آلية فريدة يستخدمها ميكروب لإنتاج الميثان

تعميمها يزيد الإنتاج بتكلفة أقل وأمان أكبر

آلية فريدة يستخدمها ميكروب لإنتاج الميثان
TT

آلية فريدة يستخدمها ميكروب لإنتاج الميثان

آلية فريدة يستخدمها ميكروب لإنتاج الميثان

اكتشف علماء معهد «ماكس بلانك» لعلم الأحياء الدقيقة البحرية في بريمن بألمانيا، الأسرار الجزيئية لميكروب يولد الميثان، وهو اكتشاف من شأنه أن يفتح فرصاً مثيرة في إنتاج الوقود الحيوي.

والاكتشاف يتعلق بالآلية التي يستخدمها أحد ميكروبات «الميثانوجينات»، التي تنتج نصف غاز ميثان العالم، في الحصول على الكبريت.

تدريب الميكروبات

الكبريت عنصر أساسي في الحياة وتحتاجه جميع الكائنات الحية، وتكتسبه المواد ذاتية التغذية، مثل النباتات والطحالب، عن طريق تحويل الكبريتات إلى كبريتيد، ومع ذلك تتطلب هذه العملية الكثير من الطاقة، وتنتج مواد وسيطة ونواتج ثانوية ضارة، لذلك كان يُعتقد سابقاً أن «الميثانوجينات» المنتجة للميثان، التي عادة ما تفتقر إلى الطاقة، لن تكون قادرة على تحويل الكبريتات إلى كبريتيد، لذلك كان هناك اعتقاد أن هذه الميكروبات تعتمد على أشكال أخرى من الكبريت.

تم كسر هذه الاعتقاد عام 1986 باكتشاف أحد ميكروبات الميثانوجين، وهو «ميثانثرموكوكس ثيرموليثوتروبيكوس Methanothermococcus thermolithotrophicus»، الذي ينمو على الكبريتات كمصدر وحيد للكبريت، فكيف يكون هذا ممكناً، مع الأخذ في الاعتبار تكاليف الطاقة، ولماذا هذا الميكروب هو «الميثانوجين» الوحيد الذي يبدو أنه قادر على النمو على هذا النوع من الكبريت؟ وهل يستخدم هذا الكائن الحي حيلاً كيميائية أو استراتيجية غير معروفة حتى الآن للسماح بامتصاص الكبريتات؟

عثرت ماريون جيسبرسن وتريستان واغنر من معهد «ماكس بلانك» على إجابات لهذه الأسئلة وتم نشرها 5 يونيو (حزيران) في مجلة «نيتشر ميكروبيولوجي».

كان التحدي الأول الذي واجهه الباحثون هو جعل الميكروب ينمو على مصدر جديد للكبريت، فكان على الفريق البحثي تدريب ميكروب «ميثانثرموكوكس ثيرموليثوتروبيكوس» على تناول الكبريتات بدلاً من الكبريتيد، وبعد عدة تجارب لتحسين وسط التغذية، أصبح الميكروب محترفاً في النمو على الكبريتات، مع كثافة خلايا مماثلة للميكروبات التي تنمو على الكبريتيد.

تقول جيسبرسن في تقرير نشره الموقع الإلكتروني للمعهد، بالتزامن مع الدراسة: «أصبحت الأمور مثيرة حقاً عندما قمنا بقياس اختفاء الكبريتات مع نمو الكائن الحي، وسمح للباحثين بزراعة الميكروب بأمان في المفاعلات الحيوية على نطاقات كبيرة، حيث لم يعودوا يعتمدون على غاز كبريتيد الهيدروجين السام والمتفجر للنمو، وأصبح الباحثون الآن مستعدين للبحث في تفاصيل العمليات الأساسية».

أول تشريح جزيئي

لفهم الآليات الجزيئية لاستيعاب الكبريتات، قام العلماء بتحليل جينوم الميكروب، فوجدوا خمسة جينات لديها القدرة على ترميز الإنزيمات المرتبطة بتقليل الكبريتات. يقول تريستان واغنر، رئيس مجموعة «ماكس بلانك» للأبحاث، والباحث المشارك بالدراسة: «تمكنا من تمييز كل واحد من هذه الإنزيمات، واكتشفنا المسار الكامل».

