علماء «كاوست» و«كمبردج» يطوّرون قاعدة بيانات لدعم أبحاث الأمراض المعدية

طور باحثون في «جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية» (كاوست) قاعدة بيانات جديدة، أُطلق عليها اسم PathoPhenoDB، التي من شأنها أن تُسهل عملية البحث عن الارتباطات بين الأمراض المُعدية، والمسببات التي تؤدي إليها، والعلامات السريرية وأعراض العدوى، والعقاقير التي يمكن استخدامها للعلاج.
وتضم قاعدة البيانات الجديدة التي طُورت بالتعاون مع جامعة «كمبريدج» بالمملكة المتحدة، معلومات عن البروتينات، والتغيرات الجينية التي قد تجعل مسببات الأمراض مُقاوِمة لعقاقير معينة.
كما تساعد على تشخيص الأمراض المعدية وعلاجها، فضلاً عن دراسة الآليات الجزيئية الكامنة وراء تفاعلات مسببات الأمراض مع الأجسام المضيفة.
بيانات فريدة
تقول عالمة الأبحاث في «كاوست» الدكتورة شيناي كافكاس: «يوجد بالفعل عديد من قواعد البيانات المعنية ببحوث الأمراض المُعدية، ولكنها إما تُغطي جزءاً من البيانات المتاحة بقاعدة البيانات الخاصة بنا؛ كأن تقتصر على الارتباطات بين الأمراض ومسبباتها، وإما تركز على جوانب مختلفة من الأمراض، مثل تفاعل الأجسام المضيفة مع مسببات الأمراض، بغرض فهم آلية المرض».
وتشرح كافكاس أنه من أجل تكوين هذه القاعدة الشاملة للبيانات، جمع الفريق بيانات من قواعد البيانات الحالية، ثم استعان بتقنيات الذكاء الصناعي لاستخلاص مزيد من المعلومات المتاحة من المؤلفات العلمية أوتوماتيكياً، ثم عكفت الباحثة المختصة بعلم الوراثة في الفريق، مروة عبد الحكيم، على تفحص البيانات يدوياً للتحقق من دقتها، وإضافة المعلومات أو حذفها عند الحاجة.
ويقول الدكتور بول سكوفيلد، المحاضر المتخصص في مجال المعلوماتية الطبية والحيوية بجامعة «كمبريدج»، إن «مزيج الخبرة الحاسوبية والسريرية والبيولوجية لدى الفريق البحثي أهَّله بقوة لإنتاج قاعدة البيانات PathoPhenoDB».
ويكمُن تفرد قاعدة البيانات PathoPhenoDB في كونها تربط مسببات الأمراض بالأنماط الظاهرية للأمراض؛ لا سيما العلامات السريرية وأعراض المرض. ويوضح الدكتور روبرت هوهندروف، أستاذ علوم الحاسوب المساعد في «كاوست»، والذي قاد المبادرة، إن الأنماط الظاهرية ترمز للآليات الجزيئية والفسيولوجية الكامنة وراء المرض، ومن ثم يمكن استخدامها لدراسة هذه الآليات.
وبإمكان الجمهور الوصول إلى قاعدة البيانات والبحث فيها من خلال الرابط:
http://patho.phenomebrowser.net
ولاستخدام قاعدة البيانات، يُكتب المصطلح الذي قد يكون أحد مسببات الأمراض أو الأنماط الظاهرية للمرض، في مربع البحث، وستعرض قاعدة البيانات ما تحتويه من معلومات ترتبط بالمصطلح موضع البحث.
ارتباطات الأمراض
وتغطي قاعدة البيانات حالياً الارتباطات بين 508 من الأمراض المعدية و692 من مسببات الأمراض. كما تشمل معلومات عن الأدوية التي يمكنها علاج 130 من الأمراض المعدية ومسبباتها. وأخيراً، توفر معلومات بخصوص الآليات المعروفة التي ينتهجها ثلاثون من مسببات الأمراض لمقاومة العقاقير.
ويقول سكوفيلد: «ستحظى هذه المعلومات باهتمام الباحثين المعنيين بالأمراض السريرية المعدية ومُجتمع المعلوماتية الحيوية؛ لا سيما الأخير، إذ إن قاعدة البيانات تجمع البيانات بطريقة يمكن مشاركتها ودمجها وإخضاعها للحوسبة بسهولة، كما يمكن لتجميع البيانات بهذه الطريقة - لا سيما أنه مستمد من قاعدة بيانات خضعت للتحقق من صحة محتوياتها ونُقِحت يدوياً - أن يُسهِم في عديد من المشروعات. لقد غرسنا البذور وها نحن ننتظر نمو الزهور».
وتضيف كافكاس أن «قاعدة البيانات PathoPhenoDB تعد مورداً مُجتمعياً سيتطور وفقاً لمتطلبات المجتمع العلمي».
ويخطط الفريق لتحديث قاعدة البيانات بشكل مستمر بما يطرأ على الساحة، من خلال تكرار تدفق العمل المؤتْمَت. ويهدف أيضاً إلى ضم بيانات تسلسل الجيل التالي لمسببات الأمراض، الأمر الذي قد يحسِّن تشخيص الأمراض المعدية وعلاجها.