جسم الإنسان يتكيف بصعوبة لمقاومة متغيرات «كورونا»

أجهزتنا المناعية متعثرة ولا تزال عالقة في 2020

جسم الإنسان يتكيف بصعوبة لمقاومة متغيرات «كورونا»
TT

جسم الإنسان يتكيف بصعوبة لمقاومة متغيرات «كورونا»

جسم الإنسان يتكيف بصعوبة لمقاومة متغيرات «كورونا»

في خلال فترة امتدت لأكثر من عامين التي توفرت في الولايات المتحدة لقاحات COVID «كوفيد - 19»، لم تتغير الوصفة الأساسية لمكافحته إلا قليلاً. وفي غضون ذلك، كشف الفيروس عن خمسة متغيرات اكتسب كل منها اسماً من أسماء الحروف اليونانية الخاصة بها، تلتها مجموعة من المتغيرات الفرعية المسماة «أوميكرون» ذات الألقاب الغريبة، ويبدو أن كلاً منها ينتشر بشكل أسرع من الأخير.
واللقاحات، التي تستغرق شهوراً لإعادة صياغتها، لا تستطيع مواكبة فيروس يبدو أنه يعيد اختراع نفسه خلال أسبوع.
تعثّر جهاز المناعة
الطفرة التطورية لفيروس «سارس - كوف - 2» المسمى «كوفيد - 19» قد لا تكون السبب الوحيد لحالات تعثر المناعة في مواجهتها لمتغيرات الفيروس. إذ يبدو أن الجسم يركز على النسخة الأولى من الفيروس الذي واجهه، إما عن طريق الإصابة بالعدوى أو بعد تلقي حقن اللقاح الأول.
وهذا الانشغال بالماضي - الذي يمارسه جهاز المناعة - هو الذي يسميه الباحثون «الخطيئة الأصلية للمستضد»، قد يترك الإنسان مع دفاعات غير مصممة بشكل جيد لمواجهة متغيرات الفيروس اللاحقة. (الخطيئة الأصلية للمستضد) «original antigenic sin» تظهر عندما يحتفظ الجسم بذاكرة مناعية خاصة ضد العدوى الأولى. وتتجسد الذاكرة في النشاطات المضادة من قبل الخلايا المناعية - المحرر).
في الأشهر الأخيرة، بدأ بعض الخبراء في إبداء القلق من أن هذه «الخطيئة» قد تقوض الآن اللقاحات المحدّثة. لذا يذهب تفكير بعضهم إلى أقصى حد، مشيرين إلى أن الناس قد لا يحصلون على الكثير من الحماية من حقن لقاحات «كوفيد» الجديدة، التي لا تتطابق مع أول نسخة من الفيروس.
وتشير البيانات الأخيرة إلى هذا الاحتمال. ويبدو أن الإصابات السابقة بالفيروس، أو تلقي اللقاح الأصلي الأول، تعمل على تشكيل أو حتى إخفاء ردود أفعال الناس تجاه اللقاحات الجديدة ثنائية التكافؤ. أخبرتني جينا جوثميلر، عالمة المناعة في كلية الطب بجامعة كولورادو: «ليس لدي شك في ذلك... إذ لا يصنع الجهاز المناعي الآن الأجسام المضادة المركزة على (أوميكرون) بالكمية أو الجودة المطلوبة مثلاً لو كان الجهاز قد صادف (أوميكرون) لأول مرة».
لكنْ هناك أيضاً جانب إيجابي لهذا العناد الذي لا يمكننا العيش من دونه، كما تقول كاتلين جوستيك، عالمة المناعة ومصممة نماذج الأمراض المعدية التي درست ظاهرة الإنفلونزاـ فـ«الخطيئة الأصلية للمستضد» هي السبب في تكرار العدوى، التي تصبح في المتوسط أكثر اعتدالاً بمرور الوقت. وأضافت جوستيك: «إنه جزء أساسي من القدرة على تكوين ذاكرة مناعية».
وهكذا، فإن الانطباعات الأولى القوية عن هذا الفيروس التاجي يمكن ويجب أن تؤثر على كيف ومتى وكم مرة نعيد التطعيم ضده. ويمكن أن يساعد الفهم الأفضل لدرجة استمرار هذه الانطباعات العلماء أيضاً في معرفة سبب مقاومة (أو عدم مقاومة) الأشخاص الذين يكافحون أحدث متغيرات الفيروس - وكيف ستعمل دفاعاتهم ضد الفيروس مع استمرار تغيره.
خطيئة العدوى الأولى
ان أسوأ شيء في «الخطيئة الأصلية للمستضد» هو اسمها. ويقع اللوم في ذلك من الناحية الفنية على توماس فرانسيس جونيور، عالم المناعة الذي صاغ العبارة منذ أكثر من ستة عقود بعد أن لاحظ أن عدوى الإنفلونزا الأولية التي تعرض لها الأشخاص في مرحلة الطفولة يمكن أن تدفع الجسم لأن يتحيز في تعامله مع السلالات اللاحقة.
