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 الخفي» ينذر بمخاطر كبرى

«الذكاء الاصطناعي الخفي» ينذر بمخاطر كبرى
TT

«الذكاء الاصطناعي الخفي» ينذر بمخاطر كبرى

«الذكاء الاصطناعي الخفي» ينذر بمخاطر كبرى

جذبت القوة التحويلية والانتشار السريع للذكاء الاصطناعي، المستخدمين والشركات على حد سواء. وبحلول عام 2030، ستتجاوز سوق الذكاء الاصطناعي 826 مليار دولار. مع ازدياد اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي، أفادت شركة «غارتنر» بأنه بحلول العام المقبل ستقوم 30 في المائة من الشركات بأتمتة نصف حركة مرور شبكاتها على الأقل، كما كتب ستيو سيورمان*

استخدام تطبيقات غير معتمدة

ولكن هنا يأتي عامل السرعة. مع توفر أدوات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، يستخدم الموظفون أدوات ذكاء اصطناعي غير معتمدة (غير مصرَّح بها من قِبَل الشركات)، مثل روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي، ونماذج التعلم الآلي لتحليل البيانات، ومساعدي مراجعة الترميز.

ووفقاً لدراسة أجرتها «مايكروسوفت»، استخدم 80 في المائة من الموظفين تطبيقات غير مصرح بها العام الماضي.

«الذكاء الاصطناعي الخفي» يُسرِّع وتيرة التهديدات الداخلية

ونظراً لأن 38 في المائة من المستخدمين يتبادلون معلومات حساسة مع أدوات الذكاء الاصطناعي دون موافقة الشركة (التي يعملون فيها)، فإن تهديداً جديداً يُعرف

باسم «الذكاء الاصطناعي الخفي» (Shadow AI) يُنذر بمخاطر أمنية واسعة النطاق، بما في ذلك كشف البيانات، واتخاذ قرارات عمل غير دقيقة، ومشكلات الامتثال.

يُدمج مزيد من الموظفين أدوات الذكاء الاصطناعي في روتين عملهم اليومي. وتجد فرق التسويق مثلاً سِحر «جي بي تي» مفيداً لأتمتة حملات البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي وإنشاء الصور. بينما تستخدم فرق الأعمال المالية أدوات تصور بيانات الذكاء الاصطناعي لإنشاء أنماط تُقدم نظرة أعمق على نفقات الشركة. وعلى الرغم من النتائج المُبهرة، فإن هذه الأدوات عُرضة لمخاطر «الذكاء الاصطناعي الخفي» إذا لم تكن المؤسسات على دراية باستخدام التطبيقات.

وبدلاً من سحب المواد المُعتمدة من الشركة، قد يُفصح فريق خدمة العملاء الذي يلجأ إلى روبوتات دردشة الذكاء الاصطناعي غير المُصرح بها، عند الإجابة على استفسار العميل، عن معلومات غير مُتسقة أو مُضللة، ما قد يُشارك بيانات سرية أو خاصة.

ثغرات أمنية

ومن دون تغيير طبيعة العمل، يحل الذكاء الاصطناعي الخفي محل العمل البشري، ويُمنح الذكاء الاصطناعي مزيداً من الاستقلالية، ما يُؤدي إلى ثغرات أمنية جديدة. وعلى سبيل المثال، وفي ظروف تكنولوجيا المعلومات الخفية هذه، يظل برنامج محلل «Salesforce» يؤدي العمل الأساسي نفسه، إلا أن المحلل نفسه الذي يستخدم أدوات ذكاء اصطناعي غير مصرح بها لتفسير سلوك العملاء، بناءً على مجموعة بيانات خاصة، يمكن أن يكشف عن معلومات حساسة دون قصد في هذه العملية.

تهديدات داخلية وبيانات حساسة

ونظراً لإساءة استخدام الذكاء الاصطناعي الخفي، يعتقد معظم مسؤولي أمن المعلومات (75 في المائة) أن التهديدات الداخلية تشكل خطراً أكبر من الهجمات الخارجية.

في مارس (آذار) 2024، كان أكثر من ربع البيانات (27 في المائة) التي استخدمها الموظفون من مستخدمي أدوات الذكاء الاصطناعي، بيانات حساسة، بزيادة عن 10.7 في المائة في العام السابق. وأكثر أنواع البيانات الحساسة شيوعاً هي دعم العملاء (16.3 في المائة)، يليه شيفرة المصدر (12.7 في المائة)، ومحتوى البحث والتطوير (10.8 في المائة)، والاتصالات الداخلية السرية (6.6 في المائة)، وسجلات الموارد البشرية والموظفين (3.9 في المائة). ومن المعروف أن تقنية الذكاء الاصطناعي تعدُّ أيضاً مفضلة لدى الجهات الخبيثة، بما في ذلك المطلعون على بواطن الأمور.