من خلال توصيف الإنزيمات واحداً تلو الآخر، قام العلماء بتجميع أول مسار لامتصاص الكبريتات، وفي حين أن أول إنزيمين للمسار معروفان جيداً ويحدثان في كثير من الميكروبات والنباتات، فإن الإنزيمات الأخرى كانت من نوع جديد.

تقول جيسبرسن: «أذهلنا أن نرى أنه يبدو كما لو أن ميكروب (ميثانثرموكوكس ثيرموليثوتروبيكوس)، اختطف إنزيماً واحداً من كائن حي مخفض للكبريتات، وقام بتعديله بشكل طفيف لتلبية احتياجاته الخاصة».

وفي حين أن بعض الميكروبات تستوعب الكبريتات كوحدة بناء خلوية، يستخدمها البعض الآخر للحصول على الطاقة في عملية تبديد، كما يفعل البشر عند تنفس الأكسجين، تستخدم الميكروبات التي تؤدي اختزال الكبريتات مجموعة مختلفة من الإنزيمات للقيام بذلك. تقول جيسبرسن: «الميثانوجين الذي تمت دراسته هنا قام بتحويل أحد هذه الإنزيمات التبادلية إلى إنزيمات تمثيلية، وهي استراتيجية بسيطة لكنها فعالة للغاية، وعلى الأرجح هي السبب وراء قدرة هذا الميثانوجين على النمو على الكبريتات، وحتى الآن تم العثور على هذا الإنزيم فقط في ميكروب (ميثانثرموكوكس ثيرموليثوتروبيكوس)، وليس في أي ميثانوجين آخر».

ومع ذلك، يحتاج هذا الميكروب الفريد أيضا، للتعامل مع اثنين من السموم التي يتم إنشاؤها أثناء استيعاب الكبريتات، وهذا ما صُنع من أجله آخر إنزيمين في المسار، الأول الذي يشبه مرة أخرى إنزيما مغايرا، يولد الكبريتيد من الكبريتيت، والنوع الثاني هو نوع جديد من الفوسفاتيز له كفاءة قوية لتحليل السم الآخر المائي، والمعروف باسم PAP.

يقول فاغنر: «يبدو أن (ميثانثرموكوكس ثيرموليثوتروبيكوس) جمعت معلومات وراثية من بيئتها الميكروبية التي مكنتها من النمو على الكبريتات، ومن خلال مزج ومطابقة إنزيمات الاستيعاب والمباعدة، ابتكرت آلية وظيفية خاصة بها لخفض الكبريتات».

من خلال ما سبق، فإن الميكروب (ميثانثرموكوكس ثيرموليثوتروبيكوس) لديه قدرة مذهلة على تحويل الهيدروجين، وثاني أكسيد الكربون إلى ميثان، وبمعنى آخر يمكنه تحويل غاز الدفيئة (ثاني أكسيد الكربون) إلى وقود حيوي (الميثان)، والذي يمكن استخدامه، على سبيل المثال، لتدفئة منازلنا.

ويضيف فاغنر: «حتى تقوم ميكروبات الميثانوجينات الأخرى بهذه العملية، تزرع في مفاعلات حيوية كبيرة، والعقبة الحالية في زراعة الميثانوجينات هي حاجتها إلى غاز (كبريتيد الهيدروجين) شديد الخطورة والمتفجر كمصدر للكبريت، ومع اكتشاف مسار امتصاص الكبريتات في ميكروب (ميثانثرموكوكس ثيرموليثوتروبيكوس)، فمن الممكن هندسة الميثانوجينات المستخدمة بالفعل في التكنولوجيا الحيوية لاستخدام هذا المسار بدلا من ذلك، ما يؤدي إلى إنتاج غاز حيوي أكثر أمانا وفاعلية من حيث التكلفة».


