آشنایی با Prior knowledge networks (PKNs)

منبع تصویر: Logan Essex, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons

آیا تا به حال به این فکر کرده اید که دانشمندان چگونه مقادیر عظیم داده های بیولوژیکی که روزانه تولید می‌شوند را تفسیر می کنند؟ مدل‌سازی یک راه‌کار مناسب برای این کار است. اینکه بتوانیم مدلی خلق کنیم که داده‌های پیچیده را برایمان قابل فهم کند، به یک رویکرد مرسوم در مطالعات بیولوژیکی تبدیل شده است. یک نوع از این مدل‌ها ساخت شبکه‌های مبتنی بر دانش قبلی یا Prior Knowledge Networks (PKN) است. یک روش هیجان‌انگیز که از قدرت دانشی که قبلا ایجاد شده‌ است برای رمزگشایی اسرار زیست‌شناسی استفاده می‌کند.در رویکردی که بعضا تحت عنوان نتورک بیولوژی (Network biology) نیز شناخته می‌شود، سیستم های زیستی پیچیده با استفاده از روش‌های محاسباتی پیشرفته و مدل سازی‌های ریاضی، مورد مطالعه قرار می گیرند. محققان می‌توانند با مدل‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی، از جمله شبکه‌های تنظیم‌کننده ژن، شبکه‌های تعامل پروتئین-پروتئین و مسیرهای متابولیک، درک جامعی از نحوه تعامل اجزای مختلف سلولی را به دست آورند. در این مقاله، تمرکز ما بر بررسی مفهوم PKN، کاربرد آن در حوزه های مختلف زیست شناسی و اهمیت آن خواهد بود.

شبکه مبتنی دانش قبلی (PKN) چیست؟

در زیست‌شناسی، PKNs مدل‌های محاسباتی هستند که از داده‌ها و اطلاعات منابع مختلف برای ترسیم ارتباطات بیولوژیکی استفاده می‌کنند. این مدل ها با همکاری داده کاوی، یادگیری ماشین و علم شبکه ایجاد می شوند. به منظور ساخت آن‌ها از اطلاعات بیولوژیکی چندین منبع، از جمله داده‌های بیان ژن، فعل و انفعالات پروتئین-پروتئین، و مسیرهای بیوشیمیایی استفاده می‌شود. در حقیقت داده های موجود که چارچوب این شبکه‌ها را تشکیل می دهند «دانش قبلی یا همان Prior Knowledge» نامیده می شوند. از آن‌جایی که این نوع شبکه ها مبتنی بر دانش موجود ساخته می‌شوند، تا حد قابل قبولی معتبر هستند.

پتانسیل Prior Knowledge Network در بیولوژی

امروز حجم عظیمی از اطلاعات بیولوژیکی در دسترس است. یافتن الگوها یا همبستگی های معنادار از این داده‌های عظیم همراه با چالش‌های بسیار برای دانشمندان و افراد آکادمیک است. با استفاده از قدرت Prior Knowledge، که به عنوان سنگ بنای اطلاعاتی این شبکه‌ها عمل می کند، می‌توان مدل‌هایی ایجاد کرد که سبب مقابله با چنین مشکلی می‌شود. PKN ها با ترکیب داده های بسیاری از منابع گوناگون، نقشه دقیقی از یک سیستم بیولوژیکی را می سازند و سبب می‌شوند محققین ارتباطات پیچیده بین ژن ها، پروتئین ها و سایر اجزا را به شیوه‌ای بهینه‌تر، بررسی کنند.

همچنین ذکر این نکته لازم است که در دنیای امروز، سرعت تولید داده از سرعت تولید تکنولوژی‌ها و روش‌های آنالیز این داده‌ها، بسیار بیشتر بوده و این خود یک چالش بزرگ است.

امروز PKN ها کاربردهای متعددی در زمینه های مختلف زیست شناسی پیدا کرده اند، از جمله:

• سیستم بیولوژی: PKN ها در درک روابط پیچیده بین ژن ها، پروتئین ها و سایر اجزای درون سیستم های بیولوژیکی بسیار مهم هستند. با استفاده از PKN، محققان می توانند بازیگران کلیدی یک سیستم را شناسایی کرده و عملکرد ژن های نامشخص را پیش بینی کنند.
  کشف دارو: PKN ها می توانند به شناسایی اهداف دارویی بالقوه و نشانگرهای زیستی بیماری کمک کنند. با ترسیم برهمکنش‌های بین پروتئین‌ها و سایر مولکول‌ها، محققان می‌توانند اطلاعات مفیدی در مورد مکانیسم‌های مولکولی بیماری‌ها به دست آورند و اهداف درمانی جدید را مشخص کنند.
  پزشکی فرد محور: PKN ها ابزار ارزشمندی در توسعه پزشکی فرد محور هستند. با ادغام داده‌ها از ترکیب ژنتیکی منحصر به فرد یک شخص، PKN ها می‌توانند به شناسایی اهداف درمانی خاص و پیش‌بینی نتایج درمان کمک کنند و در نهایت منجر به برنامه‌های درمانی مؤثرتر و شخصی‌شده‌تر شوند.

آینده Prior Knowledge Network در زیست شناسی

با توجه به نوین بودن این نوع مدل‌ها، آینده PKN ها در زیست شناسی بسیار روشن است و با پیشرفت فناوری و در دسترس بودن داده ها، قدرت این شبکه ها نیز افزایش می یابد. با پیشرفت در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، انتظار می رود PKN ها دقیق تر و جامع تر شوند و درک ما از زیست شناسی را متحول کنند و پیشرفت هایی چشم‌گیر را در تحقیقات و پزشکی ایجاد نمایند. بنابراین، فراگیری چگونگی ساخت این مدل‌ها و روش‌های آنالیزشان می‌تواند یک حوزه تخصصی جذاب برای افراد علاقمند باشد.