يقول جابرييل فيكتورا، عالم المناعة في جامعة روكفلر: «في الأساس، إن الإنفلونزا التي تصاب بها أولاً في الحياة هي التي تستجيب لها بشدة على المدى الطويل». يمكن أن يصبح ذلك مشكلة إلى حد ما عندما تأتي سلالة مختلفة المظهر تماماً. في مثل هذه السيناريوهات، قد تبدو الخطيئة الأصلية للمستضد شبيهة إلى حد كبير بالحالة البيولوجية لمراهق متحمس يتألم بسبب انهيار علاقة طيبة سابقة، أو لطالب «لم يتخرج أبداً في المدرسة الابتدائية المناعية».
ولكن من وجهة نظر الجهاز المناعي، فإن عدم نسيان الأمر الأول هو أمر منطقي. ولذا فإن المواجهات الجديدة مع أحد العوامل الممرضة تؤدي إلى مباغتة الجسم على حين غرة - وتميل إلى أن تكون الأشد في تأثيراتها.
إن رد الفعل الدفاعي عميق الجذور. إذن فهو أمر عملي، فهو يزيد من فرص مقاومة العدوى الغازية نفسها في المرة القادمة، إذ سيتم تحديدها ومجابهتها بسرعة.
وقال فيكتورا: «إن امتلاك ذاكرة جيدة والقدرة على تعزيزها بسرعة كبيرة أمر جيد جداً في بعض الأحيان. إنها طريقة الجسم للتأكد من أنه لن ينخدع مرتين».
تأتي هذه الخصائص القديمة بمزايا واضحة حتى عندما تتحول الميكروبات إلى أشكال جديدة، كما تفعل فيروسات الإنفلونزا وفيروسات كورونا في كثير من الأحيان. وبما أن المسببات الممرِضة لا تعيد تكوين نفسها دفعة واحدة، لذا فإن الخلايا المناعية التي تستوطنها مقتطفات مألوفة من الفيروس يمكنها في كثير من الحالات القضاء على عدد كافٍ من الغزاة الجدد لمنع أسوأ آثار العدوى.
ولهذا السبب فحتى لقاحات الإنفلونزا التي لا تتوافق تماماً مع سلالات الموسم الأكثر بروزاً لا تزال جيدة جداً في تقليل الدخول إلى المستشفيات، أو الوفيات. وقالت جوثميلر: «هناك الكثير من التأخير في مدى تغير الفيروس قبل أن نفقد الحماية حقاً... إن مساحة المناورة يجب أن تكون أكبر مع SARS - CoV - 2. لأن متغيراته الفرعية تميل إلى أن تكون أكثر تشابهاً مع بعضها البعض، مقارنة بسلالات الإنفلونزا المختلفة، على سبيل المثال.
مع كل الإيجابيات التي يمكن أن تقدمها الذاكرة المناعية، يميل العديد من علماء المناعة إلى توجيه أعينهم إلى الآثار الأخلاقية السلبية والغريبة لعبارة «الخطيئة الأصلية للمستضد». يقول ديبتا بهاتاشاريا، عالم المناعة في جامعة أريزونا: «أنا حقاً، أكره هذا المصطلح». بدلاً من ذلك، فهو يفضل مع آخرين استخدام كلمات أكثر حيادية مثل «الانطباعة»، كما حال انطباعة البطة الحديثة الولادة التي تلتصق بأول شخصية من الأمهات. يقول رافي أحمد، اختصاصي المناعة في جامعة إيموري: «هذه ليست ظاهرة مناعية غريبة». إنه مثال كتابي لما يفعله نظام مناعي قابل للتكيف وعالي الأداء، ويمكن أن يكون له آثار إيجابية أو سلبية، اعتماداً على السياق.
أظهرت حالات تفشي الإنفلونزا الأخيرة القليل من كل من الآثار: خلال جائحة H1N1 عام 2009. كان أداء العديد من كبار السن، الذين عادة ما يكونون أكثر عرضة لفيروسات الإنفلونزا، أفضل مما كان متوقعاً ضد السلالة المتأخرة، لأنهم قد تعرضوا لحالة مشابهة ففيروس H1N1 - مشتق من الإنفلونزا الإسبانية في جائحة 1918 - في شبابهم. ولكن في بعض المواسم التي تلت ذلك، تسبب فيروس H1N1 في إصابة البالغين في منتصف العمر بشكل غير متناسب، لأن عدم إصابتهم بالإنفلونزا في بداية حياتهم أدى ذلك إلى إبعادهم عن الاستجابة الوقائية.
جزء من ردود الفعل تلك يعود إلى الحركية المطلقة: تميل الخلايا المناعية المخضرمة، المدربة على المتغيرات والسلالات السابقة، إلى أن تكون أسرع في الاستجابة من الخلايا المناعية الجديدة، كما يقول سكوت هينسلي، عالم المناعة في كلية بيرلمان للطب بجامعة بنسلفانيا. وكلما زاد عدد الخلايا المتمرسة، زادت احتمالية قيامها بمزاحمة الخلايا المناعية المبتدئة - مما يحرمها من تجربة ساحة المعركة. وإذا عادت السلالة الفيروسية الأحدث في النهاية لتكرار العدوى، فإن تلك الخلايا المناعية الأقل خبرة قد لا تكون مستعدة بشكل كافٍ - مما يجعل الناس أكثر ضعفاً، ربما، مما قد يكونون لولا ذلك.
* ذي أتلانتيك
ـ خدمات «تريبيون ميديا»


