ابتكارات جديدة في مجال «الطب الشخصي»https://aawsat.com/home/article/1404941/%D8%A7%D8%A8%D8%AA%D9%83%D8%A7%D8%B1%D8%A7%D8%AA-%D8%AC%D8%AF%D9%8A%D8%AF%D8%A9-%D9%81%D9%8A-%D9%85%D8%AC%D8%A7%D9%84-%C2%AB%D8%A7%D9%84%D8%B7%D8%A8-%D8%A7%D9%84%D8%B4%D8%AE%D8%B5%D9%8A%C2%BB
للتّعريف بأحدث ابتكاراتها في ميدان «الطب الشخصي» الموجه لمريض واحد بمفرده، نظّمت شركة «سيمنس» الألمانية، بين 9 و13 سبتمبر (أيلول)، جولة صحافية خاصة بمنطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا، حضرتها «الشرق الأوسط»، شملت مدينتي فرانكفورت وميونيخ الألمانيتين، والعاصمة النمساوية فيينا، حيث عقدت مؤتمراً للغاية نفسها.
«طب شخصي»
وتحدّث خلال المؤتمر برينهارد كينلاين، رئيس قطاع العمليات الصّناعية والقوى المحرّكة لمنطقة شرق ووسط أوروبا، في الشركة قائلاً: «إن الأهمية المتزايدة للطب الشخصي، على سبيل المثال تعزز الطّلب على التكنولوجيا الرقمية في قطاع الصناعات الدوائية، بما يتيح استمرارية الإنتاج من دون الاعتماد على الأعمال الورقية، من خلال إنتاج طلبيات دوائية بكميات صغيرة وصولاً لإنتاج أصغر كميات ممكنة»، مضيفاً: «أن باقة حلول (سيمنس) الرقمية للشركات تُمكّن عملاءنا من تحسين مستوى المرونة الإنتاجية، وتقليص وقت الوصول إلى الأسواق، وزيادة الكفاءة والجودة». وفيما يخصّ أهمية التحوّل الرّقمي بمجالات الصّناعات الدّوائية، قال مارتن رامهارتن، رئيس قطاع الأعمال الدّوائية في شرق ووسط أوروبا بالشركة، في حديث لـ«الشرق الأوسط»، إنّ البدائل العلاجية المبتكرة التي تعتمد على الخلايا الجذعيّة تمنح المرضى، وللمرّة الأولى، فرصة الشفاء التاّم والناجع من السّرطان، وليس فقط محاولة علاجه. ويتابع: «بيد أنّ تصنيع الآلاف من طلبيات الدّواء الفرديّة يتطلّب بالتوازي حلولاً جديدة للتّصنيع وإدارة البيانات، وتنفيذ جميع الخدمات اللوجيستية المرتبطة بسلسلة التوريد، خصوصاً أنّ إنتاج كلّ تشغيلة يتطلّب استقدام مادة خليوية من مريض واحد وبعد إنتاجها تعود مرّة أخرى للمريض نفسه. إنّ التكنولوجيا الرّقمية والتشغيل الآلي الذّكي ذاتي التعلم ستُعزّز وتقود تسويق هذه العجلات الجديدة والمبتكرة». ولدعم هذا التوجه طرحت «سيمنس» برنامج «Simatic SIPAT»، الذي يوفّر سلسلة من الأدوات اللازمة للتطوير والإنتاج. مثالاً على ذلك نذكر تحليلات العمليات والأدوات اللازمة للتحكم في العمليات وإعداد التقارير، كما يمكن للبرمجيات أيضاً تفسير البيانات المقدّمة من هذه الأدوات، وربطها بطريقة ذكية وفعالة. ويشهد هذا المجال تطورات سريعة ومنافسة قوية، خصوصاً بين شركتي «سيمنس» الألمانية و«إيمرسون» الأميركية. وخلال السنوات العشر المقبلة، ستواجه صناعة الأدوية، تحديات كبيرة بسبب التشريعات الدّولية والتغيرات السوقية والتطورات التكنولوجية والعلمية في هذا المجال. وقد وضعت إدارة الغذاء والدواء الأميركية (FDA)، تعريفاً دقيقاً ومحدداً للمتطلبات الخاصة بتطوير تكنولوجيا تحليل العمليات وتطبيقها. وتُعتبر تكنولوجيا تحليل العمليات واحدة من أهم الأدوات المستخدمة في تحقيق هذه الأهداف، التي تدعم أسلوب الإنتاج عالي الجودة من المرة الأولى، من خلال عمليات تصنيعية توفّر أعلى مستويات الجودة بصورة سريعة ومباشرة. كما تغطّي هذه التكنولوجيا عدداً كبيراً من الأنظمة والحلول لمراقبة وتحليل التحكم في مستويات الجودة للمواد الخام، والوسط الذي تجري فيه العمليات، وكذلك أداء العمليات خلال عملية التصنيع، ما يجعل الجودة أحد أهم مكوّنات الخطوات الإنتاجية. وبهذه الطريقة تضمن هذه التكنولوجيا المحافظة على الجودة المطلوبة للعقاقير التي يجري إنتاجها... وتقلّل المراقبة عبر الإنترنت من عدد التشغيلات الدوائية المفروضة إنتاجياً، وبالتالي يسهم ذلك في خفض التكاليف.
