الطعم الحامض مذاق «ضائع» من رواسب المذاقات المنسية

الطعم الحامض مذاق «ضائع» من رواسب المذاقات المنسية
TT

الطعم الحامض مذاق «ضائع» من رواسب المذاقات المنسية

الطعم الحامض مذاق «ضائع» من رواسب المذاقات المنسية

عندما يفكر الباحثون بالفئات الخمس الأساسية للتذوق - الحلو، والمالح، والحامض، والمر، والأومامي - فإنهم يختلفون قليلاً حول الأكثر غموضاً بينها.
تشتهي المخلوقات الحية الحلويات للحصول على السكر والسعرات الحرارية، بينما تغذي شهوة الأومامي كثيراً من الحيوانات بالبروتينات. وينطوي الملح على أهمية كبيرة للأجسام للحفاظ على توازن السوائل ونشاط الخلايا العصبية، بينما تساعد الحساسية للمذاق المر في الحماية من حالات التسمم.
مذاق عريق القدم
ولكن ماذا عن المذاق الحامض؟ يعد الأخير إشارة غريبة غير مرتبطة لا بالتسمم ولا بالتغذية، بل بالمؤشر التقريبي للأس الهيدروجيني المنخفض (pH- درجة الحموضة) ووجود الأحماض - حمض الستريك في الليمون وحمض الأسيتيك في الخل وغيرها.
تعتبر آن ماري توريغروسا، الباحثة المتخصصة في المذاق بجامعة بوفالو، أننا «لا نحتاج المذاق الحامض لنعيش»، و«أنه لمن الغريب أن نحتاج لهذا المذاق». في المقابل، يرى روب دان، عالم البيئة في جامعة ولاية شمال كاليفورنيا، أن «الحامض مذاق ضائع»، وأنه «من رواسب المذاقات المنسية... لا أحد يعلم ما (المذاق الحامض) بالتحديد»، على حد وصف دان.
ولكن على الرغم من كل ما ذُكر، ما زلنا نشعر بقوة بالمذاق الحامض ولسنا وحدنا في ذلك. فبعد مبادرة دان وزملائه أخيراً إلى التحقيق في الجذور التطورية لهذه الحاسة، صرحوا بأنهم لم يجدوا نوعاً حياً واحداً من الفقريات خسر قدرته على تذوق الأطعمة الحامضة، لا الطيور ولا الثدييات ولا البرمائيات ولا الزواحف ولا حتى الأسماك. ويقر الجميع بأن السبب في هذا الأمر يعود لقلة أنواع الحيوانات التي درسها الباحثون - بضع عشرات منها فقط - ولكن تبقى الخلاصة الأهم أن المذاق الحامض نجح في إثبات نفسه.
وبينما خسرت القطط وثعالب الماء والضباع وغيرها من آكلات اللحوم القدرة على الشعور بالمذاق الحلو، وفيما يملك دب الباندا العملاق مناعة قوية ضد مذاق الأومامي، وخسرت الدلافين التي تبتلع فرائسها قطعة واحدة، حساسيتها للمذاقين الحلو والمر... فإن مذاق الحموضة كما يبدو حافظ على قوة فقدها أقرباؤه - من المذاقات - ما يرجح تمتعه بدورٍ قوي وتاريخي ربما.
لغز الطعم الحامض
ولكن هذا الدور أو الشيء الذي يقوم به لا يزال لغزاً ولعله يتفرع إلى أشياء مختلفة بحسب النوع الحي. يعتقد دان أن جزءاً من هذه القصة يبدأ مع الأسماك - النوع الفقري الأقدم وقدراته الخارقة في تذوق الحامض التي قيمها العلماء وأكدوا وجودها. تملك الأسماك براعم للتذوق في أفواهها، كما البشر، ولكنها تمتد لديها لتغطي كامل جسدها (يمكن تشبيهها بلسانٍ كبيرٍ). وتستطيع بعض مجسات استشعار الحمض لدسها، مساعدة هذه الأحياء على الأرجح في الملاحة داخل وخارج المياه التي تحتوي على نسب كبيرة أو منخفضة من ثاني أكسيد الكربون، للمحافظة على التوازن الكيميائي لسوائل أجسامها.
عندما بدأ أجداد الأنواع الحية التي تعيش اليوم على الأرض بالزحف البطيء إلى اليابسة، حافظت حاسة تذوق الحامض على استمراريتها لديها - وتوسعت بسرعة لتشمل التفرعات المختلفة من النوع نفسه. تتمتع الأطعمة الحمضية اليوم بشعبية متوسطة، أي أنها ليست مرغوبة كثيراً ولا مكروهة كثيراً.
ينجح كثير من الأنواع الحية عالية التطور (مثل القرود المتطورة)، وكذلك البشر، في رصد المذاق الحامض، وكذلك تفعل الجرذان والخنازير - حتى تركيزٍ معين على الأقل يُعرف بـ«نقطة الهناء»، أي الدرجة التي تسبق تحول الطعم إلى مقرف. يحذر دان مثلاً من «إعطاء حبة طماطم لخروف» ويؤكد ضرورة «عدم إعطائه حبة ليمون». (لم يجرب دان الأمر ولكنه وزملاءه اطلعوا على دراسة أجريت عام 1970، جاء في نتائجها أن الخرفان تجد في الأطعمة الحامضة مذاقاً سيئاً للغاية).
