الجرعات المعززة تدرب خلايا مناعية جديدة ضد الفيروسات المتحورة

من لقاحات الإنفلونزا و«كوفيد»

الخلايا البائية المناعية
الخلايا البائية المناعية
TT

الجرعات المعززة تدرب خلايا مناعية جديدة ضد الفيروسات المتحورة

الخلايا البائية المناعية
الخلايا البائية المناعية

تشير الأبحاث الحديثة إلى تطور مهم في فهم استجابة (ردة فعل) الجهاز المناعي للعدوى المتكررة، خصوصاً في مواجهة الفيروسات المتحورة مثل الإنفلونزا و«كوفيد - 19».

مراكز ذاكرة جينومية

وتُظهر الأبحاث أن «المراكز الجرثومية للتذكير» - وهي الهياكل التي تتشكل في العقد اللمفاوية والطحال حيث تتعلم الخلايا البائية التعرف على مسببات الأمراض وإنتاج الأجسام المضادة - لا تقوم فقط بتنشيط الخلايا البائية القديمة المدربة على الفيروس الأصلي، ولكنها أيضاً تشغل خلايا بائية جديدة وغير مدربة لتوليد أجسام مضادة مخصصة للتعامل مع المتغيرات الجديدة للفيروس. والخلايا البائية B cell نوع من الخلايا اللمفاوية، وهي من خلايا الدم البيضاء.

وتتطور بعض الأمراض المعدية مثل «كوفيد» أو الإنفلونزا باستمرار وتتغير أشكالها بالقدر الكافي للتغلب على أنظمتنا المناعية وإعادة إصابتنا مراراً وتكراراً. إلا أن حالات إعادة العدوى اللاحقة لا تؤدي غالباً إلى النتائج السيئة الأكثر شدة بسبب وجود تلك «الذاكرة».

ومثلاً وعند التعرض لأول مرة لمسببات الأمراض، تنتج أنظمتنا المناعية خلايا بائية مدربة بشكل خاص، والتي تتعلم التعرف على الفيروس والقضاء عليه في وقت لاحق في المراكز الجرثومية. وتظل هذه الخلايا البائية جاهزة ومستعدة لإنتاج أجسام مضادة قوية.

خط دفاع ثانٍ

وفي السابق اعتقد العلماء أن الجسم يتخلص في النهاية من هذه الأنواع من العدوى بشكل أساسي بتسريع عمل الخلايا المناعية القديمة عن طريق تحسين تلك المدربة منها سابقاً في المراكز الجرثومية. ولكن الأبحاث الحديثة تشير إلى أن «المراكز الجرثومية للتذكير» recall germinal centres تلك التي تتشكل عند إعادة التعرض تعمل في الواقع على توليد خط دفاع ثانٍ مختلف من خلال الاعتماد بشكل كبير على الخلايا البائية غير المدربة. وتركز هذه المراكز المعاد تنشيطها على تطوير أجسام مضادة جديدة تماماً بينما تنطلق الخلايا البائية ذات الخبرة مباشرة إلى العمل.

وفي هذا السياق تبين الدراسة المنشورة في مجلة Immunity في 9 يوليو (تموز) 2024 بقيادة الباحثين أرين ش يبرز وغابرييل فيكتورا من مختبر ديناميكيات الخلايا اللمفاوية بجامعة روكفلر الأميركية في نيويورك، أن الأجسام المضادة القديمة تمنع الخلايا البائية القديمة من دخول المراكز الجرثومية عند التعرض المتكرر للمستضدات، مما يسمح للخلايا البائية غير المدربة بتطوير أجسام مضادة جديدة وأكثر فعالية ضد السلالات المتحورة للفيروس. وهذه الآلية تضمن أن الجهاز المناعي لا يهدر طاقته في الاستجابة لسلالات قديمة، بل يركز على محاربة المستضدات الأحدث والأكثر تهديداً.

