بعد عقود من نجاح العلماء في فك الشيفرة الأولية للجينوم البشري، لا يزال فهم هذا الكنز الوراثي يشكّل تحديًا علميًا معقدًا. ورغم الجهود العالمية المكثفة لربط الطفرات النادرة في الحمض النووي بالأمراض، ظل التقدم محدودًا بفعل قيود المعرفة العلمية والقدرات الحاسوبية التقليدية.

في هذا السياق، يبرز الذكاء الاصطناعي كأداة واعدة قادرة على تحليل ملايين الاختلافات الجينية بين الأفراد، وتحديد أيّها يرتبط بالأمراض. غير أن الاستفادة الكاملة من هذه القدرة تتطلب مقارنة جينومات آلاف، وربما عشرات الآلاف من الأشخاص، وهي مهمة ضخمة تستنزف الوقت والموارد، وقد تستغرق سنوات لإنجازها.

هنا، تدخل الحوسبة الكمّية على الخط بوصفها عاملًا ثوريًا محتملًا. فالجمع بين هذه التقنية والذكاء الاصطناعي يمكن أن يُحدث نقلة نوعية في سرعة ودقة تحليل الجينوم، متجاوزا القيود التقليدية. وفي الحالات الطبية الحرجة، قد يترجم هذا التسارع إلى قرارات علاجية فورية، بل وإنقاذ حياة المرضى، وفقا لمقال نشر على موقع «MedicalXpress» المتخصص في الأبحاث الطبية .

تفوق كمّي على الحوسبة التقليدية

تعتمد الحوسبة التقليدية على وحدات «البت» التي تمثل حالتين فقط (0 أو 1)، بينما تستخدم الحوسبة الكمّية «الكيوبتات» القادرة على تمثيل حالات متعددة في آن واحد. وعند دمج هذه الكيوبتات، تتضاعف القدرة الحسابية بشكل أُسّي، ما يسمح للحواسيب الكمّية بمعالجة عدد هائل من الاحتمالات في وقت واحد.

وتمنح هذه الخاصية الحوسبة الكمّية تفوقًا في حل المشكلات المعقدة، مثل تحليل البيانات الضخمة أو تحسين المسارات، وهي مهام تستغرق وقتًا طويلًا في الأنظمة التقليدية.

ومع ذلك، لا تزال هذه التكنولوجيا في مراحلها المبكرة، إذ تواجه تحديات تتعلق بالتوسع، وتصحيح الأخطاء، وتطوير البنية التحتية، فضلًا عن ارتفاع التكلفة. ويرجّح خبراء أن يستغرق الأمر نحو عقد من الزمن قبل أن تصبح الحوسبة الكمّية قابلة للاستخدام الواسع خارج المختبرات.

قد يهمك أيضا.. تقنيات الذكاء الاصطناعي تكشف أنماط خطر الميلانوما

تحليل أعمق للبيانات الطبية

في حال تجاوز هذه التحديات، يمكن أن يفتح دمج الذكاء الاصطناعي بالحوسبة الكمّية آفاقًا جديدة لفهم الجينوم البشري. فبينما يتيح الذكاء الاصطناعي حاليًا تحليل البيانات الجينية إلى جانب معلومات محدودة مثل نشاط الجينات ووظائف البروتينات، ستسمح الحوسبة الكمّية بمعالجة بيانات أكثر ضخامة وتعقيدًا.

وقد يشمل ذلك دمج بيانات جينية وبروتينية ومكانية مع معلومات سريرية وديموغرافية وبيانات فسيولوجية آنية، ما يوفر رؤية شاملة للأنظمة البيولوجية المعقدة، تتجاوز مجرد تسلسل الحمض النووي.

وبهذا، يمكن تحليل جينوم المريض وربطه بوظائف جسمه على المستوى الجزيئي، ما يعزز دقة التشخيص ويساعد في تحديد العلاج الأمثل خلال ساعات بدلًا من شهور.

محتوى مشابه.. تقنيات حديثة تتيح تصميم البروتينات لكل مختبر

تحديات التكلفة والخصوصية

رغم الإمكانات الهائلة، تطرح هذه التقنيات تحديات أخلاقية واقتصادية. فارتفاع التكلفة قد يعمّق الفجوة في الحصول على الرعاية الصحية، ما يستدعي تدخلات تشريعية لضمان إتاحة الخدمات القائمة على المعلومات الجينية للفئات الأكثر احتياجًا.

كما يُتوقع أن تتركز هذه التقنيات في البداية داخل المراكز الطبية المتقدمة، ما قد يحرم منها من لا يستطيعون الوصول إليها. وقد تسهم حلول مثل الطب عن بُعد ومشاركة البيانات في توسيع نطاق الاستفادة.

وفي المقابل، تظل مسألة الخصوصية مصدر قلق رئيسي، نظرًا لحساسية البيانات الصحية. ومن بين الحلول المطروحة، اعتماد نماذج حوكمة تعتمد على تقنيات البلوك تشين لتقليل مخاطر تسرب البيانات وتعزيز حمايتها.
وعلى المدى الطويل، قد يسهم التكامل بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمّية في إحداث تحول جذري في الرعاية الصحية. ففهم الأسس الجينية للأمراض بدقة سيمكن من تطوير علاجات أكثر فعالية، إلى جانب تعزيز الوقاية من خلال الكشف المبكر عن عوامل الخطر.

وفي المحصلة، يحمل هذا التطور وعدًا بتحسين جودة الحياة، وخفض تكاليف الرعاية الصحية، ودفع عجلة الابتكار الطبي نحو مستقبل أكثر دقة.

أسامة عثمان (أبوظبي)