حملة تكشف عن توائم لم يتشاركوا نفس الرحم

حملة تكشف عن توائم لم يتشاركوا نفس الرحم
TT

حملة تكشف عن توائم لم يتشاركوا نفس الرحم

حملة تكشف عن توائم لم يتشاركوا نفس الرحم

يعرف التوائم بتشابههم شكلا وشخصية. ولكن قد تتكرر هذه الحالة بين شخوص ليسوا أقرباء بالدم، حيث نشرت صحيفة لدايلي ميل" البريطانية على موقعها قائمة بأناس تشابهوا في الشكل والشخصية وهم معارف وليسوا أقرباء. وفيما يلي بعض الحالات التي دونتها الصحيفة.
- نعمة جيني (26 عاما) وكارين برانيغان(29 عاما)
عثرت نعمة مقدمة البرامج في دبلين على توأمها الغير بيولوجي كارين الاسبوع الماضي، من خلال حملة اطلاقها واصدقائها حملة على وسائل التواصل الاجتماعي. وهدفت الحملة إلى البحث عن التوائم غير البيولوجية أو الناس الذين تشابهوا مع بعضهم البعض، دون أن يكون رحم جمعهم، في غضون 28 يوما من خلال مواقع التواصل الاجتماعي وادخال البيانات والصور على موقع "توين ستراينجرز" حول العالم.
وبعد اطلاق هذه الحملة، تم الكشف عن حالتين على الأقل بالمملكة المتحدة إلى الآن:
- نيل ريتشاردسون (69 عاما) وجون جاميسون (74عاما)
انتقل القسيس المتقاعد نيل ريتشاردسون إلى إسيكس البريطانية، وظل جميع سكان الحي الجديد يسلمون عليه "مرحبا جون" ليستغرب نيل كل مرة. وبعد حملة نعمة على مواقع التواصل، اكتشف نيل السبب عندما تعرف على "توأمه" مدير المدرسة المتقاعد ايضا جون جاميسون. وتبين أن الثنائي يسكنان في نفس الحي وكانا قد ارتادا الكلية ذاتها. وبعدما التقيا بعد كل هذه السنين، اصبحا اصدقاء.
- صوفي روبهيمد ولورين جيني
اعتزمت الصحافية صوفي روبيهند من ديفون على البحث عن "توأمها" بعد ان سمعت عن هذه الحملة واشتركت بها لتتعرف اخيرا على صانعة الأفلام لورين جيني من برمينغهام ومن ثم التقت السيدتان في مقهى بلندن واصبحتا صديقتين.
ومازالت الحملة جارية إلى الآن وتتم التعارفات بشكل شبه يومي.



الذكاء الاصطناعي يعزز فرص الحمل

الذكاء الاصطناعي يسهم في تحسين نتائج التلقيح الصناعي (جامعة إمبريال كوليدج لندن)
الذكاء الاصطناعي يسهم في تحسين نتائج التلقيح الصناعي (جامعة إمبريال كوليدج لندن)
TT

الذكاء الاصطناعي يعزز فرص الحمل

الذكاء الاصطناعي يسهم في تحسين نتائج التلقيح الصناعي (جامعة إمبريال كوليدج لندن)
الذكاء الاصطناعي يسهم في تحسين نتائج التلقيح الصناعي (جامعة إمبريال كوليدج لندن)

توصلت دراسة من جامعة إمبريال كوليدج لندن في بريطانيا إلى أن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز فرص الحمل لدى السيدات الخاضعات للتلقيح الصناعي.

وأوضح الباحثون أن هذه النتائج تسلط الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحسين نتائج العلاج وتقديم رعاية أكثر دقة للمريضات، ونُشرت النتائج، الأربعاء، في دورية (Nature Communications).

ويذكر أن التلقيح الصناعي إجراء طبي يساعد الأزواج الذين يعانون من مشاكل في الإنجاب على تحقيق الحمل. وفي هذا الإجراء، يتم استخراج البويضات من المبايض لدى السيدات بعد تحفيزها بواسطة أدوية هرمونية، ثم يتم تخصيبها بالحيوانات المنوية للرجال في المختبر. وبعد التخصيب، يتم مراقبة نمو الأجنة في المختبر، ثم يتم اختيار أفضل الأجنة لنقلها إلى رحم المرأة في أمل حدوث الحمل.

وتمر العملية بخطوات أولها تحفيز المبايض باستخدام أدوية هرمونية لزيادة إنتاج البويضات، ثم مراقبة نمو الحويصلات التي تحتوي على البويضات عبر جهاز الموجات فوق الصوتية. وعند نضوج البويضات، تُجمع بواسطة إبرة دقيقة وتُخصّب في المختبر. وبعد بضعة أيام، تنُقل الأجنة المتطورة إلى الرحم لتحقيق الحمل.

ويُعد توقيت إعطاء حقنة الهرمون أمراً حاسماً في نجاح العملية، حيث يستخدم الأطباء فحوصات الموجات فوق الصوتية لقياس حجم الحويصلات، لكن تحديد التوقيت المناسب يعد تحدياً.

وفي هذه الدراسة، استخدم الباحثون تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات أكثر من 19 ألف سيدة خضعن للعلاج. ووجدوا أن إعطاء حقنة الهرمون عندما يتراوح حجم الحويصلات بين 13 و18 ملم كان مرتبطاً بزيادة عدد البويضات الناضجة المسترجعة، مما أدى إلى تحسن ملحوظ في معدلات الحمل.

وبينما يعتمد الأطباء حالياً على قياس الحويصلات الأكبر فقط (أكثر من 17-18 ملم) لتحديد توقيت الحقن، أظهرت الدراسة أن الحويصلات المتوسطة الحجم قد تكون أكثر ارتباطاً بتحقيق نتائج إيجابية في العلاج.

كما أظهرت النتائج أن تحفيز المبايض لفترات طويلة قد يؤدي لارتفاع مستويات هرمون البروجستيرون، مما يؤثر سلباً على نمو بطانة الرحم ويقلل من فرص نجاح الحمل.

وأشار الفريق إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتيح للأطباء اتخاذ قرارات أكثر دقة في توقيت هذا الإجراء، مع الأخذ في الاعتبار أحجام الحويصلات المختلفة، وهو ما يتجاوز الطرق التقليدية التي تعتمد فقط على قياس الحويصلات الكبرى.

وأعرب الباحثون عن أهمية هذه النتائج في تحسين فعالية التلقيح الصناعي وزيادة نسب النجاح، مشيرين إلى أن هذه التقنية تقدم أداة قوية لدعم الأطباء في تخصيص العلاج وفقاً لاحتياجات كل مريضة بشكل فردي.

كما يخطط الفريق لتطوير أداة ذكاء اصطناعي يمكنها التفاعل مع الأطباء لتقديم توصيات دقيقة خلال مراحل العلاج؛ ما سيمكنهم من تحسين فرص نجاح العلاج وتحقيق نتائج أفضل.