تأمين المؤسسات من الذكاء الاصطناعي الخفي

لا داعي للمساس بالسرعة من أجل الأمان. يمكن للمؤسسات تبني الابتكار مع تقليل مخاطر الذكاء الاصطناعي الخفي وحماية البيانات القيِّمة.

وفيما يلي 4 طرق لذلك:

1- وضع سياسة للاستخدام المقبول للذكاء الاصطناعي: يقول نصف الموظفين فقط إن سياسات شركتهم المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي «واضحة»، بينما يُقر 57 في المائة منهم باستخدام الذكاء الاصطناعي بما يتعارض مع سياسات الشركة. يجب إطلاع المستخدمين على أنواع المعلومات التي يُمكن إدخالها أو لا يُمكن إدخالها في أدوات الذكاء الاصطناعي.

يُقترح تصنيف أدوات الذكاء الاصطناعي إلى فئات: مُعتمَدة، ومحدودة الاستخدام، ومحظورة. وقبل النشر، يجب فحص جميع مشاريع الذكاء الاصطناعي الجديدة، واعتمادها من قِبل قسم تكنولوجيا المعلومات. يجب اعتبار السياسة وثيقة حيوية تُطوِّر استجابة للتحديات والفرص الجديدة، مع الحفاظ على توافقها مع سياسات الأمن الخاصة بالمؤسسة.

معالجة البيانات

2- وضع متطلبات واضحة لمعالجة البيانات: من خلال تصنيف البيانات وتحديد أنواع المعلومات التي لا ينبغي معالجتها بواسطة عروض الذكاء الاصطناعي المُستضافة بشكل عام أو خاص. يُمكن تقليل مخاطر كشف البيانات وتطبيق الحوكمة.

يُمكن استخدام عروض الذكاء الاصطناعي المحلية للبيانات شديدة الحساسية؛ حيث لا تتجاوز البيانات حدود الشركة. وبدلاً من نقل البيانات إلى خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية، يُمكن نشر الإمكانات؛ حيث توجد البيانات.

تدريب وتوعية وثقافة آمنة

3- إجراء تدريب توعوي متواصل: من أفضل الطرق للحد من مخاطر الذكاء الاصطناعي الخفي تثقيف الموظفين حول مخاطر الذكاء الاصطناعي وأفضل الممارسات.

ويفتقر أكثر من نصف الموظفين (55 في المائة) إلى التدريب على مخاطر الذكاء الاصطناعي، ويشعر 65 في المائة منهم بالقلق إزاء الجرائم الإلكترونية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ينبغي إعطاء الأولوية للتدريب على التوعية بالأمن السيبراني، ودعمه بمحاكاة هجمات تصيد احتيالي، لتحديد مؤشرات تهديدات الذكاء الاصطناعي، ومساعدة المستخدمين على الاستجابة المناسبة.

4- بناء ثقافة ذكاء اصطناعي آمنة: الذكاء الاصطناعي الخفي ثقافي أكثر من كونه تقنيّاً. وبناء ثقافة استخدام مسؤولة للذكاء الاصطناعي يأتي من خلال رفع مستوى الوعي بعواقب استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي غير المصرَّح بها. قد يدفع هذا الوعي الموظفين إلى البحث عن بدائل معتمدة أو طلب المشورة من قسم تكنولوجيا المعلومات، قبل تطبيق تطبيقات جديدة.

يجب على المؤسسات دمج جميع أنظمة وأدوات الذكاء الاصطناعي في الإجراءات الرسمية، لمنع التعرُّض للاختراقات السيبرانية والمشكلات القانونية ومشكلات الامتثال.

من خلال معالجة المخاطر الأساسية للذكاء الاصطناعي الخفي، من خلال سياسة رسمية لاستخدام الذكاء الاصطناعي، وتدريب المستخدمين وتوعيتهم، ووضع توقعات واضحة بشأن استخدام البيانات الحساسة، وإرساء ثقافة واضحة للذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات تحسين الذكاء الاصطناعي وتحقيق ميزة تنافسية.

* «إنك»، خدمات «تريبيون ميديا».