کاربردهای پیشرفته یادگیری ماشین در میکروبیولوژی: از تحلیل متاژنوم تا پیش‌بینی اپیدمی‌ها (قسمت دوم)
دکتر منصور بیات، استاد تمام و عضو هیات علمی دانشگاه آزاد اسلامی
اشکان حاج جعفری، پژوهشگر آزاد
یادگیری ماشین در دهه اخیر، افق‌های نوینی را در تحلیل داده‌های زیستی، به‌ویژه در میکروبیولوژی باز کرده است. داده‌های حجیم حاصل از متاژنومیکس، اُمیکس و اپیدمیولوژی سنتی، با کمک الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق قابل تفسیر شده‌اند. در این مقاله، چهار کاربرد مهم و نوین از یادگیری ماشین در زیست‌شناسی میکروبی بررسی می‌شود که به‌طور مستقیم در شناسایی، درمان و پیش‌بینی بیماری‌های عفونی نقش دارند.
تحلیل متاژنوم با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
متاژنومیکس، مطالعه محتوای ژنتیکی کل جوامع میکروبی از نمونه‌های محیطی است. این داده‌ها به دلیل پیچیدگی زیاد، نیازمند ابزارهای هوشمند برای تحلیل هستند. یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند Random Forest و K-means، قادر است گونه‌های میکروبی نادر را از داده‌های نویزی استخراج کرده و الگوهای تنوع میکروبی را در بافت‌های انسانی یا محیطی مشخص کند. برای مثال، در مطالعه‌ای روی بیماران مبتلا به بیماری التهابی روده، با کمک Support Vector Machine (SVM) توانستند ترکیب خاصی از گونه‌های باکتریایی را به‌عنوان نشانگر بیماری شناسایی کنند که در روش‌های کلاسیک نامشخص مانده بود.
طراحی داروهای ضد میکروبی با شبکه‌های عصبی
یکی از نوآوری‌های کلیدی در پزشکی محاسباتی، استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای طراحی داروهای جدید علیه باکتری‌های مقاوم است. این مدل‌ها با تحلیل ساختار پروتئین‌های هدف و ترکیبات شیمیایی موجود، می‌توانند مولکول‌هایی با بیشترین احتمال اثربخشی و کمترین سمیت را پیشنهاد دهند. در یک پروژه پژوهشی، از الگوریتم Deep Learning برای طراحی دارویی جدید علیه Acinetobacter baumannii استفاده شد که در آزمایش‌های in vitro موفق به مهار کامل رشد آن شد. این روش نسبت به روش‌های سنتی داروسازی، زمان طراحی و هزینه را به میزان چشم‌گیری کاهش داده است.
در مثالی دیگر، پژوهشگران از یک مدل مولد (Generative Adversarial Network – GAN) برای طراحی داروهای ضد قارچ استفاده کردند. این مدل با تحلیل ویژگی‌های ساختاری بیش از هزار ترکیب شیمیایی شناخته‌شده، توانست مولکول‌هایی با ساختار نوین پیشنهاد دهد که پتانسیل بالایی در مهار قارچ‌های مقاوم مانند Candida auris داشتند. این نمونه‌ها سپس در آزمایشگاه مورد بررسی قرار گرفتند و اثربخشی اولیه آن‌ها تأیید شد. این رویکرد نه‌تنها به گسترش دامنه داروهای نوین کمک می‌کند، بلکه در مقابله با تهدیدهای جدید میکروبی نقش حیاتی دارد.
پیش‌بینی اپیدمی‌های میکروبی با مدل‌سازی هوشمند
با افزایش شیوع بیماری‌های عفونی نوظهور، نیاز به مدل‌سازی دقیق اپیدمی‌ها افزایش یافته است. یادگیری ماشین با تحلیل داده‌های آب‌وهوایی، جمعیتی، حمل‌ونقل و پزشکی، می‌تواند به پیش‌بینی گسترش اپیدمی‌ها کمک کند. مدل‌هایی مانند LSTM و XGBoost در پیش‌بینی روند شیوع بیماری‌هایی نظیر COVID-19 و وبا در برخی کشورها، عملکرد چشم‌گیری داشته‌اند. به‌ویژه در پاندمی COVID-19، الگوریتم‌های یادگیری ماشین توانستند با استفاده از داده‌های بی‌درنگ نظیر موقعیت مکانی افراد، نرخ تماس اجتماعی، نرخ تست‌گیری و ظرفیت بیمارستان‌ها، به پیش‌بینی دقیق افزایش یا کاهش موارد ابتلا در مقیاس منطقه‌ای و سراسری کمک کنند. برای مثال، در کشورهایی مانند کره جنوبی و آلمان، این مدل‌ها در تصمیم‌گیری برای قرنطینه‌های هوشمند، تخصیص منابع بیمارستانی و اطلاع‌رسانی عمومی نقش مؤثری داشتند. در ایران نیز، مدل‌سازی گسترش آنفلوآنزا و COVID-19 با داده‌های فصلی و جغرافیایی، امکان توزیع منابع درمانی، تجهیز مراکز پرتردد و برنامه‌ریزی واکسیناسیون را بهینه‌سازی کرده است.
کشف مسیرهای متابولیکی جدید در میکروارگانیسم‌ها
یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های اُمیکس مانند ترنسکریپتومیکس، پروتئومیکس و متابولومیکس، قادر است مسیرهای بیوشیمیایی پنهان را در میکروارگانیسم‌ها کشف کند. این کشفیات برای تولید آنزیم‌های صنعتی، بیوداروها یا بیوسنسورها اهمیت حیاتی دارد. برای نمونه، در مطالعه‌ای روی Streptomyces، با استفاده از Autoencoderها مسیر سنتز یک آنتی‌بیوتیک ثانویه جدید شناسایی شد که قبلاً در روش‌های تجربی قابل شناسایی نبود. این روش به ویژه برای کشف قابلیت‌های ناشناخته میکروب‌های کمیاب یا خاک‌زی مفید است.
نتیجه‌گیری و آینده‌نگری
یادگیری ماشین در حال تبدیل شدن به ابزار کلیدی در میکروبیولوژی محاسباتی است. کاربردهای تحلیل متاژنوم، طراحی دارو، پیش‌بینی اپیدمی‌ها و کشف آنزیم‌ها تنها بخش کوچکی از ظرفیت این حوزه هستند. توسعه زیرساخت‌های محاسباتی، دیتاست‌های منظم و همکاری بین‌المللی، آینده‌ای روشن برای ترکیب یادگیری ماشین و میکروبیولوژی رقم خواهد زد.