مقالات ذات صلة

تفاعل مصري مع بكاء السيسي خلال لقائه قادة القوات المسلحة

شمال افريقيا السيسي أكد أن المنطقة تمر بظروف صعبة ومصر تعد عامل استقرار مهماً في ظل الأحداث الراهنة (الرئاسة المصرية)

تفاعل مصري مع بكاء السيسي خلال لقائه قادة القوات المسلحة

تفاعل رواد مواقع التواصل الاجتماعي مع لحظات بكاء وتأثر للرئيس المصري عبد الفتاح السيسي خلال لقائه، الخميس، مع قادة القوات المسلحة المصرية.

فتحية الدخاخني (القاهرة)
شمال افريقيا تسعى الحكومة لتوفير بيئة عمل مناسبة للأطباء (وزارة الصحة المصرية)

مصر للحد من «فوضى» الاعتداء على الطواقم الطبية

تسعى الحكومة المصرية للحد من «فوضى» الاعتداءات على الطواقم الطبية بالمستشفيات، عبر إقرار قانون «تنظيم المسؤولية الطبية وحماية المريض».

أحمد عدلي (القاهرة )
شمال افريقيا مشاركون في ندوة جامعة أسيوط عن «الهجرة غير المشروعة» تحدثوا عن «البدائل الآمنة» (المحافظة)

مصر لمكافحة «الهجرة غير المشروعة» عبر جولات في المحافظات

تشير الحكومة المصرية بشكل متكرر إلى «استمرار جهود مواجهة الهجرة غير المشروعة، وذلك بهدف توفير حياة آمنة للمواطنين».

«الشرق الأوسط» (القاهرة)
يوميات الشرق معابد الأقصر تحتضن آثار الحضارة القديمة (مكتبة الإسكندرية)

«تسجيلي» مصري يوثّق تاريخ الأقصر «أقوى عواصم العالم القديم»

لم تكن قوة الأقصر ماديةً فحسب، إنما امتدّت إلى أهلها الذين تميّزوا بشخصيتهم المستقلّة ومهاراتهم العسكرية الفريدة، فقد لعبوا دوراً محورياً في توحيد البلاد.

محمد الكفراوي (القاهرة )
خاص عدد كبير من المصريين يفضل المأكولات السورية (الشرق الأوسط)

خاص كيف أرضى السوريون ذائقة المصريين... وأثاروا قلقهم

تسبب الوجود السوري المتنامي بمصر في إطلاق حملات على مواقع التواصل الاجتماعي بين الحين والآخر تنتقد مشروعاتهم الاستثمارية.

فتحية الدخاخني (القاهرة )

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية
TT

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية

«تخيل أنك بحاجة إلى إجراء عملية جراحية في غضون بضع دقائق لأنك قد لا تنجو... لا يوجد جراحون في الجوار ولكن يوجد روبوت جراحي مستقل متاح يمكنه إجراء هذا الإجراء باحتمالية عالية جداً للنجاح، هل ستغتنم الفرصة؟» هذا ما أجابني به طالب ما بعد الدكتوراه بجامعة جونز هوبكنز عبر البريد الإلكتروني، لدى سؤالي عن التطوير الجديد.

تعليم الروبوت بمقاطع فيديو للجراحة

لأول مرة في التاريخ، تمكن كيم وزملاؤه من تعليم الذكاء الاصطناعي استخدام آلة جراحة آلية لأداء مهام جراحية دقيقة، من خلال جعلها تشاهد آلاف الساعات من الإجراءات الفعلية التي تحدث في ردهات جراحية حقيقية. ويقول فريق البحث إنه تطور رائد يتجاوز حدوداً طبية محددة ويفتح الطريق لعصر جديد في الرعاية الصحية.

وفقاً لورقتهم البحثية المنشورة حديثاً، يقول الباحثون إن الذكاء الاصطناعي تمكن من تحقيق مستوى أداء مماثل لجراحي البشر دون برمجة مسبقة.