توصلت دراسة جديدة إلى نظرية جديدة بشأن كيفية نشأة القارات على كوكب الأرض مشيرة إلى أن نظرية «تبلور العقيق المعدني» الشهيرة تعتبر تفسيراً بعيد الاحتمال للغاية.
هل يفهم الذكاء الاصطناعي المرضى العرب؟https://aawsat.com/%D8%B9%D9%84%D9%88%D9%85/5287440-%D9%87%D9%84-%D9%8A%D9%81%D9%87%D9%85-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%B1%D8%B6%D9%89-%D8%A7%D9%84%D8%B9%D8%B1%D8%A8%D8%9F
رغم أن كلمة «الخوارزمية» نفسها تعود في أصلها إلى العالم المسلم محمد بن موسى الخوارزمي الذي وضع أسس علم الخوارزميات في بغداد قبل أكثر من ألف عام، فإن المفارقة اليوم أن معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية الحديثة لا تزال تتعلّم أساساً من بيانات ولغات وسياقات غربية تختلف بصورة كبيرة عن الواقع العربي.
* من بغداد الخوارزمي... إلى خوارزميات الطب الحديثة*
وقد جرى تدريب كثير من الخوارزميات التي بدأت تدخل العيادات والمستشفيات حول العالم على بيانات ولغات تنتمي إلى مجتمعات غربية تختلف عن الطريقة التي يصف بها كثير من المرضى العرب آلامهم، وأعراضهم اليومية. وهنا يظهر سؤال جديد داخل الطب الرقمي الحديث: هل تستطيع هذه الأنظمة الذكية أن تفهم فعلاً الطريقة التي يعبّر بها المريض العربي عن المرض؟
القضية لم تعد تتعلق فقط بترجمة اللغة، بل بفهم المعنى الثقافي والاجتماعي والنفسي للكلمات نفسها، خصوصاً عندما تتحول اللغة اليومية داخل العيادة إلى جزء من عملية التشخيص الطبي. ولهذا بدأ بعض الباحثين اليوم يتحدثون عن تحدٍّ جديد في الذكاء الاصطناعي الصحي... لا عن كيف نجعل الخوارزمية «تتحدث العربية» فقط... بل كيف نجعلها تفهم الإنسان العربي عندما يصف ألمه بلغته الخاصة.
هل تفهم الخوارزمية ما يقصده المريض
حين تصبح اللهجة جزءاً من التشخيص
في كثير من العيادات العربية لا يصف المرضى أعراضهم بالمصطلحات الطبية التي ترد في الكتب، والمراجع الأكاديمية، بل باللغة التي يستخدمونها في حياتهم اليومية. فالمريض الذي يعاني من التقيؤ قد يقول في بلدٍ ما: «رجّعت»، وفي آخر: «تقيّيت»، بينما يقول العراقي: «زوّعت»، ويستخدم بعض أهل الخليج كلمة «طرّشت». ورغم أن جميع هذه الكلمات تشير إلى العرض الطبي نفسه، فإنها تعكس تنوعاً لغوياً وثقافياً واسعاً يندر وجوده بهذه الدرجة في كثير من اللغات الأخرى.
بالنسبة للطبيب المحلي لا تمثل هذه الفروق مشكلة كبيرة، لأنه يفهم السياق الاجتماعي والثقافي للمريض بصورة تلقائية. أما بالنسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية، فإن الأمر أكثر تعقيداً. فهذه الأنظمة لا ترى المريض مباشرة، بل تتعامل مع الكلمات التي يستخدمها لوصف حالته، وأي سوء فهم للمعنى قد يؤثر في تقييم الأعراض، أو توجيه التشخيص.
