بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی؛ ارتباط علوم زیستی و کامپیوتر

بیوانفورماتیک رشته‌ای میان‌رشته‌ای است که از تلفیق علوم زیستی، علوم کامپیوتر، آمار و ریاضیات پدید آمده است. هدف اصلی آن توسعه روش‌ها و ابزارهای محاسباتی برای درک بهتر داده‌های زیستی است. با پیشرفت فناوری‌های تولید داده‌های زیستی در مقیاس وسیع، مانند توالی‌یابی ژنوم، چیپ‌های DNA و طیف‌سنجی جرمی پروتئین‌ها، حجم داده‌هایی که باید پردازش و تحلیل شوند به شدت افزایش یافته است. بیوانفورماتیک به کمک هوش مصنوعی، خصوصاً یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، روش‌های نوینی را برای استخراج دانش از این حجم عظیم اطلاعات ارائه می‌دهد.

یکی از مهمترین کاربردهای بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی در زیست‌شناسی، شناسایی الگوها و ویژگی‌های مهم در توالی‌های DNA، RNA و پروتئین است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با آموزش بر روی داده‌های عظیم ژنومی و پروتئومی، الگوهای پنهان و ارتباطات غیرقابل تشخیص با چشم انسان را آشکار سازند. برای مثال، می‌توان با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق، عناصر تنظیمی کلیدی در ژنوم مانند پروموترها، انهنسرها و ژن‌های کدکننده را با دقت بالایی شناسایی کرد. این اطلاعات برای درک بهتر تنظیم بیان ژن و عملکرد ژنوم بسیار ارزشمند است. همچنین با تحلیل الگوهای حفاظت‌شده در طول تکامل می‌توان نواحی مهم عملکردی در توالی‌های زیستی را کشف کرد.

کاربرد دیگر بیوانفورماتیک در پیش‌بینی ساختار و عملکرد ماکرومولکول‌های زیستی است. پروتئین‌ها و RNA ها ساختارهای سه‌بعدی پیچیده‌ای دارند که ارتباط تنگاتنگی با عملکرد آنها دارد. با این حال تعیین ساختار آنها با روش‌های تجربی مانند کریستالوگرافی پرتو ایکس بسیار وقت‌گیر و پرهزینه است. روش‌های محاسباتی مانند مدل‌سازی همولوژی، تاخوردگی ab initio و داکینگ مولکولی به کمک هوش مصنوعی دقت و سرعت بیشتری پیدا کرده‌اند و امکان پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها و RNA ها و برهمکنش آنها با سایر مولکول‌ها را فراهم می‌کنند. این اطلاعات در زمینه‌هایی مانند طراحی دارو، مهندسی پروتئین و سنتز‌زیستی کاربرد فراوانی دارد.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی همچنین در تحلیل داده‌های پیچیده زیست‌پزشکی مانند ژنومیک سرطان، ترنسکریپتومیک و متابولومیک نقش مهمی ایفا می‌کنند. با یکپارچه‌سازی این داده‌های چند سطحی به کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان به دید جامع‌تری از مکانیزم‌های زیستی و مسیرهای درگیر در بیماری‌ها رسید. شناسایی بیومارکرهای تشخیصی و پیش‌آگهی بیماری‌ها و طبقه‌بندی زیرگروه‌های مولکولی آنها از دستاوردهای ارزشمند چنین تحلیل‌هایی است. برای مثال، در سرطان، تحلیل یکپارچه داده‌های ژنومیک، ترنسکریپتومیک و پروتئومیک به شناسایی زیرگروه‌های مولکولی سرطان با پیش‌آگهی متفاوت و پاسخ‌دهی به درمان‌های خاص منجر شده است. بر این اساس می‌توان با بررسی نیمرخ مولکولی تومور هر بیمار، بهترین گزینه درمانی را برای وی تجویز کرد.

در حوزه اکولوژی و فراژنومیک نیز کاربرد بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی رو به گسترش است. فراژنومیک مطالعه تمامی ژنوم‌های موجود در یک نمونه محیطی است. با توالی‌یابی متاژنومیک می‌توان ترکیب جامعه میکروبی در نمونه‌های خاک، آب یا روده را بررسی کرد. تحلیل این داده‌های پیچیده به کمک ابزارهای محاسباتی بیوانفورماتیک، امکان شناسایی گونه‌های میکروبی جدید، آنالیز تنوع زیستی، ردیابی شبکه‌های متابولیک و انتقال ژن افقی را فراهم می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در طبقه‌بندی خودکار و پیش‌بینی عملکرد توالی‌های متاژنومی بسیار کارآمد هستند. این یافته‌ها کاربردهای مهمی در کشاورزی، محیط زیست و سلامت انسان دارند.

یکی از اهداف بلندپروازانه در حوزه بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی، شبیه‌سازی کامپیوتری سلول‌ها و ارگانیسم‌های کامل است. با در اختیار داشتن اطلاعات ژنومیک، پروتئومیک، متابولومیک و فیزیولوژیک یک موجود زنده و تلفیق آنها در قالب مدل‌های محاسباتی، می‌توان رفتار دینامیک و پاسخ آن ارگانیسم به محرک‌های مختلف را پیش‌بینی کرد. رؤیای ساخت یک ارگانیسم مجازی که از لحاظ زیستی معادل یک موجود واقعی است، گام مهمی به سوی تحول در پزشکی، بیوتکنولوژی و علوم زیستی به شمار می‌رود.

پیشرفت این حوزه نیازمند تلاش‌های بین‌رشته‌ای گسترده و همکاری تنگاتنگ متخصصان حوزه‌های مختلف از جمله زیست‌شناسی، انفورماتیک، علوم کامپیوتر، ریاضیات، آمار و علوم داده است. همچنین باید چالش‌هایی مانند جمع‌آوری و استانداردسازی حجم انبوه داده‌های زیستی، ارتقاء زیرساخت‌های محاسباتی و توسعه الگوریتم‌های نوین و کارآمد هوش مصنوعی را پشت سر گذاشت. در کنار این چالش‌های فنی، مسائل اخلاقی مانند حفظ حریم خصوصی افراد در استفاده از داده‌های زیست‌پزشکی، کنترل کیفیت ابزارها و اعتبارسنجی یافته‌های حاصل نیز اهمیت بسزایی دارند.به هر روی با گسترش روزافزون کاربردهای بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف علوم زیستی و پزشکی، به نظر می‌رسد ادغام این دو رشته انقلابی عظیم در نحوه شناخت و دستکاری سیستم‌های زیستی ایجاد خواهد کرد. بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی با هم می‌توانند قدرت محاسباتی و خلاقیت بشر را برای حل معماهای پیچیده حیات به کار گیرند و افق‌های جدیدی در جهت بهبود سلامت و رفاه انسان بگشایند.