مشروع تخرّج: ذكاء اصطناعي متقدم لاكتشاف الأدوية

تأتي هذه الدورة على شكل مشروع تخرّج يركّز على تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية، مع مثال عملي مستند إلى تحليل تسلسلات جينومية. ستتعلم كيف تُنظَّم البيانات الجينية، وكيف نقارن التسلسلات لاكتشاف التشابهات والاختلافات، ولماذا تُعد هذه الخطوة أساسية لتحديد مناطق قد تمثل أهدافًا علاجية أو مؤشرات مهمة. يركز المشروع على تحويل المشكلة العلمية إلى خطوات قابلة للنمذجة: إعداد البيانات، اختيار تمثيلات مناسبة للتسلسل، ثم استخدام نماذج تنبؤية لتحديد المقاطع الأكثر احتمالًا للأهمية الحيوية. كما ستتدرّب على تقييم النتائج بشكل نقدي: ما مدى موثوقية التنبؤ؟ كيف نتعامل مع الضوضاء والقيود؟ وما الذي يمكن أن تعنيه النتائج عمليًا في سياق البحث الدوائي؟ تتناول الدورة أيضًا مبادئ الحوكمة العلمية مثل توثيق التجارب وإعادة الإنتاج، ومتى يجب طلب تحقق إضافي من خبراء المجال أو بيانات مختبرية. في النهاية ستخرج بفهم تطبيقي لمسار عمل يربط علوم البيانات بالطب الحيوي، وتقدير عملي لدور الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة في تسريع الاكتشاف وليس بديلًا عن التحقق العلمي.

• تحليل تسلسلات جينومية لاكتشاف التشابهات وتحديد مقاطع مستهدفة باستخدام نماذج تنبؤية
• تقييم نتائج النمذجة وتفسيرها ضمن سياق بحثي دوائي
• تطبيق توثيق وتجارب قابلة لإعادة الإنتاج لدعم موثوقية النتائج

• Basic familiarity with the topic and its common terminology
• Readiness to practice through applied exercises or case-based work