الذكاء الاصطناعي

NVIDIA و C-BRAIN تسرّعان اكتشاف علاجات الخرف بالذكاء الاصطناعي

يعمل تحالف C-BRAIN بالتعاون مع NVIDIA على توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر لتسريع وتيرة الاكتشافات العلمية في مجال أمراض الخرف والخرف المبكر.

رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني

نُشر: 27 أكتوبر 2026 · آخر تحديث: 27 أكتوبر 2026 · 3 دقائق قراءة

NVIDIA و C-BRAIN تسرّعان اكتشاف علاجات الخرف بالذكاء الاصطناعي — الصورة: NVIDIA Blog

تحدي البيانات في أبحاث الخرف

تُعد أمراض الخرف من أكبر التحديات الصحية العالمية، حيث يعيش 57 مليون شخص مع هذه الحالات، ويُشخَّص أكثر من 10 ملايين حالة جديدة سنوياً. وعلى الرغم من زيادة تمويل المعاهد الوطنية للصحة الأمريكية بمقدار سبعة أضعاف خلال 15 عاماً الماضية ليصل إلى 3.9 مليار دولار سنوياً، لم تُكتشف بعد أي علاج يوقف أو يعكس مسار المرض. يشير الباحثون إلى أن العائق الرئيسي ليس نقص الجهد، بل الكم الهائل من البيانات التي يصعب على الخبراء القليلين تحليلها بسرعة كافية لمواكبة تطور المرض.

شراكة C-BRAIN مع NVIDIA

انطلق تحالف C-BRAIN للبحث الطبي الحيوي والذكاء الاصطناعي في التدهور العصبي في نوفمبر 2025، بقيادة الدكتور راندال باتمان ومشاركة 18 مؤسسة أكاديمية وبحثية. يعمل التحالف مع NVIDIA لتسريع الاكتشافات العلمية التي تمهد الطريق لعلاجات جديدة. يصف باتمان هذا العمل بأنه 'أدوات ذكاء اصطناعي يبنيها العلماء للعلماء'، مستفيدين من نافذة فرصة فريدة تتيح إجراء أبحاث بأسلوب مختلف تماماً يسرّع وصول العلاجات للمرضى.

تسخير البيانات المظلمة

تعتمد الأبحاث الأساسية على مجموعات بيانات لم تكن متاحة سابقاً لأدوات الذكاء الاصطناعي أو الباحثين، بما في ذلك النتائج غير المنشورة والنتائج السلبية والبيانات الملكية المحمية. يسمي الدكتور آدي أوجيوول، كبير مسؤولي التقنية في C-BRAIN، هذه البيانات بـ 'البيانات المظلمة'، مشيراً إلى أن إهمالها يعني ترك ذكاء كبير على الطاولة. ولتحليل هذه البيانات دون المساس بخصوصية المرضى أو حوكمة المؤسسات، يستخدم التحالف نهجاً هجيناً مركزيّاً وفيدراليّاً، حيث تتعلم النماذج من البيانات في كل مؤسسة دون خروجها عن جدرانها.

البنية التحتية الحاسوبية

تتطلب هذه البنية التحتية تحديات تقنية عالية في البناء والتوسع، وهو ما توفره الشراكة مع NVIDIA. حالياً، يشغّل التحالف 64 وحدة معالجة رسومية (GPU) من فئة مراكز البيانات من NVIDIA داخل مرافقه، إلى جانب عقد سحابية على Microsoft Azure. ومع توسع طموحات التحالف، من المتوقع إضافة سعات إضافية من وحدات GPU، بما في ذلك أنظمة NVIDIA Blackwell، لدعم النمو المستقبلي.

أدوات الذكاء الاصطناعي الوكيل

تعمل C-BRAIN مع NVIDIA على دمج تقنيات مثل منصة NVIDIA BioNeMo المفتوحة للمطورين وإطار عمل MONAI في خطوط البحث. طور الباحثون بالفعل أداتين: OpenScientist، وهو عالم مساعد بالذكاء الاصطناعي الوكيل مفتوح المصدر، و InsightEngine، منصة بحث تستخدم الذكاء الاصطناعي الوكيل لاختبار الفرضيات ضد الأدبيات العلمية. تساعد هذه الأدوات في توليد الفرضيات وتنفيذ التحليلات والتحقق من كل ادعاء ضد الأدلة لكشف الهلوسات قبل إجراء تجارب مكلفة.

كفاءة البحث والتكاليف

أظهرت دراسات الحالة المنشورة أن أداة OpenScientist أكملت تحليلاً كان يُقدَّر أن يستغرق أسابيع أو أشهر في غضون دقائق، بتكلفة أقل من 10 دولارات لكل تشغيل. مع وصول التحالف الحالي إلى أكثر من 200 مجموعة بحثية، يمكن لهذه القدرة إطلاق سعة بحثية ضخمة، قد تتجاوز مليون ساعة سنوياً عند التوسع، مما يوفر وقتاً وجهداً كبيرين للعلماء.

المستقبل: نموذج أساسي حيوي

تسعى C-BRAIN لبناء نموذج أساسي حيوي متعدد الوسائط مدرَّب على كامل طيف بياناتها، بما في ذلك التصوير العصبي، وعلم الجينوم المتعدد، والعلامات الحيوية السائلة، والقياسات السريرية الطولية. بحلول السنة الثالثة، يهدف التحالف لاكتشاف آليات سببية جديدة لشيخوخة الدماغ ومرض ألزهايمر، والانتقال نحو مبادئ علمية قابلة للاختبار باستخدام كامل نطاق البحث والبيانات المتاحة.