ولا يقتصر التحدي على اختلاف اللهجات، بل يمتد إلى الكلمات التي تحمل أكثر من معنى طبي أو نفسي في الوقت نفسه. فعبارة مثل «كتمة» قد تعني لدى أحد المرضى ضيقاً في التنفس، بينما يستخدمها آخر للتعبير عن القلق، أو الضغط النفسي. وهنا لا يصبح التحدي لغوياً فقط، بل يتعلق بفهم السياق الإنساني الكامل الذي ولدت فيه الكلمة.
هل يفهم الذكاء الاصطناعي لهجة المريض العربي
الذكاء الاصطناعي يتعلم من اللغة... لكن اللغة ليست واحدة
تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة كثيراً على ما يُعرف بـ«معالجة اللغة الطبيعية» (Natural Language Processing)، وهي تقنية تسمح للخوارزميات بتحليل الكلام البشري، وربطه بالمعلومات الطبية. لكن المشكلة أن معظم هذه الأنظمة جرى تدريبها أساساً على بيانات باللغة الإنجليزية، وداخل بيئات صحية غربية تستخدم لغة طبية أكثر توحيداً، ودقة.
أما في العالم العربي، فالصورة أكثر تعقيداً. فاللغة الطبية اليومية تختلف بين الخليج، والعراق، ومصر، وبلاد الشام، والمغرب العربي، بل قد تختلف أحياناً بين مدينة وأخرى داخل الدولة نفسها.
دراسة حديثة
وفي دراسة حديثة أعدّها فريق من جامعة نيويورك أبوظبي بقيادة شيماء أبو زهير، ونُشرت على منصة «أركايف» العلمية بعنوان: «التقييم العابر للغات للنماذج اللغوية الكبرى في المهام الطبية العربية» في فبراير (شباط) 2026، كشفت النتائج عن فجوة ملحوظة في أداء النماذج الذكية عند التعامل مع المحتوى الطبي العربي مقارنة بالإنجليزي، وهي فجوة تزداد اتساعاً كلما ارتفع مستوى تعقيد المهمة الطبية، ما يسلط الضوء على أحد التحديات الأساسية أمام توظيف الذكاء الاصطناعي في البيئات الصحية العربية...
ولم تقتصر المخاوف على فهم اللغة فحسب، ففي دراسة أخرى نُشرت في مايو (أيار) 2026 على منصة «ميد آر إكسيف» (medRxiv) بعنوان: «سلامة التشخيص الطبي المعتمد على الذكاء الاصطناعي عبر اللغات المختلفة» (Language - dependent Diagnostic Safety of Medical AI Systems)، أظهرت النتائج أن أداء بعض الأنظمة الطبية الذكية قد يتغير تبعاً للغة المستخدمة في وصف الأعراض، مما يشير إلى أن دقة التقييم الطبي نفسها قد تصبح مرتبطة باللغة التي يتحدث بها المريض، وليس فقط بالبيانات السريرية المتاحة.
التشخيص يبدأ من كلمة
السعودية ومحاولة بناء «ذكاء عربي»
ومع تزايد هذا التحدي، بدأت تظهر في المنطقة العربية محاولات جادة لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر فهماً للغة العربية، ولهجاتها، وسياقاتها الثقافية، بدل الاعتماد الكامل على أنظمة جرى تدريبها داخل بيئات تختلف لغوياً واجتماعياً عن العالم العربي.
ومن أبرز هذه المبادرات مشروع «هيومين (HUMAIN)» الذي يجري تطويره في السعودية ضمن التوسع المتسارع في تقنيات الذكاء الاصطناعي، والبيانات، في محاولة لبناء نماذج وخوارزميات عربية أكثر قدرة على فهم اللغة العربية، والتفاعل معها بصورة أقرب إلى الواقع المحلي.
من الرياض: نحو خوارزميات تفهم الإنسان العربي
وتكتسب هذه الجهود أهمية خاصة في القطاع الصحي، لأن فهم المريض لا يعتمد فقط على ترجمة الكلمات، بل على تفسير الطريقة التي يعبّر بها الناس عن الألم، والخوف، والأعراض داخل بيئاتهم الاجتماعية والثقافية المختلفة.
كما يرى بعض المتخصصين أن بناء «ذكاء عربي» لا يتعلق فقط باللغة، بل بالقدرة على تدريب الخوارزميات على فهم الخصوصية الصحية والاجتماعية للمجتمعات العربية، بدءاً من طريقة وصف المرض، ووصولاً إلى أنماط الحياة، والعوامل الثقافية التي قد تؤثر على التشخيص، والتواصل الطبي.
