المواد البلاستيكية النانوية... دقائق صغيرة ومشكلات كبيرة

بمقدورها اختراق الخلايا والأنسجة البشرية بسهولة

عالِم يحلل الدقائق البلاستيكية النانوية بمجهر المسح الإلكتروني
عالِم يحلل الدقائق البلاستيكية النانوية بمجهر المسح الإلكتروني
TT

المواد البلاستيكية النانوية... دقائق صغيرة ومشكلات كبيرة

عالِم يحلل الدقائق البلاستيكية النانوية بمجهر المسح الإلكتروني
عالِم يحلل الدقائق البلاستيكية النانوية بمجهر المسح الإلكتروني

أصبح من الشائع أن نقرأ عن ظهور المواد البلاستيكية الدقيقة -القطع الصغيرة من البلاستيك بحجم صغير جداً- في كل مكان وفي كل شيء، بما في ذلك المحيطات، والأراضي الزراعية، والغذاء، والجسم البشري.

دقائق بلاستيكية نانوية

الآن، بدأ مصطلح جديد في الاستحواذ على الاهتمام: المواد البلاستيكية النانوية، وهي جسيمات أصغر حجماً من الدقائق الأخرى البلاستيكية الدقيقة، إذ إنها متناهية الصغر لدرجة تجعلها غير مرئية للعين المجردة (النانو واحد من المليار من المتر).

وبينما يكون حجم المواد البلاستيكية الدقيقة عادةً أقل عن 5 ملم، يتراوح عرض المواد البلاستيكية النانوية بين 1 و1000 نانومتر. وجدير بالذكر أن متوسط عرض شعرة الإنسان نحو ما بين 80000 و100000 نانومتر.

الملاحَظ أن المواد البلاستيكية النانوية تجتذب، اليوم، اهتماماً متنامياً بفضل التطورات التكنولوجية الحديثة، التي زادت قدرة الباحثين على اكتشافها وتحليلها.

وبفضل حجمها الأصغر، فإنها قادرة على التنقل بسهولة أكبر عبر مسافات طويلة، وإلى داخل بيئات أكثر تنوعاً عن المواد البلاستيكية الدقيقة. كما يمكنها اختراق الخلايا والأنسجة في الكائنات الحية بسهولة أكبر، ما قد يسفر عن تأثيرات سُمية مختلفة وأكثر حدة.

بلاستيك داخل الجسم البشري

وخلصت دراسات أُجريت عبر العامين الماضيين، إلى وجود مواد بلاستيكية نانوية في دم الإنسان، وكذلك في خلايا الكبد والرئة، وفي الأنسجة التناسلية مثل المشيمة والخصيتين. وعبر مختلف أنحاء العالم، عُثر على مواد بلاستيكية نانوية في الهواء ومياه البحر والثلج والتربة.

واليوم، ندرك بالفعل أن المواد البلاستيكية الدقيقة موجودة من مرتفعات جبل إيفرست إلى خنادق المحيط العميقة. وثمة أدلة كثيرة، حالياً، توحي بأن المواد البلاستيكية النانوية أوسع انتشاراً من المواد البلاستيكية الدقيقة الأكبر حجماً في البيئة.

«طرقات البلاستيك»

من أين تأتي وإلى أين تذهب؟ تنشأ المواد البلاستيكية النانوية عندما تتحلل منتجات الاستعمال اليومي، مثل الملابس، وأغلفة المواد الغذائية والمشروبات، والمفروشات المنزلية، والأكياس البلاستيكية، والألعاب، وأدوات النظافة. ويمكن أن يحدث هذا بسبب عوامل بيئية، مثل ضوء الشمس، أو التآكل الناتج عن عمل ميكانيكي. ويمكن لكثير من منتجات العناية الشخصية، مثل مستحضرات تقشير البشرة والشامبو، أن تطلق هي الأخرى مواد بلاستيكية نانوية.

ومثلما الحال مع الجزيئات البلاستيكية الأكبر، يمكن أن تأتي المواد البلاستيكية النانوية من مجموعة متنوعة من أنواع البوليمرات، بما في ذلك البولي إيثيلين والبولي بروبيلين والبوليسترين والبولي فينيل كلوريد. ونظراً لاستخدامنا المنتجات البلاستيكية على نطاق واسع، من الصعب تجنب وجود المواد البلاستيكية النانوية في حياتنا اليومية.