لم يتضح بعد سبب نفور بعض الأنواع الحية من المذاق الحامض، ولكن العلماء يطرحون أكثر من تخمين. لعل الحيوانات التي أُثبِت كرهها للطعم - كالأحصنة والخفافيش الماصة للدماء والأرانب وعفريت الماء وغيرها - تعده إشارةً على عدم نضوج طعامها، أو على فساده ما يجعله غير صالح للأكل. قد يؤدي الحمض عند تطرف مستواه في الجسم إلى قضم الأنسجة أو تآكل مينا الأسنان، وقد يعبث بكيمياء الجسم ويربك ميكروبات الأمعاء الهشة.
من جهتها، اعتبرت هانا فرانك، باحثة في مجال المحاصيل الزراعية وعلوم التربة بجامعة ولاية كارولينا الشمالية التي تعمل مع دان في بحثه لتفكيك الماضي التطوري للمذاق الحامض، أن «كثيراً من التفسيرات المرتبطة بالأحماض تركز على المساوئ، لكنها لا تزال غير مثبتة». أما دان، فقد اعتبر أن البحث عن سبب التطور وإثباته يشكل كابوساً علمياً، خصوصاً أن التاريخ ليس حافلاً بدراسات لحالة «الخروف الذي توفي لأنه أكثر من تناول الليمون».
ولكن على عكس الخراف، نُعد نحن البشر كنوع حي من أشد معجبي المذاق الحامض، والأمر نفسه ينطبق على أنواع عدة من الأحياء العليا في التطور - كالشمبانزي والأورانغوتان والغوريلا والمكاك والجبون... لأن الحمض يفعل شيئاً جيداً على ما يبدو.
فوائد غنية
يفتش الباحثون منذ سنوات عن سببٍ مقنع لهذا الأمر، ويعتقدون أن المذاق الحامض قد يكون مؤشراً على غنى الطعام بفيتامين سي، وهز العنصر الغذائي الذي خسر أجدادنا ميزة إنتاجه منذ نحو 60 أو 70 مليون عام. ومن هنا، يمكن القول إن الشهية المفتوحة على الأطعمة الحامضة قد تكون ساعدتنا في تجنب ويلات داء الإسقربوط.
تبقى علاقة الكائنات الحية مع الحمضية فوضوية حتى في أبسط الروايات. إذ يمكن للفواكه الحامضة، التي تعد أحياناً وجبة خفيفة ممتازة، أن تكون بعيدة جداً عن النضوج. تعتبر كايتي أماتو، عالمة الأنتروبولوجيا الحيوية من جامعة نورث وسترن المشاركة في بحث دان، أن الحل قد يكمن في شراكة المذاق الحامض مع بعض الحلاوة. تعطي الأطعمة شديدة الحموضة وشديدة الحلاوة مكسباً إضافياً يتمثل بمجموعة كبيرة من الميكروبات الحميدة التي تستوطن الأمعاء وتفكك الكربوهيدرات.
تُعرف هذه العملية باسم التخمير وتنتج مذاقاً حاداً، فضلاً عن أنها تبقي الميكروبات المضرة خارج الجسم وتسحق ألياف النباتات التي يعاني جسمنا من صعوبة في هضمها وحده. يميل البشر، أو بعض منهم، إلى تفضيل أنواع من الأطعمة عالية الحموضة كاللبن الزبادي. هنا، ترى أماتو في الحموضة مؤشراً على التأثير المذهل الذي يتمتع به التخمير، «الأمر الذي تجب مقابلته باختيار النوع الصحيح من الفواكه الناضجة».
ولكن لا بد من الاعتراف بأن دراسات تفضيل المذاق بين الأنواع الحية غير البشرية ليست مهمة سهلة أبداً، إذ تعتمد إحدى أبسط التجارب على تخيير الحيوان بين المياه العادية والمياه المنكهة - بطعم حلو، أو مالح، أو مر أو أومامي، أو حامض - لتحديد السائل الأكثر جذباً للمخلوق.
من جهته، أشار هيرو ماتسونامي، عالم أحياء في الكيمياء الحسية في جامعة ديوك، إلى عنصرٍ أكثر تعقيداً وهو أن الانتشار الواضح لرصد المذاق الحامض بين الفقريات قد لا يعود بالضرورة للطعم، لأن المستقبلات الكيميائية نفسها التي نستخدمها لتصفير الحموضة في أفواهنا تؤدي على ما يبدو مهام أخرى في الجسم قد تكون مهمة جداً، ما يرجح أن يكون هذا الضغط التطوري وحده السبب في استمرار تذوق الحامض طوال هذا الوقت.
* «ذا أتلانتك»
- خدمات «تريبيون ميديا»


