نجح علماء من كلية الدراسات العليا لعلوم وتكنولوجيا المعلومات بجامعة أوساكا اليابانية، باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في الكشف تلقائياً عن اضطرابات الحركة المشتركة بين البشر والديدان والخنافس والفئران، وتم الإعلان عن هذا الإنجاز البحثي في العدد الأخير من دورية «نيتشر كومينيكيشن».
وتختلف المقاييس المكانية والزمانية للتنقل الحيواني بشكل كبير بين الأنواع، وهذا يعني أنه لا يمكن مقارنة البيانات بشكل مباشر بالسلوك البشري، وللتغلب على ذلك، استخدم الفريق البحثي تقنيات الذكاء الاصطناعي لتصميم شبكة عصبية لا تستطيع الربط بين شكل الحركة والأنواع، لكنها قادرة على تحديد ميزات الحركة المريضة.
وكشفت التجارب باستخدام هذه الشبكة العصبية عن ميزات الحركة المشتركة بين الديدان والفئران والبشر التي تعاني من نقص «الدوبامين»، وهو مادة كيميائية في الدماغ تساعد على نقل الإشارات من عصب لآخر، ويلعب دوراً في إثارة الحركات والاستجابات العاطفية، ويعد نقصه أحد أهم أسباب اضطرابات الحركة.
ويقول تاكاهيرو هارا، من كلية الدراسات العليا لعلوم الدماغ والباحث الرئيسي بالدراسة، في تقرير نشره الموقع الإلكتروني لجامعة أوساكا أخيراً: رغم الاختلافات التطورية، فإن كل هذه الكائنات الحية غير قادرة مع نقص «الدوبامين» على الحركة مع الحفاظ على سرعات عالية أيضاً، كما أن سرعتها تكون غير مستقرة عند التسارع «معدل تغير السرعة المتجهة في فترة زمنية محددة، من حيث الاتجاه والسرعة».
وبينما أظهرت الدراسات السابقة أن نقص «الدوبامين» مرتبط باضطرابات الحركة في كل هذه الأنواع، كان هذا البحث أول مَن حدد سمات الحركة المشتركة الناتجة عن هذا النقص، ومن المثير للاهتمام أن هذه الحيوانات تظهر اضطرابات حركية مماثلة مع البشر في حالة نقص «الدوبامين» رغم اختلاف مقاييس الجسم وطرق الحركة، كما يؤكد هارا.
ويضيف: «يُظهر مشروعنا أن التعلم العميق يمكن أن يكون أداة قوية لاستخراج المعرفة من مجموعات البيانات التي تبدو مختلفة جداً بحيث لا يمكن مقارنتها من قبل الباحثين البشريين، ونتوقع أن هذا العمل سيُستخدم للعثور على سمات مشتركة أخرى للاضطرابات التي تؤثر على الأنواع البعيدة تطورياً».
كيف يشترك البشر والديدان والفئران في اضطرابات الحركة؟
كيف يشترك البشر والديدان والفئران في اضطرابات الحركة؟
لم تشترك بعد
انشئ حساباً خاصاً بك لتحصل على أخبار مخصصة لك ولتتمتع بخاصية حفظ المقالات وتتلقى نشراتنا البريدية المتنوعة