جراحة بتوظيف الروبوت

تدريب على العروض بدلاً من البرمجة

وبدلاً من محاولة برمجة الروبوت بشق الأنفس للعمل -وهو ما تقول ورقة البحث إنه فشل دائماً في الماضي- قاموا بتدريب هذا الذكاء الاصطناعي من خلال شيء يسمى التعلم بالتقليد، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي حيث تراقب الآلة وتكرر الأفعال البشرية. سمح هذا للذكاء الاصطناعي بتعلم التسلسلات المعقدة للأفعال المطلوبة لإكمال المهام الجراحية عن طريق تقسيمها إلى مكونات حركية. وتترجم هذه المكونات إلى أفعال أبسط -مثل زوايا المفاصل ومواضعها ومساراتها- والتي يسهل فهمها وتكرارها وتكييفها أثناء الجراحة.

توظيف روبوت «دافنشي» للتدريب

استخدم كيم وزملاؤه نظام دافنشي الجراحي كأيدٍ وعيون لهذا الذكاء الاصطناعي. ولكن قبل استخدام المنصة الروبوتية الراسخة (التي يستخدمها الجراحون حالياً لإجراء عمليات دقيقة محلياً وعن بُعد) لإثبات نجاح الذكاء الاصطناعي الجديد، قاموا أيضاً بتشغيل محاكاة افتراضية. وقد سمح هذا بتكرار أسرع وتحقق من السلامة قبل تطبيق الإجراءات التي تم تعلمها على الأجهزة الفعلية.

«كل ما نحتاجه هو إدخال الصورة، ثم يجد نظام الذكاء الاصطناعي هذا الإجراء الصحيح»، كما يقول كيم. كانت روبوتات دافنشي أيضاً مصدر مقاطع الفيديو التي حللها الذكاء الاصطناعي، باستخدام أكثر من 10000 تسجيل تم التقاطها بواسطة كاميرات المعصم أثناء العمليات الجراحية التي يقودها الإنسان.

تعلّم 3 مهام جراحية

وكان الهدف تعلم ثلاث مهام جراحية: التعامل مع إبرة جراحية وتحديد موضعها، ورفع الأنسجة والتلاعب بها بعناية، والخياطة -كلها مهام معقدة تتطلب تحكماً دقيقاً وحساساً للغاية.

مكنت مجموعة البيانات واسعة النطاق هذه الذكاء الاصطناعي من تعلم الاختلافات الدقيقة بين الإجراءات الجراحية المتشابهة، مثل شدة التوتر المناسب اللازم للتعامل مع الأنسجة دون التسبب في ضرر.

تعد مقاطع الفيديو التدريبية هذه جزءاً صغيراً جداً من مستودع واسع النطاق للبيانات الجراحية. مع ما يقرب من 7000 روبوت دافنشي قيد الاستخدام في جميع أنحاء العالم، هناك مكتبة ضخمة من العروض الجراحية للمراقبة والتعلم منها، والتي يستخدمها فريق البحث الآن لتوسيع ذخيرة الذكاء الاصطناعي الجراحية لدراسة جديدة لم تُنشر بعد.

«في عملنا المتابع، والذي سنصدره قريباً، ندرس ما إذا كانت هذه النماذج يمكن أن تعمل في الإجراءات الجراحية طويلة المدى التي تنطوي على هياكل تشريحية غير مرئية»، يكتب كيم، في إشارة إلى الإجراءات الجراحية المعقدة التي تتطلب التكيف مع حالة المريض في أي وقت معين، مثل إجراء عملية جراحية على جرح داخلي خطير.

التحقق من صحة النموذج المطور

أثناء التطوير، عمل الفريق عن كثب مع الجراحين الممارسين لتقييم أداء النموذج وتقديم ملاحظات حاسمة (خاصة فيما يتعلق بالتعامل الدقيق مع الأنسجة)، والتي قام الروبوت بدمجها في عملية التعلم الخاصة به.

أخيراً، للتحقق من صحة النموذج، استخدموا مجموعة بيانات منفصلة غير مدرجة في التدريب الأولي لإنشاء محاكاة افتراضية، ما يضمن قدرة الذكاء الاصطناعي على التكيف مع السيناريوهات الجراحية الجديدة وغير المرئية قبل الشروع في اختبارها في الإجراءات المادية. أكد هذا التحقق المتبادل قدرة الروبوت على التعميم بدلاً من مجرد حفظ الإجراءات، وهو أمر بالغ الأهمية بالطبع نظراً للعدد المجهول المحتمل الذي قد ينشأ في غرفة العمليات.