تحسين اللقاحات

وتبرز أهمية هذه الاكتشافات في تحسين استراتيجيات اللقاحات. فبالنسبة للفيروسات المتطورة مثل الإنفلونزا أو «كوفيد - 19» قد تكون الجرعات المعززة التي تحتوي على مستضدات متغيرة أكثر فعالية من المعززات التقليدية لأنها تساعد الجهاز المناعي على استهداف أحدث المتغيرات بدلاً من مجرد تعزيز الأجسام المضادة بشكل عام.

وعلى صعيد آخر، فإن تطوير ذاكرة الخلايا البائية يشكل تحدياً علمياً معقداً لا يزال العلماء يستكشفونه لفهم الآليات التي تحكم تكوين هذه الخلايا وأدوارها الوقائية ضد العدوى المتكررة كما يقول كنتشان مو وزملاؤه في بحثهم المنشور في مجلة Cell Death Discovery في 7 مارس (آذار) 2024.

والمناعة الطويلة الأمد التي تمنح الجسم القدرة على مقاومة الأمراض الغازية بعد الإصابة بها لمرة واحدة، ترتبط ارتباطاً وثيقاً بذاكرة الخلايا البائية. أما المكونان الرئيسيان لهذه الذاكرة فهما خلايا الذاكرة البائية والخلايا البلازمية طويلة العمر (PCs) long - lived plasma cells

وتحفظ خلايا الذاكرة البائية «الذاكرة المناعية» للفيروسات أو البكتيريا، مما يسمح للجسم بالاستجابة بشكل أسرع وأكثر فعالية عند إعادة التعرض للعدوى. من جهة أخرى تقوم الخلايا البلازمية طويلة العمر بإنتاج الأجسام المضادة باستمرار لفترات طويلة مما يوفر حماية مستمرة ضد العدوى

وتشكل العمليات الكيميائية والخلوية التي تتحكم في اختيار الخلايا البائية لتصبح خلايا ذاكرة أو خلايا بلازمية طويلة العمر مجالاً نشطاً للبحث العلمي. وحتى الآن تعتمد معظم اللقاحات على تحفيز ذاكرة الخلايا البائية كجزء من استجابة الجهاز المناعي ومع ذلك ورغم التطور الكبير في تصميم اللقاحات لم نتمكن حتى الآن من تطوير لقاحات قادرة على تحفيز هذه الخلايا بكفاءة ضد بعض الأمراض الفتاكة مثل الملاريا والإيدز.

وأخيراً يتمحور البحث المستمر حول الفهم العميق للمسارات الجزيئية والخلوية التي تتحكم في تكوين وتنشيط خلايا الذاكرة البائية. ويعتبر هذا الفهم ضرورياً لتطوير لقاحات أكثر فعالية قادرة على توفير حماية مناعية طويلة الأمد ضد مجموعة واسعة من الأمراض، بما في ذلك الأمراض التي لم نتمكن بعد من السيطرة عليها بشكل كامل.



الذكاء الاصطناعي... من مكافحة «الهلوسة» إلى تصميم «الوكلاء»

الذكاء الاصطناعي... من مكافحة «الهلوسة» إلى تصميم «الوكلاء»
TT

الذكاء الاصطناعي... من مكافحة «الهلوسة» إلى تصميم «الوكلاء»

الذكاء الاصطناعي... من مكافحة «الهلوسة» إلى تصميم «الوكلاء»

كتب جون ليكاتو(*) الباحث في مجالات تقاطع الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية والمنطق البشري، يقول: «بصفتي مدير (مختبر تطوير المنطق البشري والآلي/ Advancing Human and Machine Reasoning lab)، في جامعة جنوب فلوريدا، فإني أقوم بتقديم هذه الأبحاث إلى الجهات الأخرى لتوفير أدوات لمسح ورصد الثغرات في تلك النماذج اللغوية».

تطورات نماذج الذكاء الاصطناعي

ويضيف: «من وجهة نظري، فقد لاحظت تطورات كبيرة في مجال نماذج لغة الذكاء الاصطناعي في عام 2024، سواء في ميدان البحث أو الصناعة. وربما من أكثر هذه التطورات إثارة كانت قدرات نماذج اللغة الصغرى، ودعم معالجة هلوسة الذكاء الاصطناعي، وأطر تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي».

