تم إنشاء البرامج الثورية من قبل باحثين من جامعة سنغافورة الوطنية ووكالة العلوم والتكنولوجيا والبحوث. يتمتع هذا البرنامج بدرجة عالية من الدقة في التنبؤ بالتغيرات الكيميائية لجزيئات الحمض النووي الريبي. تم نشر نهج الفريق ، المعروف باسم m6Anet ، في المجلة الأكاديمية المحترمة Nature Methods.
تحتوي جزيئات الحمض النووي الريبي على العديد من المركبات الكيميائية التي تتحكم في كيفية عملها. ومع ذلك ، فإن الأساليب الشائعة التي يستخدمها العلماء لقراءة الحمض النووي الريبي تفشل عادةً في اكتشاف تعديلات الحمض النووي الريبي هذه. يعد تعديل الحمض النووي الريبي الأكثر شيوعًا هو N6-Methyladenosine (m6A). لقد استغرق العثور على تعديلات الحمض النووي الريبي تاريخياً وقتاً طويلاً وثبت أنه صعب لأنها مرتبطة بأمراض بشرية مثل السرطان.
من خلال استخدام تسلسل Nanopore RNA المباشر ، تمكن الباحثون من تجاوز هذه القيود. تعمل هذه الطريقة المتطورة على تسلسل جزيئات الحمض النووي الريبي غير المعدلة جنبًا إلى جنب مع تغييراتها. أنتجوا m6Anet. من خلال الاستفادة من تقنية التعلم متعدد المثيلات (MIL) وبيانات تسلسل Nanopore RNA المباشرة ، يقوم البرنامج بتدريب الشبكات العصبية العميقة لاكتشاف m6A بدقة.
يتم تعيين تسمية واحدة لكل مثال في التعلم الآلي التقليدي. ومع ذلك ، فإن العثور على m6A يتطلب حجمًا هائلاً من البيانات مع تسميات غير واضحة. لحل هذه المشكلة ، طبق الفريق طريقة MIL. تستلزم مشكلة MIL وجود ألبوم صور كبير مع صورة قطة مدفونة بين ملايين الصور الأخرى. ثم ، بدون أي تسميات لاستخدامها كدليل ، حاول تحديد تلك الصورة المحددة.
أظهر العلماء أن m6Anet يمكنها التنبؤ بوجود m6A من عينة واحدة عبر الأنواع بدقة عالية وبدقة جزيء واحد. يمكن استخدام القدرة على التعرف على تعديلات الحمض النووي الريبي في عينات بيولوجية مختلفة لفهم أهميتها في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، مثل أبحاث السرطان أو علم الجينوم النباتي. هذا وفقًا للدكتور جوناثان جوك ، رئيس مجموعة مختبر النسخ الحاسوبية في GIS في ASTAR.
لم يصادف نموذج الذكاء الاصطناعي سوى بيانات من عينة بشرية. حتى العينات من الأنواع التي لم يصادفها النموذج من قبل يمكن استخدامها لتحديد تعديلات الحمض النووي الريبي بدقة. “توفر طريقة التربية الإعلامية والمعلوماتية إجابة معقدة لهذه المسألة الصعبة. ومن ثَمَّ مكافأة عملنا هي أن المجتمع العلمي يتبنى البرنامج بهذه السرعة!” مؤكد مشارك قائد الدراسة الأستاذ المساعد ألكسندر تيري ، قسم الإحصاء وعلوم البيانات ، كلية العلوم بجامعة نيو ساوث ويلز.
يمكن للمجتمع العلمي الآن الوصول إلى برامج الدراسة ونتائجها واستخدامها. تتم معالجة المشكلة طويلة الأمد المتمثلة في تحديد تعديلات الحمض النووي الريبي بدقة وفعالية بواسطة m6Anet ، وفقًا للبروفيسور باتريك تان ، المدير التنفيذي لنظم المعلومات الجغرافية في ASTAR. يمكن للباحثين في العديد من القطاعات تطوير عملهم باستخدام هذه التكنولوجيا الرائدة. سيكونون قادرين أيضًا على فهم وظيفة تعديلات الحمض النووي الريبي في جينوم النبات والأمراض البشرية مثل السرطان.
