المعلومات الجينية قد تنبئ بالأمراض العصبية والنفسية

تحليل علمي للتنوع في خلايا الدماغ

المعلومات الجينية قد تنبئ بالأمراض العصبية والنفسية
TT

المعلومات الجينية قد تنبئ بالأمراض العصبية والنفسية

المعلومات الجينية قد تنبئ بالأمراض العصبية والنفسية

كشف تحليل علمي حديث عن تفاصيل معقدة حول التنوع الجيني في خلايا الدماغ، والصلة القوية بين الوراثة واحتمالية إصابة الأفراد بأمراض عصبية ونفسية. وأوضح أن الاستعداد الوراثي للأمراض العصبية النفسية، مثل مرض الفصام (الشيزوفرينيا) أقوى بكثير، مقارنة بأمراض مثل السرطان أو أمراض القلب.

وتؤكد حالات الوراثة العالية لهذه الحالات المرتبطة بالدماغ ضرورة فهم الاختلافات الجينية التي تؤدي إلى ظهور مظاهر المرض، لكن الأمر الأقل وضوحاً هو كيف يؤدي هذا التنوع الجيني في الدماغ إلى حدوث المرض.

دراسة خلايا الدماغ

وكانت نتائج الدراسة التحليلية قد نُشرت، في 23 مايو (أيار) 2024، بمجلة «ساينس (Science)». وشرع الباحثون، برئاسة مارك جيرستين، أحد كبار مؤلفي الدراسة والأستاذ في كلية الطب بجامعة ييل الولايات المتحدة، وزملاؤه في فهم التباين الوراثي عبر أنواع الخلايا الفردية في الدماغ بشكل أفضل.

وللقيام بذلك أجروا عدة أنواع من تجارب الخلية الواحدة على أكثر من 2.8 مليون خلية مأخوذة من أدمغة 388 شخصاً، بما في ذلك الأفراد الأصحّاء وغيرهم من الذين يعانون اضطرابات عصبية نفسية مختلفة، بما في ذلك الفصام «schizophrenia»، والاضطراب ثنائي القطب «bipolar disorder»، واضطراب طيف التوحد «autism spectrum disorder»، واضطراب ما بعد الصدمة «post-traumatic stress disorder»، ومرض ألزهايمر.

ومن هذه المجموعة من الخلايا حدّد الباحثون 28 نوعاً مختلفاً من الخلايا، ثم قاموا بفحص التعبير الجيني، والتنظيم داخل تلك الأنواع من الخلايا.

تباين التعبير الجيني

وقام الباحثون أيضاً بتقييم كيفية تباين جينات معينة، مثل تلك المرتبطة بالناقلات العصبية بين الأفراد من جهة، وبين أنواع الخلايا من جهة أخرى. ووجدوا أن التباين كان عادةً أعلى عبر أنواع الخلايا، مقارنة بالأفراد.

وكان هذا النمط أقوى بالنسبة للجينات التي ترمز للبروتينات المستهدفة للعلاج بالعقاقير، ما يشير إلى أن الأدوية يمكن أن تكون أكثر فعالية إذا استهدفت أنواعاً معينة من الخلايا، بدلاً من الدماغ بأكمله أو كل الجسم، ويعني أيضاً أن هذه الأدوية من المرجح أن تؤدي عملها في عدد من الأشخاص. وباستخدام البيانات الناتجة عن التحليل، تمكّن الباحثون من رسم خريطة للشبكات التنظيمية الجينية من النوع داخل الخلية، وشبكات الاتصال بين الخلايا، ثم توصيل هذه الشبكات بنموذج التعلم الآلي. وبعد ذلك وباستخدام المعلومات الجينية للفرد يمكن للنموذج التنبؤ بما إذا كان يعاني مرضاً في الدماغ أم لا. ويوفر التحليل الجيني التفصيلي الذي قدمته هذه الدراسة طرقاً واعدة لتطوير علاجات مستهدفة للأمراض العصبية والنفسية، من خلال فهم الاختلافات الجينية المحددة، وتأثيراتها على أنواع مختلفة من خلايا الدماغ، ويمكن للباحثين تطوير الطب الدقيق، مما قد يؤدي إلى علاجات أكثر فعالية لحالات مثل الفصام ومرض ألزهايمر.