مقالات ذات صلة

أفضل الأقفال الذكية

تكنولوجيا القفل الذكي «نوكي«

أفضل الأقفال الذكية

• القفل الذكي «نوكي» Nuki. يتميز القفل الذكي «نوكي» بمكونات عالية الجودة، وقدرات تكامل سلسة، وتصميم أنيق، كما تصفه الشركة. يعتبر هذا القفل المبتكر جديداً على ال

غريغ إيلمان (واشنطن)
علوم تعرف على معلم الذكاء الاصطناعي الجديد... الخاص بك

تعرف على معلم الذكاء الاصطناعي الجديد... الخاص بك

أصبحت تطبيقات المساعدة المعتمدعلى الذكاء الاصطناعي، اليوم، أكثر من مجرد أجهزة للرد الآلي. وفي واقع الأمر، يعدّ كل من «وضع الدراسة» الجديد من «تشات جي بي تي»،

جيرمي كابلان (واشنطن)
الخليج المهندس أحمد الصويان وأنطونيو غوتيريش يبحثان الموضوعات المشتركة وسُبل التعاون (هيئة الحكومة الرقمية)

غوتيريش يشيد بتقدم السعودية النوعي في الحكومة الرقمية

أشاد أنطونيو غوتيريش، أمين عام الأمم المتحدة، بما حققته السعودية من تقدم نوعي في مجال الحكومة الرقمية، عادّاً ما وصلت إليه نموذجاً دولياً رائداً.

«الشرق الأوسط» (الرياض)
تكنولوجيا تكشف البيانات أن المستخدمين يلجأون للمساعد لطرح أسئلة صحية وعاطفية وفلسفية وليس فقط لحلول تقنية أو عملية (شاترستوك)

كيف يتحول «مايكروسوفت كوبايلوت» من أداة عمل إلى رفيق يومي للمستخدمين؟

يكشف التقرير أن «كوبايلوت» لم يعد مجرد أداة إنتاجية بل أصبح شريكاً رقمياً يلجأ إليه المستخدمون للعمل والقرارات اليومية بما يطرح تحديات ثقة ومسؤولية للمطوّرين.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا تُفقد الهيميانوبيا آلاف الناجين من السكتات نصف مجال رؤيتهم وتحدّ بشدة من قدرتهم على أداء الأنشطة اليومية (أدوبي)

علاج مبتكر وواعد لاستعادة المجال البصري لدى الناجين من السكتات

تقنية تجمع تدريباً بصرياً مع تحفيز دماغي متعدد الترددات أعادت تنسيق الإشارات البصرية لدى مرضى الهيميانوبيا، محققة تحسناً في إدراك الحركة وتوسّعاً في مجال الرؤية

نسيم رمضان (لندن)

تعرف على معلم الذكاء الاصطناعي الجديد... الخاص بك

تعرف على معلم الذكاء الاصطناعي الجديد... الخاص بك
TT

تعرف على معلم الذكاء الاصطناعي الجديد... الخاص بك

تعرف على معلم الذكاء الاصطناعي الجديد... الخاص بك

أصبحت تطبيقات المساعدة المعتمدعلى الذكاء الاصطناعي، اليوم، أكثر من مجرد أجهزة للرد الآلي. وفي واقع الأمر، يعدّ كل من «وضع الدراسة» الجديد من «تشات جي بي تي»، و«وضع التعلم» (Learning Mode) من «كلود»، و«التعلم الموجه» (Guided Learning) من «غوغل»، نقلة كبرى على صعيد أدوات المساعدة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي؛ فبدلاً من مجرد توفير إجابات، تعمل هذه الأدوات المجانية اليوم بعدّها معلمين شخصيين على مدار الساعة، قادرين على التكيف مع متطلبات المستخدم.

أدوات تعليم ذكية

> «غايد» (Guidde): يعمل على إنشاء دليل إرشادي بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي. هل سئمت من شرح الشيء نفسه مرة بعد أخرى لزملائك؟ بإمكان «غايد» ـ الأداة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، معاونتك على شرح أكثر المهام تعقيداً في ثوان معدودة، عبر وثائق مولدة بالذكاء الاصطناعي. وبمقدور هذه الأداة إنجاز ما يأتي:

- تحويل وثائق مملة رتيبة إلى إرشادات بصرية مذهلة.

- توفير وقت ثمين عبر إنشاء ملفات فيديو للتوثيق بسرعة أكبر من المعتاد بمقدار 11 ضعفاً.

- التشارك في، أو ضم، دليل الإرشادات الخاص بك في أي مكان.