وعندما يصل البلاستيك إلى مقياس النانو، فإنه يطرح تساؤلات وتحديات فريدة، بسبب ضآلة حجمه الشديدة، وخصائص سطحه وتكوينه المتنوعة. ونظراً لصغر حجم البلاستيك النانوي، فإن بمقدوره بسهولة اختراق الخلايا والأنسجة التي يتعذر على الجزيئات الأكبر حجماً اختراقها. وإذا تراكمت المواد البلاستيكية النانوية داخل الكائنات الحية، فمن المحتمل أن تلحق بها أضراراً بيولوجية.

أما فيما يخص مصير المواد البلاستيكية النانوية في البيئة، فلا تزال تخضع لبحث مستمر. ولا يعرف العلماء على وجه اليقين، حتى الآن، ما إذا كانت المواد البلاستيكية النانوية تتحلل بشكل أكبر داخل بيئات مختلفة إلى جزيئات أصغر، أو إلى بوليمرات، وهي عبارة عن جزيئات كبيرة مكونة من الكثير من الجزيئات الصغيرة المرتبط بعضها ببعض.

رصد المواد البلاستيكية النانوية

من الصعب العثور على المواد البلاستيكية النانوية، بسبب حجمها شديد الصغر، وتركيباتها وهياكلها الكيميائية المتنوعة. ويعكف الباحثون على تحسين طرق مختلفة للكشف عن المواد البلاستيكية النانوية، باستخدام تقنيات تتضمن تحليل «رامان» الطيفي Raman spectroscopy، والكروماتوغرافيا، وقياس الطيف الكتلي. ويمكن لهذه الطرق رصد الأشكال، وتحليل خصائص جزيئات البلاستيك النانوي.

وفي دراسة أُجريت عام 2024، طرح باحثون من جامعة كولومبيا تكنولوجيا جديدة تمكنت من رصد وحساب المواد البلاستيكية النانوية في المياه المعبأة، بحساسية ودقة عالية. وعلى عكس الدراسات السابقة التي لم تتمكن إلا من رصد كمية محدودة فقط من جزيئات البلاستيك النانوي، وجدت هذه الدراسة أن كل لتر من المياه المعبأة التي جرى تحليلها يحتوي على أكثر عن 010000 من الدقائق البلاستيكية، معظمها من البلاستيك النانوي.

ومن الضروري إجراء مزيد من الدراسات قبل أن يتمكن العلماء من حسم مسألة ما إذا كانت جميع المياه المعبأة تحتوي على مواد بلاستيكية نانوية. إلا أن هذه تكنولوجيا الرصد الجديدة تفتح الباب أمام مزيد من البحث.

دقائق بلاستيكية سامة

هل دقائق البلاستيك النانوية سامة؟ تشكل سُمية المواد البلاستيكية النانوية مجالاً آخر لا يزال البحث جارياً فيه.

يشير بعض الدراسات إلى أن هذه الجسيمات يمكن أن تحمل مخاطر كبيرة على النظم البيئية وصحة الإنسان. وخلصت إحدى الدراسات الحديثة إلى أنها قد تكون عامل خطر للإصابة بأمراض القلب. يتمثل مصدر قلق آخر في أن الملوثات الكيميائية والمعادن الثقيلة ومسببات الأمراض، قد تلتصق بالبلاستيكات النانوية، وتتركز في البيئة. ويمكن لهذه العملية أن تعرّض الكائنات الحية لتركيزات عالية من هذه المواد الضارة.

الواضح أن المواد البلاستيكية النانوية أصبحت جزءاً من البيئات الحديثة، لكنَّ العلماء بحاجة إلى مزيد من البحث والمعلومات، لفهم أنواع التهديدات التي يمكن أن تشكلها. وكما يقول علماء السموم في كثير من الأحيان: «الجرعة تصنع السم». وبعبارة أخرى، فإن التعرض الفعلي له أهمية كبيرة، ومن الصعب تقييم مستوى السمية دون معرفة التركيزات الفعلية.

المعروف أن الحطام البلاستيكي الأكبر حجماً يمكن أن يتفتت إلى مواد بلاستيكية نانوية، لكن لا يزال أمامنا الكثير لاكتشاف كيفية تعرض هذه الأجزاء لمزيد من التحلل. ويعمل الباحثون على اكتشاف وفهم المواد البلاستيكية النانوية عبر عديد من البيئات، حتى يتمكنوا من تطوير استراتيجيات فعالة لإدارة وتخفيف آثار هذه المواد على الناس والكوكب بوجه عام.

* أستاذ مساعد الهندسة المدنية والبيئية بجامعة «ويسكونسن - ماديسون»، مجلة «فاست كومباني»، خدمات «تريبيون ميديا».



«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