قدرات الذكاء الاصطناعي الصغير

في قلب منتجات الذكاء الاصطناعي التوليدي المتاحة تجارياً مثل «تشات جي بي تي (ChatGPT)» توجد نماذج لغة كبيرة (LLMs)، التي يتم تدريبها على كميات هائلة من النصوص، وتنتج لغةً مقنعةً شبيهةً بالإنسان.

ويقاس حجم هذه النماذج عموماً بـ«معاملات (parameters)»، وهي القيم العددية التي يستمدها النموذج من بيانات التدريب الخاصة به.

* النماذج الكبرى

تحتوي النماذج التي تنتجها شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى على مئات المليارات من المعاملات. وتقوم المنظمات التي لديها أكبر قدر من الموارد الحسابية بتجربة وتدريب نماذج لغة أكبر وأقوى بشكل متزايد. وتنتج هذه النماذج قدرات جديدة لنماذج اللغة الكبرى، ومعايير، ومجموعات تدريب، وحيل تدريب أو تحفيز.

* النماذج الصغرى

هناك تفاعل متكرر بين نماذج اللغة الكبرى ونماذج اللغة الصغرى، الذي يبدو أنه تسارع في عام 2024. وتُستخدم الكبرى لإنشاء نماذج لغوية صغرى - في نطاق 3 مليارات معامل أو أقل - التي يمكن تشغيلها على إعدادات كومبيوتر، وتتطلب طاقة وذاكرة أقل للتدريب، ويمكن ضبطها بدقة باستخدام بيانات أقل.

* إصدارات النماذج الصغرى

ليس من المستغرب إذن أن يصدر المطورون مجموعة من نماذج اللغة الأصغر حجماً والقوية - على الرغم من أن تعريف الصغير يتغير باستمرار مثل إصدارات «Phi-3»، ثم «Phi-4» من «مايكروسوفت»، و«Llama-3.2 1B»، ثم «3B»، وكذلك «Qwen2-VL-2B»... وهي ليست سوى أمثلة قليلة.

مهام محددة

يمكن تخصيص نماذج اللغة الصغرى هذه لمهام أكثر تحديداً، مثل تلخيص مجموعة من التعليقات بسرعة أو التحقق من صحة النص مقابل مرجع محدد. ويمكنها العمل مع «أبناء عمومتها» الأكبر حجماً لإنتاج أنظمة هجينة قوية بشكل متزايد.

التضليل والهلوسة

* تضليل وتزييف

يمكن أن يكون الوصول المتزايد إلى نماذج اللغة عالية القدرة الكبرى والصغرى نعمة مختلطة؛ إذ يمكن أن تمنح نماذج اللغة المستخدمين الضارين القدرة على إنشاء منشورات على وسائل التواصل الاجتماعي، والتأثير بشكل مخادع في الرأي العام.

وكان على شركة «أوبن إيه آي» المنتجة لـ«تشات جي بي تي» التدخل لتعطيل أكثر من 20 عملية وشبكة خادعة حاولت استخدام نماذجها في حملات انتخابية خادعة، حيث تم إنشاء مقاطع فيديو وصور ساخرة مزيفة ومشاركتها بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي.

* «روبوتات» مشاغبة ومهلوسة

بدأت «غوغل» بتضمين على الذكاء الاصطناعي في نتائج البحث الخاصة بها، ما أسفر عن بعض النتائج التي كانت خاطئة بشكل مضحك وواضح؛ مثل الغراء في البيتزا الخاصة بك. ومع ذلك، ربما كانت النتائج الأخرى خاطئة بشكل خطير، مثل عندما اقترحت خلط مواد التنظيف للتبييض والتعقيم مع الخل لتنظيف الملابس.

وفي حادثة أخرى، قال روبوت محادثة يقدم المشورة بشأن قوانين ولوائح مدينة نيويورك بشكل غير صحيح إنه «من المسموح قانونياً لصاحب العمل طرد عامل يشكو من التحرش الجنسي، أو امرأة لا تكشف عن الحمل، أو رجل يرفض قص ضفائره».