مقالات ذات صلة

تكنولوجيا يعد «GPT-4o mini» نموذج ذكاء اصطناعي صغيراً فعالاً من حيث تكلفة العملاء (شاترستوك)

200 مليون مستخدم نشط في «تشات جي بي تي» أسبوعياً

صرحت شركة «أوبن إيه آي (OpenAI)»،الناشئة للذكاء الاصطناعي، بأن روبوت الدردشة الخاص بها «تشات جي بي تي (ChatGPT)» لديه الآن أكثر من 200 مليون مستخدم نشط أسبوعيا.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا توفر أفضل ممارسات وكالة الأمن القومي الأمريكية (NSA) أساساً قوياً لحماية جهازك ومعلوماتك الشخصية (شاترستوك)

إيقاف وتشغيل هاتفك مرة أسبوعياً قد يعطل الهجمات الإلكترونية

ويجعل من الصعب على المتسللين الحفاظ على السيطرة على جهازك.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا تتيح ميزة «التنظيف» الجديدة إزالة العناصر المشتتة من الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي «أبل»

تعرف على ميزة «التنظيف» الجديدة في الصور من «أبل»

قامت «أبل» بإصدار النسخة التجريبية الثالثة من نظام «آي أو إس» (iOS 18.1) للمطورين، مضيفة ميزة جديدة تدعى «التنظيف» (Clean Up) لتطبيق الصور (Photos) تعتمد على…

عبد العزيز الرشيد (الرياض)
تكنولوجيا الوظيفة الأساسية لـ«دوِّن الملاحظات لي» هي تقديم ملخّص موجَز للنقاط الرئيسية في الاجتماع بدلاً من النسخ الحرفي (شاترستوك)

تفعيل ميزة تدوين الملاحظات عبر الذكاء الاصطناعي في «اجتماعات غوغل»

يمكن الوصول إليها من خلال أيقونة «Gemini AI» التي يمثّلها قلم رصاص لامع.