ليس عليك سوى النقر على زر «التقاط» في إضافة المتصفح. وسيُنشئ التطبيق تلقائياً أدلة فيديو خطوة بخطوة، مُرفقة بصور وتعليق صوتي ودعوة لاتخاذ إجراء عملي.

أما الجزء الأفضل في الأمر، فهو أن الإضافة مجانية تماماً. عليك تجريب الأمر، فهو مجاني.

أدوات جديدة للدراسة والتعلم

> «وضع الدراسة» (Study Mode) من «تشات جي بي تي».

- ابدأ: اختر «وضع الدراسة» من قائمة « » عند بدء محادثة جديدة. ابدأ بالسياق، ما يعني أنه يتعين عليك أن تخبر «تشات جي بي تي» بما ترغب في تعلمه، ولماذا، وما تعرفه بالفعل. ويبرع هذا النموذج في التكيف مع مستواك وإرشادك خطوة بخطوة.

- التقييم: جربتُ أنماط التعلم بالذكاء الاصطناعي لفهم تعقيدات الاستثمار في رأس المال الاستثماري. في البداية، أغرقني «تشات جي بي تي» في سيل من بالمعلومات، ثم بدا وكأنه لاحظ أنني أغرق، فعدّل من وتيرته. لا بد أنه عاين وجهي العابس ولاحظ ارتباكي.

- ملحوظة: يمكنك استخدام وضع «الدراسة والتعلم» على الجوال ومع «تشات جي بي تي» في المتصفح، لكن لا يمكنك الوصول إليه حالياً في تطبيق سطح المكتب، أو داخل «مشروع تشات جي بي تي».

> «التعلم الموجه» من «جيميناي».

- ابدأ: عليك زيارة g.co/gemini/guidedlearning

- التقييم: اضطلع برنامج «جيميناي» بدور المعلم ببراعة؛ فهو يُجيب بإيجاز عن أسئلتي حول رأس المال المُغامر. على سبيل المثال، حتى الآن:

اختبرني (عبر مثال بسيط)

أنشأ رسماً بيانياً مفيداً

أنشأ لمحة صوتية عامة، على غرار «نوتبوك إل إم»

أنشأ لي صفحة ويب مُخصصة

تشارك معي ببطاقات تعليمية رقمية بسيطة

بوجه عام، تُساعدني الأدوات الملموسة على تصوّر المفاهيم واختبار فهمي. ويستغرق النموذج نحو دقيقة لإنشاء الرسوم البيانية، ووقتاً أطول قليلاً لإنشاء لمحات صوتية عامة. وأعود مراراً إلى هذه المواد لمراجعة الأمور التي تبقى مبهمة أمامي - تفاصيل ضبابية حول التقييم، وجداول رأس المال، والسندات القابلة للتحويل.

«غوغل» و«كلود»

> أدوات تعلم أخرى من «غوغل»:

- يُحوّل برنامج «إلومينيت» Illuminate الأوراق الأكاديمية والأبحاث إلى ملخصات صوتية.

-يُجيب «ليرن أباوت» Learn About على أي استفسار بشكل شامل ومفيد.

- يعدّ «ليرن كوتش جيم» Learning Coach Gem مساعداً يُمكنك الدردشة معه.

- يُقدّم «ليتل لانغويدج ليسنز» Little Language Lessons نصائح سريعة.

- يوفر «ليرن إل إم» LearnLM مجموعة نماذج «غوغل» اللغوية للتعلم، والقائمة على أبحاث تربوية.

> «وضع التعلم» من «كلود»:

-ابدأ: اختر «التعلم» من قائمة الأنماط. في البداية، أصابتني هذه الخطوة بالارتباك، لأن الخيارات الأخرى في تلك القائمة أنماط كتابة.

- التقييم: أسئلة «كلود» القائمة على سيناريوهات - مثل هذه - تدفعني إلى التفكير في مواقف واقعية لممارسة تطبيق ما أتعلمه.

- نصائح: في أثناء التعلم، اطلب من «كلود» إنشاء أدوات - تطبيقات تفاعلية صغيرة - تُساعدك على ممارسة ما تتعلمه. كذلك اطلب تحديات أو دراسات حالة أو اختبارات قصيرة من حين لآخر.

- المميزات: على عكس الحال مع «تشات جي بي تي»، يُمكنك استخدام «وضع التعلم» داخل «مشروعات كلود» (Claude Projects)، ما يُتيح لك الاستفادة من التعلم المُخصّص إلى جانب مستنداتك التي توليت تحميلها والسياق الذي حددته. وبمقدورك تحميل مجموعة كبيرة من الملفات والتقارير وموارد البحث، بينما يتولى «كلود» تقديم دروس لك بخصوصها.

استخدام «وضع التعلم»

> «وضع التعلم» مقابل «وضع الإجابة». عندما تشغل أدوات التعلم لأيٍّ من مساعدي الذكاء الاصطناعي السالفة الذكر، سرعان ما ستلاحظ الفرق.