«تخفيف» الهلوسة

إن نماذج اللغة الكبرى، كما يتم تصميمها بشكل شائع، معرَّضة للهلوسة. وهذا يعني أنها يمكن أن تذكر أشياء كاذبة أو مضللة، غالباً بلغة واثقة. على الرغم من أنني وآخرين ندق الطبول باستمرار حول هذا الأمر، فإن عام 2024 لا يزال يشهد محاولة كثير من المنظمات تعلّم المخاطر الناجمة عن هلوسة الذكاء الاصطناعي.

ولحسن الحظ، شهد عام 2024 أيضاً طرقاً جديدة للتخفيف من هلوسات الذكاء الاصطناعي والتعايش معها؛ إذ تعمل الشركات والباحثون على تطوير أدوات للتأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتبع القواعد المحددة قبل تقديمها للنتائج، فضلاً عن البيئات لتقييمها.

ولكن على الرغم من أن الباحثين يجدون باستمرار طرقاً للحد من الهلوسة، فإن الأبحاث في عام 2024 أظهرت بشكل مقنع أن هلوسات الذكاء الاصطناعي ستظل موجودة دائماً في شكل ما.

الوكلاء: الموجة الثالثة للذكاء الاصطناعي

لا تزال نماذج اللغة الكبرى، خصوصاً تلك التي تعمل بإصدارات مختلفة من بنية نظام المحول المصمم في داخلها، تقود أهم التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، يستخدم المطورون نماذج اللغة الكبرى ليس فقط لإنشاء روبوتات الدردشة، ولكن أيضاً لتكون بمثابة أساس لوكلاء الذكاء الاصطناعي. برز مصطلح «الذكاء الاصطناعي الوكيل» في عام 2024، حتى إن بعض الخبراء أطلقوا عليه «الموجة الثالثة من الذكاء الاصطناعي».

* ما هو الوكيل الذكي؟

لفهم ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي، فكر في روبوت الدردشة الموسع بطريقتين:

- أولاً، امنحه إمكانية الوصول إلى الأدوات التي توفر القدرة على اتخاذ الإجراءات. قد تكون هذه القدرة على الاستعلام من محرك بحث خارجي، أو حجز رحلة، أو استخدام الآلة الحاسبة.

- ثانياً، امنحه استقلالية متزايدة، أو القدرة على اتخاذ مزيد من القرارات بمفرده.

على سبيل المثال، قد يكون روبوت الدردشة للسفر قادراً على إجراء بحث عن الرحلات بناءً على المعلومات التي تقدمها له، ولكن قد يخطط وكيل السفر المجهز بأدوات، لمسار الرحلة بالكامل، بما في ذلك تنفيذ الحجوزات، وإضافة الأحداث المهمة والفعاليات في أثناء السفرة، إلى التقويم الخاص بك.

إصدارات الوكلاء

في عام 2024، ظهرت أطر عمل جديدة لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال لا الحصر، تم إصدار أو تحسين «LangGraph»، و«CrewAI»، و«PhiData»، و«AutoGen/Magentic-One» في عام 2024.

بدأت الشركات للتو في تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي. وبدأت أطر العمل لتصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي جديدة تتطور بسرعة. ولكن ومع ذلك، لا تزال مخاطر الأمن والخصوصية والهلوسة تشكَّل مصدر قلق.

* توقعات المستقبل

ويتوقَّع محللو السوق العالمية أن تخطط 82 في المائة من المنظمات التي شملتها الاستطلاعات لاستخدام الوكلاء في غضون بين 1 و3 سنوات، ومن المرجح أن تتبنى 25 في المائة من جميع الشركات، التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي حالياً، وكلاء الذكاء الاصطناعي في عام 2025.

* أستاذ مشارك في علوم الكومبيوتر بجامعة جنوب فلوريدا.

مجلة «فاست كومباني» - خدمات «تريبيون ميديا».

حقائق

82 %

من المنظمات التي شملتها الاستطلاعات لاستخدام الوكلاء في غضون بين 1 و3 سنوات