في عالم البحوث الطبية الحيوية، يعد تسلسل الحمض النووي خطوة ثورية نحو اكتشاف الأمراض الوراثية. نقدم لكم في هذا المقال محرك بحث جديد يسرع هذه الاكتشافات.
محرك بحث ثوري للحمض النووي يسرع الاكتشافات الجينية
أصبح من الممكن الآن اكتشاف الأمراض الوراثية النادرة لدى المرضى، وتحديد الطفرات الخاصة بالورم، وهو إنجاز أصبح ممكناً بفضل تسلسل الحمض النووي، الذي أحدث تحولاً في البحوث الطبية الحيوية منذ عقود. في السنوات الأخيرة، أدى إدخال تقنيات التسلسل الجديدة (تسلسل الجيل التالي) إلى موجة من الاختراقات. خلال عامي 2020 و2021، مكنت هذه الأساليب من فك التشفير السريع والمراقبة العالمية لجينوم SARS-CoV-2.
انفجار البيانات في قواعد البيانات الجينية
يقوم عدد متزايد من الباحثين بإتاحة نتائج التسلسل الخاصة بهم للجمهور، مما أدى إلى انفجار البيانات المخزنة في قواعد البيانات الرئيسية مثل SRA الأمريكية (أرشيف قراءة التسلسل) وENA (أرشيف النوكليوتيدات الأوروبي). تحتوي هذه الأرشيفات معًا الآن على حوالي 100 بيتابايت من المعلومات، وهو ما يعادل تقريبًا إجمالي كمية النص الموجود عبر الإنترنت بالكامل.
تحديات البحث في المستودعات الجينية
حتى الآن، كان علماء الطب الحيوي بحاجة إلى موارد حاسوبية هائلة للبحث في هذه المستودعات الجينية الضخمة ومقارنتها ببياناتهم الخاصة، مما يجعل إجراء عمليات بحث شاملة شبه مستحيلة. لقد طور الباحثون في ETH Zurich الآن طريقة للتغلب على هذا القيد.
أداة MetaGraph: البحث عن النص الكامل
أنشأ الفريق أداة تسمى MetaGraph، التي تعمل على تبسيط العملية وتسريعها بشكل كبير. بدلاً من تنزيل مجموعات البيانات بأكملها، يتيح MetaGraph إجراء عمليات بحث مباشرة داخل بيانات DNA أو RNA الخام، تمامًا مثل استخدام محرك بحث على الإنترنت. يقوم العلماء بإدخال التسلسل الجيني محل الاهتمام في حقل البحث، وفي غضون ثوانٍ أو دقائق، يمكنهم معرفة مكان ظهور هذا التسلسل في قواعد البيانات العالمية.
فعالية التكلفة وسرعة البحث
تعد MetaGraph فعالة من حيث التكلفة بشكل ملحوظ، حيث إن تمثيل جميع التسلسلات البيولوجية المتاحة للجمهور لن يتطلب سوى عدد قليل من محركات الأقراص الصلبة للكمبيوتر، ولن تكلف الاستعلامات الكبيرة أكثر من حوالي 0.74 دولار لكل ميجا قاعدة. يمكن لمحرك البحث الجديد تسريع الأبحاث بشكل كبير، خاصة في تحديد مسببات الأمراض الناشئة.
ضغط البيانات بعامل 300
في دراستهم المنشورة، أظهر فريق ETH كيفية عمل MetaGraph. تقوم الأداة بتنظيم وضغط البيانات الجينية باستخدام الرسوم البيانية الرياضية المتقدمة، مما يحقق معدل ضغط استثنائي يصل إلى حوالي 300 مرة. يعمل هذا التخفيض مثل تلخيص كتاب، حيث يزيل التكرار مع الحفاظ على السرد والعلاقات الأساسية.
اقرأ أيضًا...
توافر البيانات ونظرة مستقبلية
تم تقديم MetaGraph لأول مرة في عام 2020، وأصبحت الأداة الآن متاحة للجمهور لعمليات البحث، حيث تقوم بفهرسة الملايين من تسلسلات الحمض النووي والحمض النووي الريبي والبروتينات. حاليًا، يتم تضمين ما يقرب من نصف جميع مجموعات بيانات التسلسل العالمية المتاحة، ومن المتوقع أن يتبعها الباقي بحلول نهاية العام.
يعتقد الباحثون أنه من الممكن أن يتم استخدام محرك بحث الحمض النووي يومًا ما من قبل الأفراد، مما قد يسهل تحديد النباتات والأنواع بدقة أكبر.
مع استمرار تطوير تقنيات تسلسل الحمض النووي، نتطلع إلى مستقبل حيث يمكن للجميع الاستفادة من هذه الابتكارات في العلوم البيولوجية.