- تعتمد أوضاع التعلم أسلوب الاستجواب السقراطي، أي طرح الأسئلة، بدلاً من طرح المعلومات.

- تتكيف مع مستوى فهمك.

- تحفزك على طرح ملاحظاتك الخاصة.

- تساعدك على اختبار فهمك عبر اختبارات غير رسمية.

- تُرشدك خطوة بخطوة عبر موضوعات مُعقدة، بدلاً من التسرع في طرح الإجابات عليك.

في وضع التعلم، يتحول هؤلاء المساعدون إلى ما يشبه مُعلمين خصوصيين، بينما في الوضع القياسي، يكونون أقرب إلى موسوعات تفاعلية.

في الواقع، فإن الفرق بين الأمرين كبير. في المرات السابقة التي كنتُ أرغب فيها في تحليل البيانات، كنتُ أطلب الاطلاع على تصورات سريعة. أما في وضع الدراسة، فقد تعلمتُ، من بين أمور أخرى، كيفية استخدام الجداول المحورية بفاعلية أكبر، لأتمكن من تحليل البيانات بنفسي بدقة أكبر؛ بمعنى أنه بدلاً من منحي السمك على طبق من ذهب، تعلمت كيف أصطاد.

> موضوعات يمكن تجريبها في وضع التعلم:

- «كيف تؤثر التعريفات الجمركية على سلاسل التوريد؟» أو «كيف تعمل العملات المشفرة؟».

- «أرشدني إلى أساسيات (مفهوم العلوم/الرياضيات)».

- «ما صور تأثير شكسبير على مقالات مونتين؟».

- «كيف تعمل شركات الاستثمار الخاص؟ ساعدني على فهم الفروق الدقيقة».

أربعة سبل للتعلم باستخدام الذكاء الاصطناعي

1- استيعاب مفهوم أو مهارة معقدة:

- الغرض: موضوعات العمل أو الدراسة التي تحتاج إلى استيعاب جيد، أو مجرد موضوعات تثير الفضول.

- التجربة: أستخدم أوضاع الدراسة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لمراجعة احتمالات اختيار النرد والقطع والأوراق لألعاب الطاولة مثل Qwixx وSplendor وAzul وPoint Salad ولعبة النرد. ويساعدني الذكاء الاصطناعي على التقدم خطوة بخطوة، بينما يتابع مستوى تقدمي، ويتدخل لإبطاء وتيرة تعلمي عندما أشعر بالارتباك. وتروق لي مسألة أنني قادر على طرح أسئلة بسيطة دون الشعور بأي حرج.

2- إشباع الفضول الفكري:

- الغرض: موضوعات تثير فضولك. هدف التعلم بحد ذاته.

- التجربة: بعد قراءة كتاب «ثقة» (Trust)، لهرنان دياز حديثاً، انغمستُ في رحلة بحثٍ شاقةٍ عن أسلوب السرد القصصي المعتمد على قصص داخل قصص، والتعدد الصوتي القائم على سرد قصص من وجهات نظر متعددة، واكتشفتُ روابط جديدة بين مؤلفين مختلفين.

ويختلف هذا الاستكشاف الفكري المحض عن التعلم المُركّز على عمل محدد. إنه مدفوعٌ بالفضول، لا بالضرورات. ويُعجبني أنني أستطيع القفز من موضوعٍ لآخر وقتما أشاء. كما يُمكنني التوقف فجأةً والعودة إلى موضوعٍ ما بعد أيام. وفي هذه الحالات، لا يفقد المساعد زخمه ويستمر كما لو أننا لم نتوقف قط.

3- تعميق الخبرات:

- الغرض: توسيع نطاق فهمك لشيءٍ درسته بالفعل.

- التجربة: أستعين بأساليب التعلم بالذكاء الاصطناعي لاستكشاف الروابط بين الملحنين الكلاسيكيين، الذين قضيتُ حياتي في الاستماع إلى موسيقاهم وعزفها. كما أسعى لتحسين طريقة استخدامي لجداول البيانات لتحليل البيانات. هنا، يعتمد الذكاء الاصطناعي على ما أعرفه بالفعل، بدلاً من البدء من الصفر.

4- تعلم كيفية التعلم:

- الغرض: اكتشاف أفضل طريقة للتعلم. تعلّم عن التعلم، وكيفية تنمية المهارات الذهنية.

- التجربة: أستعين بأساليب تعلم الذكاء الاصطناعي لمعرفة ما يناسبني، وللتعرف أكثر على كيفية تعلم العلوم. أكثر ما أستفيده حتى الآن: اختبارات «جيميناي» والرسوم البيانية، وأسئلة «كلود» المختصرة، وتلخيص شروحات وتوسيعها.

>أبرز ميزات وضع التعلم:

- اختبارات قصيرة مع توفير تقييم فوري على إجاباتي يجبرني على تطبيق ما أتعلمه.

- سيناريوهات يتعين علي تحليلها تُجبرني على التمييز بينها بدقة.