ولهذا قد لا يعتمد مستقبل الطب الذكي في الشرق الأوسط على استيراد الخوارزميات العالمية فقط، بل على القدرة على بناء أنظمة تفهم الإنسان العربي... بلغته، وثقافته، وطريقته الخاصة في التعبير عن الألم.
الطب المقبل... هل يفهمنا الذكاء الاصطناعي فعلاً؟
قد تستطيع الخوارزميات المستقبلية تحليل ملايين الصور الطبية خلال ثوانٍ، والتنبؤ بالأمراض قبل ظهور أعراضها، لكن نجاحها الحقيقي في العالم العربي قد يتوقف على مهمة تبدو أبسط بكثير: فهم كلمة واحدة يقولها المريض.
ولهذا قد لا يكون السؤال الأهم في الطب المقبل: هل تتحدث الخوارزمية العربية؟ بل: هل تفهم الإنسان العربي؟
لأن التشخيص لا يبدأ من الصورة الشعاعية، ولا من نتيجة المختبر، بل من قصة يرويها مريض. وإذا أخطأت الخوارزمية في فهم أول كلمة من تلك القصة، فقد تخطئ في فهم القصة كلها.
هل انتهى عصر «الذكاء الاصطناعي الطبي المتخصص»؟https://aawsat.com/%D8%B9%D9%84%D9%88%D9%85/5286816-%D9%87%D9%84-%D8%A7%D9%86%D8%AA%D9%87%D9%89-%D8%B9%D8%B5%D8%B1-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D8%B7%D8%A8%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%AA%D8%AE%D8%B5%D8%B5%D8%9F
ماذا لو لم يكتفِ الذكاء الاصطناعي بإعطاء التوصية الطبية، بل بدأ بتنظيم المواعيد، وطلب الفحوصات، ومتابعة المرضى، واتخاذ خطوات تنفيذية بنفسه؟ لسنوات طويلة ساد اعتقاد شبه راسخ داخل الأوساط الطبية والتقنية أن أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي الصحي هي تلك التي جرى تصميمها خصيصاً للقطاع الطبي، وتدريبها على قواعد بيانات سريرية متخصصة. وكان المنطق يبدو بديهياً؛ فكلما ازداد النظام تخصصاً، ازدادت قدرته على فهم تعقيدات التشخيص، والعلاج، واتخاذ القرار السريري.
إلا أن دراسة جديدة نُشرت في مجلة «نيتشر ميديسن» (Nature Medicine) في 12 يونيو (حزيران) 2026تطرح سؤالاً لم يكن مطروحاً بجدية قبل سنوات قليلة: هل ما زال الذكاء الاصطناعي الطبي المتخصص يتمتع بالتفوق الذي افترضه الجميع؟
معركة جديدة في الذكاء الاصطناعي الطبي
«العام» و«المتخصص»
أظهرت الدراسة، التي قادها الباحث كريثيك فيشواناث (Krithik Vishwanath) مع فريق من جامعة نيويورك (New York University) ومركز لانغون الصحي التابع لها (NYU Langone Health)، أن بعض النماذج اللغوية العامة المتقدمة استطاعت في عدد من الاختبارات الطبية تحقيق أداء يضاهي، بل ويتجاوز أحياناً، أداء أدوات ذكاء اصطناعي جرى تطويرها خصيصاً للاستخدامات السريرية.
وقد لا تبدو هذه النتيجة مجرد تفصيل تقني يهم الباحثين وحدهم، لكنها قد تمثل مؤشراً على تحول أوسع في الطريقة التي يفكر بها العلماء في مستقبل الذكاء الاصطناعي الطبي، وفيما إذا كان عصر النماذج المتخصصة يقترب من نقطة إعادة تقييم حقيقية.
واعتمد الباحثون على مجموعة من الاختبارات المصممة لتقييم قدرات النماذج المختلفة في التعامل مع المهام الطبية المعقدة، والاستدلال السريري، وتحليل المعلومات الصحية. وكانت النتيجة التي لفتت الانتباه أن بعض النماذج العامة واسعة النطاق حققت أداءً يضاهي أو يتجاوز أداء أنظمة طبية متخصصة طُورت خصيصاً للعمل في المجال الصحي.