جراح آلي «ذو خبرة»

كل شيء سار بشكل جميل إذ تعلم نموذج الروبوت هذه المهام إلى مستوى الجراحين ذوي الخبرة. يقول أكسل كريغر، الأستاذ المساعد في الهندسة الميكانيكية في جامعة جونز هوبكنز والمؤلف الرئيسي للدراسة، في بيان عبر البريد الإلكتروني: «إنه لأمر سحري حقاً أن يكون لدينا هذا النموذج حيث كل ما نقوم به هو تلقيمه مدخلات الكاميرا، ويمكنه التنبؤ بالحركات الروبوتية اللازمة للجراحة». «نعتقد أن هذا يمثل خطوة مهمة إلى الأمام نحو أفق جديد في مجال الروبوتات الطبية».

تطوير رائد

إن أحد مفاتيح هذا النجاح هو استخدام الحركات النسبية بدلاً من التعليمات المطلقة. ففي نظام دافنشي قد لا تنتهي الأذرع الآلية إلى حيث هي مقصودة تماماً بسبب التناقضات الطفيفة في حركة المفصل التي تتراكم على مدار عدة حركات ويمكن أن تؤدي في النهاية إلى أخطاء كبيرة -خاصة في بيئة حساسة مثل الجراحة. كان على الفريق إيجاد حل، لذا بدلاً من الاعتماد على هذه القياسات، قام بتدريب النموذج على التحرك بناءً على ما يلاحظه في الوقت الفعلي أثناء إجراء العملية.

لكن الابتكار الرئيسي هنا هو أن التعلم بالتقليد يزيل الحاجة إلى البرمجة اليدوية للحركات الفردية. قبل هذا الاختراق، كانت برمجة الروبوت للخياطة تتطلب ترميزاً يدوياً لكل حركة بالتفصيل. يقول كيم إن هذه الطريقة كانت أيضاً عرضة للخطأ وتشكل قيداً رئيسياً في تقدم الجراحة الروبوتية. إذ إنها حدت مما يمكن للروبوت فعله بسبب جهود التطوير، والافتقار إلى المرونة التي جعلت من الصعب للغاية على الروبوتات القيام بمهام جديدة.

ومع ذلك، يسمح التعلم بالتقليد للروبوت بالتكيف بسرعة مع أي شيء يمكن مشاهدته، والتعلم على غرار طالب الجراحة. «(نحن) نحتاج فقط إلى جمع بيانات التعلم التقليدي لإجراءات مختلفة، ويمكننا تدريب الروبوت على تعلمها في غضون يومين»، كما يقول كريغر. «هذا يسمح لنا بالتعجيل نحو هدف الاستقلالية مع تقليل الأخطاء الطبية وتحقيق جراحة أكثر دقة».

تقييم مدى النجاح

لقياس مدى نجاح الذكاء الاصطناعي، حدد الباحثون مقاييس الأداء الرئيسية، مثل الدقة في وضع الإبرة والاتساق في التلاعب بالأنسجة باستخدام مجموعة من البيئات الجراحية الوهمية المادية، والتي تضمنت محاكيات الأنسجة الاصطناعية والدمى الجراحية. وكانت النتائج مذهلة. يقول كريغر: «النموذج جيد جداً في تعلم الأشياء التي لم نعلمه إياها. على سبيل المثال، إذا أسقط الإبرة، فسوف يلتقطها تلقائياً ويستمر».

لا تعد هذه القدرة على التكيف مهمة فقط لمواصلة تعلم مهارات جديدة ولكنها أيضاً ضرورية للتعامل مع الأحداث غير المتوقعة في الجراحات الحية، مثل تمزق الشريان أو تغير العلامات الحيوية للمريض فجأة. بالإضافة إلى ذلك، أظهر النموذج كفاءة زمنية محسنة، ما أدى إلى تقليل وقت الانتهاء للمهام الجراحية القياسية مثل الخياطة بنحو 30 في المائة، وهو أمر واعد بشكل خاص للعمليات الحرجة من حيث الوقت.

