قطعة اكتشفت في بلغاريا قد تكون أقدم مشغولة ذهبية في العالم

قطعة اكتشفت في بلغاريا قد تكون أقدم مشغولة ذهبية في العالم
TT

قطعة اكتشفت في بلغاريا قد تكون أقدم مشغولة ذهبية في العالم

قطعة اكتشفت في بلغاريا قد تكون أقدم مشغولة ذهبية في العالم

قد تكون مجرد قطعة ذهب صغيرة لا يزيد قطرها على 4 مليمترات، لكنها اكتشاف هائل بالنسبة لعلماء الآثار في بلغاريا الذين يقولون إنها قد تكون أقدم مشغولة ذهبية في أوروبا، وربما في العالم.
وقال علماء الآثار إنهم عثروا على القطعة في موقع بجنوب بلغاريا، يعد من آثار ما قبل التاريخ، وإنها يرجع تاريخها لما بين 4500 و4600 سنة قبل الميلاد، لتكون بذلك أقدم بنحو 200 سنة من أقدم قطعة حلي من العصر النحاسي، التي عثر عليها في مدينة فارنا البلغارية، المطلة على البحر الأسود، عام 1972.
وقال يافور بويادزيف، الأستاذ المشارك بالأكاديمية البلغارية للعلوم: «ليس لديّ شك في أنها أقدم من ذهب فارنا»، مضيفا: «إنه اكتشاف مهم في الحقيقة.. إنها قطعة صغيرة من الذهب، لكنها كبيرة بما يكفي لتجد لها مكانا في التاريخ».
ويعتقد بويادزيف أن القطعة أنتجت في موقع خارج مدينة بازاردزيك الحديثة التي يقول إنها كانت أول مستوطنة حضرية في أوروبا يسكنها مجتمع عالي الثقافة، انتقل إلى هناك من الأناضول في تركيا المعاصرة منذ نحو 6 آلاف عام قبل الميلاد.
وتابع: «يمكنني القول إنها نموذج للمدينة الحديثة، لكن يمكننا القول هنا إن لدينا مدينة أثرية، قياسا على معايير بلاد ما بين النهرين»، مستطردا: «لكننا نتحدث هنا عن مكان سبق سومر بأكثر من ألف سنة»، في إشارة إلى الحضارة السومرية في بلاد ما بين النهرين (العراق حاليا).
وتزن قطعة الذهب 19 سنتيغراما، وعثر عليها قبل أسبوعين في بقايا منزل صغير كان قائما في وقت استخدام الذهب والنحاس للمرة الأولى.



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.