نسيم رمضان (لندن)

هل يحل الذكاء الاصطناعي محل المدرسين؟

الحلول التكنولوجية في التعليم لا تزال قاصرة
الحلول التكنولوجية في التعليم لا تزال قاصرة
TT

هل يحل الذكاء الاصطناعي محل المدرسين؟

الحلول التكنولوجية في التعليم لا تزال قاصرة
الحلول التكنولوجية في التعليم لا تزال قاصرة

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في التعليم ليست دخيلة عليه لأنها موجودة فيه فعلاً... والسؤال هو: ما مدى فاعليتها؟

نظم لتدريس 8 مليارات إنسان

كتبت الدكتورة أنيت في Annette Vee(*) أن التاريخ يُظهِر أن الحلول التكنولوجية في التعليم غالباً ما تفشل. في حين يتصور أندريه كارباثي، المؤسس المشارك لشركة «أوبن إيه آي OpenAI»، عالَماً يمكن فيه تحويل نظم الذكاء الاصطناعي إلى خبراء في الموضوع، أي مثل البشر: «عاطفيين للغاية، ورائعين في التدريس، وصابرين صبراً لا حدود له، ويتمتعون بطلاقة في جميع لغات العالم»... ومن خلال هذه الرؤية، ستكون الروبوتات متاحة «لتدريس 8 مليارات منا شخصياً عند الطلب».

مدرس «خانأميغو» الذكي

ويظهر تجسيد هذه الفكرة في مشروعه الأخير «يوريكا لابز Eureka Labs»، وهو مجرد أحدث مثال بارز لكيفية سعي رواد الأعمال في مجال التكنولوجيا إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لإحداث ثورة في التعليم.

ويعتقد كارباثي أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحل تحدياً طويل الأمد: ندرة المعلمين الجيدين الذين هم أيضاً خبراء في الموضوع.

وهو ليس وحده في هذه التصورات، إذ يحلم سام ألتمان الرئيس التنفيذي للشركة، وكذلك سال خان الرئيس التنفيذي لأكاديمية خان، ومارك أندريسن رجل الأعمال، وستيوارت راسل عالم الكومبيوتر بجامعة كاليفورنيا في بيركلي، بأن تصبح الروبوتات معلمين حسب الطلب ومستشارين إرشاديين وربما حتى بدائل للمعلمين البشر.

حلول التعليم التكنولوجية فاشلة

بصفتي باحثة تركز على الذكاء الاصطناعي وتقنيات الكتابة الجديدة الأخرى، فقد رأيت العديد من حالات «الحلول» عالية التقنية لمشكلات التدريس التي فشلت.

من المؤكد أن الذكاء الاصطناعي قد يعزز جوانب التعليم، لكن التاريخ يُظهر أن الروبوتات ربما لن تكون بديلاً فعالاً للبشر. وذلك لأن الطلاب أظهروا منذ فترة طويلة مقاومة للآلات، مهما كانت متطورة، وتفضيلاً طبيعياً للتواصل مع البشر الآخرين والاستلهام منهم.

تحديات تعليم الكتابة للجمهور

بصفتي مديرة برنامج التأليف الإنجليزي في جامعة بيتسبرغ، أُشرفُ على تعليم نحو 7000 طالب سنوياً. لقد عانت برامج مثل برنامجي لفترة طويلة من كيفية تدريس الكتابة بكفاءة وفاعلية لعدد كبير من الناس في وقت واحد. وأفضل إجابة حتى الآن هي الحد من أحجام الفصول الدراسية إلى ما لا يزيد على 15 طالباً.