ويتصور العلماء سيناريو حيث تساعد هذه الروبوتات الجراحين في المواقف عالية الضغط، وتعزيز قدراتهم وتقليل الخطأ البشري. سيؤثر جراحو الذكاء الاصطناعي المستقبليون بشكل كبير على توفر الرعاية الجراحية، مما يجعل التدخلات الطبية عالية الجودة متاحة لعدد أكبر.

اللوائح التنظيمية وأخلاقيات الطب

هناك أيضاً تحديات أخلاقية وتنظيمية يجب معالجتها قبل نشر مثل هذا الذكاء الاصطناعي في بيئات جراحية حقيقية دون إشراف بشري. فالقفزة نحو الروبوتات الجراحية المستقلة تثير مخاوف أخلاقية جديدة.

هناك قضية المساءلة: من سيكون مسؤولاً إذا حدثت مشكلة؟ الشركة التي صنعت الجراح الذكي؟ المهنيون الطبيون الذين يشرفون عليه (إذا كان هناك أي إشراف)؟ هناك أيضاً مسألة موافقة المريض، والتي ستتطلب تثقيف كل من الشخص الذي يخضع للجراحة والأشخاص المحيطين به حول ماهية هذا الذكاء الاصطناعي، وما الذي يمكنهم فعله بالضبط، وما هي المخاطر التي تشكلها الروبوتات مقارنة بالجراحين البشر.

يعترف كيم بأن المستقبل الآن في منطقة رمادية حيث يمكن للجميع مجرد التكهن بما يجب أن يحدث أو سيحدث. ستكون أيدي السلطات التنظيمية مشغولة، من معالجة المساءلة والمخاوف الأخلاقية عند السماح لجراحي الذكاء الاصطناعي بالعمل بشكل مستقل، إلى وضع معايير للحصول على موافقة مستنيرة من المرضى.

ولكن عند الاختيار بين إجراء عملية جراحية طارئة منقذة للحياة بواسطة جراح مستقل أو عدم تلقي العلاج لأن الجراح البشري غير متاح (مثلاً في مكان بعيد أو منطقة متخلفة)، يزعم كيم أن الخيار الأفضل واضح. يمكنني بسهولة أن أتخيل مستقبلاً قريباً حيث يبدأ الناس في اختيار روبوتات الذكاء الاصطناعي على نظرائهم من البشر - في ظل وجود دليل إحصائي على أن جراحي الذكاء الاصطناعي يعملون بأمان.

وبعيداً عن التحديات الأخلاقية والقانونية، هناك حاجة إلى المزيد من العمل لتمكين التنفيذ العملي. ستحتاج المستشفيات إلى الاستثمار في البنية الأساسية التي تدعم جراحة الروبوتات بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الأجهزة المادية والخبرة الفنية للتشغيل والصيانة. بالإضافة إلى ذلك، سيكون تدريب الفرق الطبية على إدارة العملية أمراً بالغ الأهمية. فالأطباء سيحتاجون إلى فهم الآلة ومتى يكون التدخل ضرورياً، وفي النهاية تحويل الجراحين البشريين من المهام الجراحية المباشرة إلى أدوار تركز على الإشراف والسلامة.

جراحات بسيطة أولاً

على المستوى العملي، يتصور الباحثون تقدماً تدريجياً، بدءاً بجراحات أبسط وأقل خطورة مثل إصلاح الفتق والتقدم تدريجياً إلى عمليات أكثر تعقيداً. سيساعد النهج التدريجي في التحقق من موثوقية الروبوت مع معالجة المخاوف التنظيمية والأخلاقية بمرور الوقت، فضلاً عن مساعدة السكان على الثقة في الذكاء الاصطناعي لإجراء العمليات الحرجة للحياة.

يقول كريغر: «ما زلنا في المراحل الأولى من فهم ما يمكن أن تحققه هذه الآلات حقاً. الهدف النهائي هو الحصول على أنظمة جراحية مستقلة تماماً وموثوقة وقابلة للتكيف وقادرة على إجراء العمليات الجراحية التي تتطلب حالياً اختصاصياً مدرباً تدريباً عالياً».

* مجلة «فاست كومباني» خدمات «تريبيون ميديا»

اقرأ أيضاً