وراثة اضطرابات الدماغ

على صعيد آخر، قام باحثون من جامعة جونز هوبكنز بالولايات المتحدة، بتحليل عيّنات من أنسجة المخ من 151 شخصاً من الأميركيين السود الأصحّاء الذين تبرعوا بأدمغتهم بعد وفاتهم.

وحددت الدراسة 2570 جيناً متأثراً بالأنساب؛ أي بالوراثة، وهو ما يمثل نحو 60 في المائة من الاختلافات في التعبير الجيني التي لوحظت في العيّنات.

وقد فسرت العوامل البيئية نحو 15 في المائة من هذه الاختلافات، وهو ما يشير إلى أن عدداً من الاضطرابات العقلية السائدة بين السكان السود قد تكون مدفوعة بعوامل بيئية، ما يشير إلى إمكانية الوقاية منها. بالإضافة إلى ذلك، تمثل الوراثة ما يقرب من 30 في المائة من بعض اضطرابات الدماغ، بما في ذلك السكتة الدماغية، ومرض باركنسون، ومرض ألزهايمر.

ونُشرت هذه الدراسة في مجلة «نتشر نيوروساينس (Nature Neuroscience)»، في 24 مايو 2024، برئاسة كبير مؤلفي الدراسة، عالم الأعصاب وعالم الوراثة دانييل واينبرجر، الرئيس التنفيذي لمعهد ليبر لتنمية الدماغ في جامعة جونز هوبكنز مع جامعة ولاية مورغان ومجتمع السود في بالتيمور بالولايات المتحدة.

وفي دراسه أخرى للفريق البحثي نفسه، قام الفريق أيضاً بفحص تأثير الأنساب الوراثية على التعبير الجيني والحامض النووي «دي إن إيه» على نسجة المخ بعد الوفاة للأفراد الأميركيين السود ذوي الأصول المختلطة؛ أي السكان الذين يمتلكون أصولاً حديثة من مصدرين منفصلين أو أكثر، حيث يمكن أن تُظهر المجموعات السكانية المختلطة مستويات عالية من التباين الجيني؛ وذلك بهدف تحديد المساهمات المعتمدة على الوراثة، وتلك المستقلة عنها.

وكانت 26 في المائة من الوراثة للسكتة الدماغية، و27 في المائة من الوراثة لمرض باركنسون، و30 في المائة من الوراثة لمرض ألزهايمر. وأظهرت نتائج الدراسة مدى تأثير النسب الوراثي على الاختلافات في التعبير الجيني بالدماغ البشري، والآثار المترتبة على خطر الإصابة بأمراض الدماغ، وقد نُشرت الدراسة برئاسة دانيال واينبرجر في جامعة جونز هوبكنز وزملائه في المجلة نفسها في 20 مايو 2024.

تنوّع أبحاث الجينوم

تؤكد النتائج، التي توصلت إليها مبادرة أبحاث علم الأعصاب للأنساب الوراثية الأفريقية، الحاجة الماسة للتنوع في أبحاث الجينوم وعلم الأعصاب. ومن خلال دراسة المجموعات السكانية، يمكن للباحثين الكشف عن العوامل الوراثية والبيئية التي تسهم في أمراض الدماغ لتطوير استراتيجيات الوقاية والعلاج المستهدفة، وبالتالي تطوير مجال الطب الدقيق وتحسين النتائج الصحية لجميع السكان.

كما توفر هذه الدراسة رؤى حاسمة حول التفاعل بين العوامل الوراثية والبيئية في التعبير الجيني، وانتشار الاضطرابات العقلية بين الأمريكيين السود، ومن خلال تأكيد الدور المهم للمؤثرات البيئية.

وتشير النتائج إلى أنه يمكن الوقاية من عدد من حالات الصحة العقلية، من خلال التدخلات المستهدفة، بالإضافة إلى ذلك يمكن أن يؤدي فهم المساهمات الجينية في هذه الاضطرابات إلى علاجات أكثر تخصيصاً وفعالية، ما يؤدي في النهاية إلى تحسين نتائج الصحة العقلية، ومعالجة الفوارق الصحية في مجتمعات السود.



«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