تُظهر الأبحاث أن الطلاب يتعلمون الكتابة بشكل أفضل في الفصول الأصغر حجماً لأنهم يستطيعون المشاركة. ومع ذلك، تتطلب الفصول الصغيرة المزيد من المعلمين، وقد يكون ذلك مكلفاً للمدارس والكليات.

إحياء العلماء الراحلين

والآن دخل الذكاء الاصطناعي. تخيل، كما يفترض كارباثي، أن الفيزيائي النظري العظيم ريتشارد فاينمان، الذي توفي منذ أكثر من 35 عاماً، يمكن إعادته إلى الحياة كروبوت لتعليم الطلاب.

بالنسبة لكارباثي، فإن تجربة التعلم المثالية ستكون العمل من خلال مادة الفيزياء «جنباً إلى جنب مع فاينمان، الذي هو هناك لتوجيهك في كل خطوة على الطريق». يمكن لفاينمان، المشهور بطريقته السهلة في تقديم مواضيع الفيزياء النظرية، أن يعمل مع عدد غير محدود من الطلاب في نفس الوقت.

وفي هذه الرؤية، يظل المدرسون البشريون هم الذين يصممون مواد الدورة، لكنهم مدعومون بمساعد تدريس الذكاء الاصطناعي. وكتب كارباثي أن فريق المدرسين والذكاء الاصطناعي «يمكنه تشغيل منهج دراسي كامل على منصة مشتركة... إذا نجحنا، فسيكون من السهل على أي شخص أن يتعلم أي شيء»، سواء كان ذلك عدداً كبيراً من الأشخاص يتعلمون عن موضوع واحد، أو شخصاً واحداً يتعلم عن العديد من الموضوعات.

جهود تخصيص التعلّم الأخرى قاصرة

- «معلم آلي» و«آلات التدريس». إن تقنيات التعلّم الشخصي ليست جديدة. قبل 100 عام بالضبط، في اجتماع الجمعية الأمريكية لعلم النفس عام 1924، كشف المخترع سيدني بريسي عن «معلم آلي automatic teacher» مصنوع من أجزاء آلة كاتبة تطرح أسئلة متعددة الخيارات.

وفي الخمسينات من القرن الماضي، صمم عالم النفس ب. ف. سكينر «آلات التدريس teaching machines»؛ إذا أجاب الطالب على سؤال بشكل صحيح، تتقدم الآلة لتسأل عن الخطوة التالية لحل المسائل. إذا لم يقدم الطالب الإجابة الصحيحة فإنه يبقى في تلك الخطوة من المسالة حتى يحلها.

في كلتا الحالتين، تلقى الطلاب تحبيذاً للإجابات الصحيحة، مما منحهم الثقة بالإضافة إلى اكتسابهم المهارات في الموضوع.

إلا أن المشكلة كانت هي أن الطلاب لم يتعلموا الكثير -ووجدوا هذه الأساليب غير البشرية مملة، كما وثّقت الكاتبة التربوية أودري واترز، في كتابها «آلات التدريس».

- دورات التعليم الإنترنتية. وفي الآونة الأخيرة، شهد عالم التعليم صعود وهبوط «الدورات التدريبية المفتوحة الضخمة عبر الإنترنت massive open online courses». وقد أشادت صحيفة «نيويورك تايمز» وغيرها بهذه الفصول الدراسية، التي قدمت مقاطع فيديو واختبارات، لكونها واعدة بإضفاء الطابع الديمقراطي على التعليم.

مرة أخرى، فقد الطلاب الاهتمام بها وفضلوا الخروج منها.