- دراسات حالة واقعية تتطلب مني تلخيص المفاهيم الجديدة.

- طرح أي عدد من الأسئلة البسيطة. طلب أدوات تعليمية ملموسة، مثل الرسوم البيانية، والعروض الصوتية، والبطاقات التعليمية، والجداول.

في إطار عملي بمجال التدريس (في كلية نيومارك للدراسات العليا للصحافة بجامعة مدينة نيويورك)، أخطط لدمج تقييمات دقيقة أكثر شمولاً - اختبارات قصيرة داخل الفصل الدراسي دون درجات باستخدام أدوات مثل «سليدو» (Slido) و«سوكريتيف» (Socrative) لمعاونتي على التحقق من فهم الطلاب ومنحهم مزيداً من الفرص البسيطة لممارسة ما نتعلمه.

>مجلة «فاست كومباني»، خدمات «تربيون ميديا».


ثورة في علم الجينوم: جينات تكشف مرضاً وأخرى تحرّرنا من القيود

ثورة في علم الجينوم: جينات تكشف مرضاً وأخرى تحرّرنا من القيود
TT

ثورة في علم الجينوم: جينات تكشف مرضاً وأخرى تحرّرنا من القيود

ثورة في علم الجينوم: جينات تكشف مرضاً وأخرى تحرّرنا من القيود

أظهر بحث جديد أن الطريقتين الرئيسيتين لاكتشاف الجينات المرتبطة بالأمراض، ليستا متنافرتين كما كان يُعتقد، بل تكشفان جوانب مختلفة ومكملة من علم الأحياء. ورغم أن كلتا الطريقتين شائعتان في الأبحاث الجينية فإنهما تحددان مجموعات مختلفة من الجينات، وهو ما يحمل آثاراً مهمة على تطوير العلاجات والأدوية.

ولطالما اعتمد العلماء على الجينوم البشري الذي يضم آلاف الجينات التي تصنع البروتينات، إضافة إلى مناطق تنظيمية تتحكم في تشغيل هذه الجينات، بهدف فهم أسباب الاختلاف بين الناس في السمات، مثل الطول ولون الشعر وخطر الإصابة بالأمراض. ومع ذلك فإن معرفة أي الجينات تلعب دوراً حقيقياً في المرض لم تكن مهمة سهلة، إذ غالباً ما تشير الدراسات إلى مئات الجينات المحتملة دون أن يكون واضحاً أيها الأكثر أهمية.

طريقتان .. ورؤيتان مختلفتان

ركزت الدراسة التي نُشرت في مجلة Nature في 3 نوفمبر (تشرين الثاني) 2025 بقيادة باحثين من جامعة نيويورك وجامعة ستانفورد وجامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو وجامعة طوكيو، على مقارنة الطريقتين الأساسيتين لاكتشاف الجينات المؤثرة في المرض وهما:

> أولاً- دراسات الارتباط على مستوى الجينوم (GWAS) التي تحلل ملايين المتغيرات الجينية الشائعة عبر الجينوم لتحديد ما يرتبط منها بالمرض أو السمة المدروسة وتشمل الجينات والمناطق التنظيمية.

> ثانياً- اختبارات العبء الجيني Burden Tests وتركز على المتغيرات النادرة التي تُحدث تغييرات كبيرة في البروتينات وغالباً ما يكون تأثيرها قوياً، لكن انتشارها قليل في السكان.

واعتمد الباحثون على بيانات 209 سمات من بنك البيانات الحيوية البريطاني Biobank الذي يضم سجلات وراثية وصحية لمئات الآلاف من المتطوعين. وتوصلوا إلى نتيجة واضحة هي أن كل طريقة تكشف جانباً مختلفاً من بيولوجيا المرض، وكلتاهما ضرورية ومتكاملة.

> جينات دقيقة أو صورة أشمل. كما وجد الباحثون أن اختبارات العبء غالباً ما تحدد الجينات ذات التأثير المباشر على المرض نفسه، وهي جينات تتأثر بمتغيرات نادرة ذات قوة كبيرة.

أما دراسات الارتباط على مستوى الجينوم فتحدد الجينات ذات التأثيرات الواسعة أي تلك التي تؤثر في عدة سمات أو أمراض في الوقت نفسه. وتعمل هذه الجينات كمفاتيح مركزية تتحكم في عمليات بيولوجية متعددة.

وقال الدكتور حكمانش مصطفوي المؤلف المشارك للدراسة مركز علم الوراثة والجينوم البشري بكلية الطب بجامعة نيويورك: «إن دراستنا توضح سبب اختلاف نتائج الطريقتين، ولماذا يمتلك كل منهما أهمية بيولوجية. كما تمنحنا رؤية أوضح حول كيفية استخدام الاكتشافات الجينية في تطوير الأدوية».

