مانتس بيوتيك تصنع “توائم رقمية” للإنسان للمساعدة في حل مشكلة توافر البيانات في الطب
يمكن لنماذج اللغة الكبيرة المدربة على مجموعات بيانات ضخمة تسريع أبحاث الجينوم، وتبسيط الوثائق السريرية، وتحسين التشخيصات الفورية، ودعم اتخاذ القرارات السريرية، وتسريع اكتشاف الأدوية، وحتى توليد بيانات اصطناعية لدفع التجارب إلى الأمام.
لكن وعدها بتحويل الأبحاث الطبية الحيوية غالبًا ما يواجه عقبة: بخلاف البيانات المهيكلة التي تعتمد عليها الرعاية الصحية، تكافح هذه النماذج في حالات الحافة مثل الأمراض النادرة والظروف غير العادية، حيث تكون البيانات الموثوقة والتمثيلية نادرة.
تدعي شركة مانتيس للتكنولوجيا الحيوية، التي تتخذ من نيويورك مقرًا لها، أنها تطور حلاً لسد فجوة توفر البيانات هذه. تدمج منصة الشركة مصادر بيانات متباينة لإنشاء مجموعات بيانات اصطناعية يمكن استخدامها لبناء ما يُسمى “التوائم الرقمية” للجسم البشري: نماذج تنبؤية تعتمد على الفيزياء للجسم، وعلم وظائف الأعضاء، والسلوك.
اقرأ أيضاً
تروج الشركة لهذه التوائم الرقمية للاستخدام في تجميع البيانات وتحليلها. يمكن استخدام هذه التوائم الرقمية لدراسة واختبار الإجراءات الطبية الجديدة، وتدريب الروبوتات الجراحية، ومحاكاة وتوقع القضايا الطبية أو حتى أنماط السلوك. على سبيل المثال، يمكن لفريق رياضي التنبؤ باحتمالية إصابة لاعب NFL معين بإصابة في وتر أكيليس بناءً على أدائه الأخير، وحجم التدريب، والنظام الغذائي، ومدة نشاطه، كما أوضحت جورجيا ويتشيل، مؤسسة ورئيسة الشركة، لصحيفة TechCrunch في مقابلة حديثة.
لبناء هذه التوائم، تأخذ منصة مانتيس أولاً بيانات من مصادر متنوعة مثل الكتب الدراسية، وكاميرات التقاط الحركة، وأجهزة الاستشعار الحيوية، وسجلات التدريب، والتصوير الطبي. بعد ذلك، تستخدم نظامًا معتمدًا على نموذج اللغة الكبير (LLM) لتوجيه والتحقق من وتوليف تدفقات البيانات المختلفة، وتشغيل كل تلك المعلومات عبر محرك فيزيائي لإنشاء عرض عالي الدقة لتلك البيانات، والتي يمكن استخدامها بعدها لتدريب النماذج التنبؤية.
قالت ويتشيل: “نحن قادرون على أخذ كل هذه المصادر المختلفة للبيانات ومن ثم تحويلها إلى نماذج تنبؤية لكيفية أداء الأشخاص. لذا، في أي وقت تريد فيه التنبؤ بكيفية أداء إنسان، يكون ذلك سيناريو جيد جدًا لتقنيتنا.”
تعتبر طبقة محرك الفيزياء هنا أساسية، كما أخبرت ويتشيل TechCrunch، لأنها تساعد المنصة على تعزيز المعلومات المتاحة من خلال توضيح البيانات الاصطناعية المولدة ونمذجة فيزياء الجسم بشكل واقعي.
حدث Techcrunch
سان فرانسيسكو، كاليفورنيا
|
13-15 أكتوبر 2026
قالت: “إذا طلبت منك تقدير وضع اليد لشخص مفقود له إصبع، سيكون ذلك صعبًا حقًا، لأنه لا توجد مجموعات بيانات متاحة للجمهور تشير إلى أوضاع اليد لشخص مفقود له إصبع. يمكننا بسهولة إنشاء تلك المجموعة، لأننا فقط نأخذ نموذجنا الفيزيائي ونقول، أزل الإصبع X، وأعد إنشاء النموذج.”
نظرًا لأن منصة مانتيس تسد الفجوات في مصادر البيانات، تعتقد ويتشيل أن هناك إمكانية لاستخدامها على نطاق واسع في صناعة الطب الحيوي، حيث يمكن أن يكون الحصول على المعلومات حول الإجراءات أو المرضى صعبًا، وغير منظمة أو محصورة في مصادر متنوعة. وأكدت على حالات الحافة أو الأمراض النادرة، حيث يصعب الحصول على البيانات بسبب القيود الأخلاقية والتنظيمية حول تضمين بيانات المرضى في مجموعات البيانات العامة، أو استخدامها في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
قالت: “أنت تعرف كيف عندما ترى طفلًا في الثالثة من عمره يجري حوله ويمسك بدمية باربي، وهو يحملها من ساق واحدة ويضربها على الطاولة؟ أريد أن يكون لدى الناس هذا التفكير مع توائمنا الرقمية.” وتواصلت: “أعتقد أن ذلك سيفتح أمام الناس فكرة أنه يمكن اختبار البشر عند استخدامك للبشر الافتراضيين. أشعر أن الناس حاليًا يعملون بعقلية عكسية تمامًا، مما يجعل sense لأن الخصوصية يجب أن تكون محترمة. في الواقع، لا أعتقد حقًا أنه ينبغي استغلال بيانات الناس على الإطلاق، خاصة عندما يكون لديك هذه التوائم الرقمية.”
في الوقت الحالي، شهدت مانتيس نجاحًا في الرياضات الاحترافية، على الأرجح لأن هناك حاجة لنمذجة الرياضيين المتميزين. قالت ويتشيل إن أحد عملاء الشركة الرئيسيين هو فريق من NBA.
قالت: “نحن نخلق هذه التمثيلات الرقمية للرياضيين، حيث يظهر كيفية قفز هذا الرياضي، ليس فقط اليوم، ولكن لكل يوم في السنة الماضية، وكيف تتغير قفزاتهم مع مرور الوقت مقارنة بمدة نومهم، أو مقارنة بعدد المرات التي يرفعون فيها أذرعهم فوق رؤوسهم.”
جمع قطاع الشركات الناشئة مؤخرًا 7.4 مليون دولار في تمويل أولي بقيادة Decibel VC، مع مشاركة من Y Combinator، وبعض المستثمرين الملائكة، وLiquid 2. سيتم استخدام التمويل للتوظيف، والإعلانات، والتسويق، ووظائف دخول السوق.
الخطوة التالية لشركة مانتيس، كما قالت ويتشيل، هي مواصلة تطوير التكنولوجيا، وفي نهاية المطاف إصدار المنصة للجمهور، مع استهداف الرعاية الصحية الوقائية. تعمل الشركة أيضًا على تلبية احتياجات مختبرات الأدوية والباحثين العاملين في تجارب إدارة الغذاء والدواء، بهدف توفير رؤى حول كيفية استجابة المرضى للعلاجات.