنظيمي مُهندَس جينًا مُراسِلًا فقط في طبقة مُحددة جدًا من الخلايا في دماغ الفأر، على الرغم من وصوله إلى جميع أنحاء جسم الحيوان.
اختتام
إن القدرة على تصميم تسلسلات الحمض النووي التي تتحكم في التعبير الجيني بدقة عالية تفتح آفاقًا جديدة في مجال البحوث الطبية الحيوية. وتمثل منصة CODA تقدمًا كبيرًا، إذ تجمع بين الذكاء الاصطناعي وعلم الأحياء الجزيئي لابتكار أدوات تُعدّل التعبير الجيني بطرق غير مسبوقة. يقول رايلي: "ربما لم يكن التطور يهدف أبدًا إلى بناء محرك رئيسي لدواء ألزهايمر، لكن هذا لا يعني أنه لا يمكن أن يوجد". في الدراسات المستقبلية، يخطط الباحثون لتوسيع نطاق استخدام CODA لتطوير علاجات جينية مُستهدفة لمجموعة متنوعة من الأمراض الوراثية، مما قد يُمكّن من التغلب على القيود التي يفرضها التطور الطبيعي.