ثم بُذلت جهود أخرى لمنصات قائمة على الويب، بما في ذلك منصات الدورات التدريبية مثل Coursera و Outlier. لكن نفس المشكلة لا تزال قائمة: لا يوجد تفاعل حقيقي لإبقاء الطلاب منخرطين. وكانت إحدى أحدث الضحايا في التعلم عبر الإنترنت هي شركة 2U، التي استحوذت على شركة edX الرائدة في مجال الدورات التدريبية المفتوحة الضخمة عبر الإنترنت في عام 2021، إذ تقدمت في يوليو (تموز) 2024 بطلب إعادة هيكلة إفلاس لتقليل عبء ديونها البالغة 945 مليون دولار أمريكي. وكان الجاني: انخفاض الطلب على الخدمات.

والآن تأتي المنصات المنشرة العاملة بالذكاء الاصطناعي. ولكن إلى أي حد ستكون فعالة؟ إذ يستخدم «خانأميغو Khanmigo» مدرس الذكاء الاصطناعي، كما كتب سال خان في كتابه الأخير، لـ«تخصيص التدريب، بالإضافة إلى التكيف مع احتياجات الفرد في أثناء التدريب».

عيوب التعلم بالذكاء الاصطناعي

يعتقد بعض قادة التكنولوجيا أن النظم الذكية الجديدة يمكنها تخصيص التدريس واستبدال المدرسين البشريين، ولكن من المرجح أن تواجه النظم نفس المشكلة التي واجهتها مثيلاتها في المحاولات السابقة: قد لا يحب الطلاب ذلك. وهناك أسباب مهمة لذلك أيضاً.

- فقدان الطلاب الإلهام والحماسة. من غير المرجح أن يشعر الطلاب بالإلهام والحماس بالطريقة التي يمكن أن يشعروا بها من خلال التعامل مع مدرس مباشر.

غالباً ما يلجأ الطلاب في الأزمات إلى الأشخاص البالغين الموثوق بهم مثل المعلمين والمدربين للمساعدة. هل سيفعلون الشيء نفسه مع الروبوت؟ وماذا سيفعل الروبوت إذا فعلوا ذلك؟ لا نعرف بعد.

- الافتقار إلى خصوصية البيانات والأمان

يمكن أن يكون رادعاً أيضاً؛ إذ تجمع هذه المنصات كميات هائلة من المعلومات حول الطلاب وأدائهم الأكاديمي والتي يمكن إساءة استخدامها أو بيعها.

وقد تحاول التشريعات منع ذلك، ولكنّ مقرات بعض المنصات الشعبية في الصين بعيدة عن متناول القانون الأميركي.

- فقدان الأصالة والتنوع

أخيراً، هناك مخاوف حتى لو أصبح المعلمون والمعلمون بالذكاء الاصطناعي مشهورين. إذا قام الروبوت بتعليم ملايين الطلاب في وقت واحد، فقد نفقد تنوع الفكر.

من أين يأتي الإبداع عندما يتلقى الجميع نفس التعاليم؟ خصوصاً إذا كان «النجاح الأكاديمي» يعتمد على تكرار ما يقوله مدرس الذكاء الاصطناعي؟ إن فكرة وجود مدرس ذكاء اصطناعي في كل جيب تبدو مثيرة. أود أن أتعلم الفيزياء من ريتشارد فاينمان، أو الكتابة من مايكل أنغلو، أو علم الفلك من كارل ساجان. لكنَّ التاريخ يُذكّرنا بأن نكون حذرين ونراقب عن كثب ما إذا كان الطلاب يتعلمون بالفعل. إن وعود التعلم الشخصي لا تضمن نتائج إيجابية.

(*) بروفسورة في الإنجليزية بجامعة بيتسبرغ الأميركية، مجلة «فاست كومباني»، خدمات «تريبيون ميديا».

الطلاب أظهروا منذ فترة طويلة مقاومة للآلات مهما كانت متطورة وتفضيلاً طبيعياً للتواصل مع البشر الآخرين والاستلهام منهم

البروفسورة أنيت في

حقائق

8 مليارات

من الروبوتات ستكون متاحة لـ«التدريس شخصياً عند الطلب»... أندريه كارباثي المؤسس المشارك لشركة «أوبن إيه آي»