وحول السبب وراء الاختلاف بين نتائج الطريقتين، وجدت الدراسة تفسيراً تطورياً بسيطاً هي أن بعض الجينات لها أدوار واسعة في الجسم. وعندما تتعرض لمتغيرات عنيفة أو ضارة، فقد يؤدي ذلك إلى تأثيرات كبيرة تقلل فرص البقاء أو التكاثر. ولذلك تُستبعد هذه المتغيرات تدريجياً عبر الانتقاء الطبيعي، مما يجعلها نادرة جداً ومن الصعب اكتشافها في اختبارات العبء.

أما دراسات الارتباط على مستوى الجينوم، فيمكنها اكتشاف المتغيرات التنظيمية الصغيرة التي تؤثر في نشاط الجين دون إتلافه تماماً. هذه المتغيرات أقل ضرراً، وبالتالي أكثر انتشاراً في السكان.

وكشفت الدراسة أيضاً أن القيمة الاحتمالية، وهي مقياس شائع لتحديد قوة النتائج الإحصائية ليست مؤشراً جيداً على أهمية الجين بالنسبة للمرض. وهذا مهم لأن العلماء والشركات تعتمد عليها لترتيب الجينات وتحديد المرشحة منها لتطوير العقاقير.

وقال الباحثون لا يعني هذا أن الدراسات لا توفر معلومات مهمة لكنها لم تُفسَّر سابقاً بطريقة تكشف أهمية الجين البيولوجية.

تطوير علاجات أفضل

يقترح الباحثون أن ترتيب الجينات يجب أن يعتمد على ميزتين أساسيتين: الأهمية، أي مدى تأثير الجين على المرض إذا تعطّل، والخصوصية: أي ما إذا كان الجين يؤثر في مرض واحد فقط أم في عدة سمات مختلفة.

إن فهم هاتين الخاصيتين قد يساعد في تحديد أفضل الأهداف العلاجية وتقليل مخاطر الآثار الجانبية غير المتوقعة.

> دمج البيانات الجينية مع الذكاء الاصطناعي. يعمل الفريق الآن على تطوير أدوات جديدة تستخدم التعلم الآلي لتحسين كيفية تقدير أهمية الجينات. وبدمج نتائج دراسات الارتباط على مستوى الجينوم واختبارات العبء مع الكم الهائل من البيانات المخبرية عن وظائف الجينات يمكن للذكاء الاصطناعي كشف أنماط مشتركة تسهم في تحديد الجينات الأكثر تأثيراً.

وقال الدكتور جيفري سبينس أحد المؤلفين المشاركين من قسم علم الوراثة جامعة ستانفورد الولايات المتحدة الأميركية إن ذلك سيكون ثورياً لأنه سيساعدنا على الاستفادة من بيانات المختبر لفهم الأمراض البشرية وتحديد أهم الجينات المرضية وتسريع تطوير الأدوية.

> صورة أوضح للمرض. تؤكد الدراسة أن فهم الجينات المسببة للأمراض يحتاج إلى استخدام كل من دراسات الارتباط على مستوى الجينوم واختبارات العبء، لأن كل واحدة تُظهر طبقة مختلفة من التعقيد البيولوجي. ومع تطور البيانات والتقنيات يقترب العلماء أكثر من تحديد الجينات الأكثر تأثيراً مما قد يفتح الباب أمام علاجات أكثر دقة وفاعلية.


تكنولوجيا ذكية تتنبأ بإنتاج محطات الطاقة الشمسية مع تغيرات الطقس

ألواح شمسية في مزرعة بمدينة لينيولا شمال شرقي إسبانيا (رويترز)
ألواح شمسية في مزرعة بمدينة لينيولا شمال شرقي إسبانيا (رويترز)
TT

تكنولوجيا ذكية تتنبأ بإنتاج محطات الطاقة الشمسية مع تغيرات الطقس

ألواح شمسية في مزرعة بمدينة لينيولا شمال شرقي إسبانيا (رويترز)
ألواح شمسية في مزرعة بمدينة لينيولا شمال شرقي إسبانيا (رويترز)

تعتبر الطاقة الشمسية من أهم مصادر الطاقة المتجددة التي تسعى الدول لتوسيع استخدامها لتلبية احتياجاتها الكهربائية بشكل مستدام. ومع ذلك، تواجه محطات الطاقة الشمسية تحديات كبيرة بسبب تقلبات الإنتاج الناتجة عن الظروف الجوية المتغيرة، مثل مرور الغيوم أو التغيرات المفاجئة في الإشعاع الشمسي.

مستشعرات متزامنة

وفي هذا السياق، طوّر فريق البحث في جامعة قرطبة الإسبانية نظام مراقبة مبتكر يعرف باسم «Big Brother»، يعتمد على شبكة من المستشعرات المتزامنة لجمع بيانات الطاقة والظروف الجوية بدقة عالية وفي وقت شبه لحظي. ويهدف النظام إلى تحسين فهم أداء محطات الطاقة الشمسية، والتنبؤ بانخفاضات الإنتاج قبل حدوثها، وضمان استقرار الشبكة الكهربائية، بالإضافة إلى دعم القرارات الاقتصادية المتعلقة بتسعير الطاقة، وفق النتائج المنشورة في عدد 17 نوفمبر (تشرين الثاني) من دورية (IEEE Sensors Journal).

