نشرت الأستاذ المساعد الدكتورة إسراء صبيح بداي، التدريسية في قسم علوم الحياة / كلية العلوم / جامعة ميسان، وبالتعاون مع الدكتور محمد زهير الطائي، والدكتور فراس هزاع، والدكتور أكرم قشو، بحثًا علميًا بعنوان:
RMGAT: a Relational Multi-Scale Graph Attention Network for Spatial Transcriptomics Domain Identification with Systematic Component Ablation
في مجلة BMC Bioinformatics العالمية التابعة لدار النشر Springer Nature، والمصنفة ضمن الربع الأول (Q1) المفهرسة ضمن قواعد البيانات العالمية.
يتناول البحث توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية البيانية Graph Neural Networks في تحليل بيانات Spatial Transcriptomics، وهي تقنية متقدمة تجمع بين بيانات التعبير الجيني والموقع المكاني داخل الأنسجة، بهدف التعرف بصورة آلية على المناطق والطبقات النسيجية.
وقدم البحث نموذجًا جديدًا باسم RMGAT وتم تقييمه على 12 مقطعًا من القشرة الجبهية الظهرية الوحشية للدماغ البشري ضمن 60 تجربة مستقلة. وأظهرت النتائج أهمية آلية Graph Attention Network (GAT) في تحسين قدرة النموذج على تحديد المناطق النسيجية، إضافة إلى الفائدة التي قدمها Contrastive Learning في تحسين التعلم والتمثيل الجيني المكاني.
وتبرز أهمية البحث في تقديم إطار علمي قائم على الأدلة لتطوير نماذج أكثر كفاءة في تحليل البيانات الجينية المكانية بما يدعم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في دراسة البنية النسيجية وفهم التغيرات الجزيئية المرتبطة بالأمراض.
رابط البحث: https://doi.org/10.1186/s12859-026-06641-7