وتجمع شبكة من المستشعرات المتزامنة بيانات الطاقة، بما في ذلك التيار والجهد والتردد، بالإضافة إلى بيانات الإشعاع الشمسي، بمعدل تسجيل كل عشر أجزاء من الثانية، مما يوفر رؤية دقيقة لكيفية عمل المحطات في الزمن الحقيقي.

تم اختبار النظام في مراقبة محطتين للطاقة الشمسية تفصل بينهما مسافة 4.1 كيلومتر، ونجح في تسجيل بيانات دقيقة ومزامنة تصل دقتها إلى مستوى الملّي ثانية.

وبفضل توزيع المستشعرات والتزامن بينها، أصبح بالإمكان التنبؤ بانخفاضات أو زيادات إنتاج الطاقة قبل حدوثها، مما يساعد في إدارة الشبكة الكهربائية بكفاءة أكبر. كما تتيح المراقبة اللحظية التدخل السريع عند حدوث أي اضطرابات، وبالتالي تقليل تأثيرها على استقرار الشبكة.

النظام الجديد اختُبر من خلال مراقبة محطتين للطاقة الشمسية ونجح في تسجيل بيانات دقيقة ومتزامنة (جامعة قرطبة)

دقة غير مسبوقة

يقول الدكتور فيكتور بالاريس لوبيز، الباحث المشارك في الدراسة من جامعة قرطبة، إن «النظام يركز على مراقبة محطات الطاقة الشمسية بدقة عالية لجمع أكبر قدر ممكن من المعلومات، مع القدرة على التحرك بسرعة للتعامل مع أي تأثيرات قد تؤثر على استقرار الشبكة الكهربائية».

وأضاف لوبيز لـ«الشرق الأوسط»: النظام الجديد يوفر قدرة غير مسبوقة على جمع البيانات ومزامنتها بين محطات متعددة، مما يؤدي إلى توليد نحو 2 إلى 3 غيغابايت من البيانات شهرياً، وتمكّن هذه البيانات الدقيقة من متابعة أداء المحطات بشكل لحظي، والتنبؤ بالتغيرات المحتملة، وحتى تعديل مزادات تحديد أسعار الطاقة لتكون أكثر واقعية.

وأشار إلى أن النظام يسمح بقياس الفولتية (فرق الجهد الكهربائي) والتيار وتردد الشبكة بدقة عالية، مع مزامنة القياسات بين محطات الطاقة الشمسية حتى مستوى الملّي ثانية، مما يمكّن من رصد التغيرات اللحظية وتحليلها بدقة، سواء كانت ناجمة عن تقلبات الطقس أو اضطرابات الشبكة نفسها.

وأوضح أن النظام يسجل البيانات عالية الدقة، مما يتيح تحديد مصدر أي اضطراب كهربائي، سواء كان محلياً داخل محطة معينة أو ناتجاً عن الشبكة، ومتابعة الأحداث قصيرة المدى، مثل انخفاض الفولتية أو تغييرات التيار الناتجة عن مرور الغيوم، مع إمكانية اتخاذ إجراءات تصحيحية فورية. كما يساعد النظام أيضاً على تنسيق عدة محطات شمسية أو مصادر طاقة موزعة دون التأثير على استقرار الشبكة، مما يعزز دمج الطاقة المتجددة ويخفف التقلبات الناتجة عن الإنتاج المتغير.

أما عن الفروق مع الأنظمة التقليدية، فأوضح لوبيز أن أدوات المراقبة التقليدية غالباً ما تعمل بشكل منفصل، لكل منها إطار عمل وسرعة نقل ودقة توقيت مختلفة، مما يصعّب تحليل البيانات بشكل متزامن. ويجمع النظام الجديد، كل البيانات في تدفق واحد متزامن، مما يسهل المقارنة والتحليل، مع مزامنة دقيقة بين نقاط متعددة دون الاعتماد على الحوسبة السحابية، متجنباً مشكلات التأخير المرتبطة بها.

كما يسمح النظام بتحليل البيانات المخزنة مباشرة وربط الأحداث المختلفة، مع تقديم قياسات دقيقة للتغيرات قصيرة المدى، مثل تقلبات الفولتية أو تأثير الغيوم، وهي قدرة غير متاحة عادة في الأنظمة التقليدية.

ونوه لوبيز بأن النظام يمكنه تخزين البيانات لفترات تصل إلى خمس سنوات، مع إمكانية الوصول إليها لإجراء تحليلات طويلة المدى ودراسات مقارنة، مما يساعد المهندسين على تحسين أداء الشبكة وتخطيط الصيانة المستقبلية بكفاءة.