وتشير هذه النتائج إلى أن اتساع المعرفة التي تكتسبها النماذج العامة من مصادر متنوعة قد يمنحها قدرة أكبر على الربط بين المعلومات وفهم السياقات المختلفة. فبدلاً من التعلم من قواعد بيانات طبية محدودة نسبياً، تستفيد هذه الأنظمة من كم هائل من المعارف العلمية، واللغوية، والبحثية التي تسمح لها بتطوير قدرات استدلالية أكثر مرونة.
ولا يعني ذلك بالضرورة أن النماذج الطبية المتخصصة فقدت أهميتها، لكنه يشير إلى أن الفجوة التي كانت تفصل بين النماذج العامة والمتخصصة بدأت تتقلص بوتيرة أسرع مما توقعه كثير من الخبراء.
السر ليس في المعلومات وحدها
أهمية خاصة للعالم العربي
لا تقتصر أهمية هذه النتائج على المختبرات البحثية، أو شركات التكنولوجيا، بل قد تحمل دلالات خاصة للعالم العربي في وقت تتسارع فيه الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي الصحي، والنماذج اللغوية العربية.
فعلى مدى السنوات الأخيرة اتجهت مبادرات كثيرة حول العالم إلى تطوير نماذج طبية متخصصة انطلاقاً من الاعتقاد بأن التخصص العميق هو الطريق الأفضل لتحقيق الأداء السريري الأمثل. غير أن الدراسة الجديدة تطرح احتمالاً مختلفاً يتمثل في أن النماذج العامة واسعة النطاق قد تكون قادرة، في بعض الحالات، على تحقيق مستويات مماثلة من الأداء بعد تكييفها، وتدريبها على السياقات المحلية المناسبة.
وبالنسبة للدول العربية، يكتسب هذا السؤال أهمية إضافية. فبناء نموذج طبي متخصص من الصفر يتطلب موارد مالية وبشرية هائلة، وقواعد بيانات سريرية واسعة، ومحدثة باستمرار. أما الاستفادة من النماذج العامة المتقدمة، وتكييفها للغة العربية، والاحتياجات الصحية المحلية فقد تمثل مساراً أكثر سرعة ومرونة في بعض التطبيقات. قد يكون هذا النهج أكثر واقعية للدول التي تسعى إلى تسريع التحول الرقمي الصحي دون تحمل التكلفة الكاملة لبناء نماذج طبية ضخمة من الصفر.
كما أن هذه المقاربة قد تساعد على تسريع تطوير أدوات صحية رقمية تدعم العاملين الصحيين في المناطق البعيدة، وتسهم في تحسين الوصول إلى المعرفة الطبية الحديثة، خصوصاً في البيئات التي تعاني نقصاً في بعض التخصصات الدقيقة، أو تفاوتاً في توزيع الخدمات الصحية.
ومع التوسع المتسارع في برامج التحول الرقمي الصحي في المملكة العربية السعودية، ودول الخليج، وعدد من الدول العربية الأخرى، قد لا يكون السؤال الأهم في السنوات المقبلة هو كيفية بناء أكبر عدد من النماذج المتخصصة، بل كيفية الاستفادة من القدرات المتنامية للنماذج العامة، مع ضمان سلامتها، وموثوقيتها، وملاءمتها للواقع الصحي العربي.
اختبارات متعددة ومتكاملة
مرحلة جديدة من الطب
• أسئلة تتجاوز التكنولوجيا. لكن كما حدث مع كثير من التحولات التقنية الكبرى في تاريخ الطب، لا تقتصر الأسئلة المطروحة على ما تستطيع التكنولوجيا فعله، بل تمتد إلى ما ينبغي لها أن تفعله. فإذا كانت النماذج العامة بدأت تحقق أداءً يضاهي بعض الأنظمة الطبية المتخصصة، أو يتفوق عليها، فإن ذلك يفتح باباً جديداً من التساؤلات حول كيفية توظيف هذه التقنيات داخل الممارسة السريرية. فالتفوق في الاختبارات لا يكفي وحده لضمان سلامة التطبيق في الواقع، حيث تتداخل العوامل الطبية والنفسية والاجتماعية والإنسانية في كل قرار علاجي. كما تثير هذه النتائج سؤالاً محورياً يتعلق بالثقة. فهل ينبغي الاعتماد على نموذج عام جرى تدريبه على مليارات النصوص من مجالات متنوعة، أم على نظام طبي صُمم خصيصاً للعمل داخل بيئة سريرية محددة؟ وما المعايير التي يجب أن تستند إليها المؤسسات الصحية عند اختيار أحد هذين المسارين؟
وتزداد أهمية هذه التساؤلات كلما اقتربت الأنظمة الذكية من التأثير المباشر في القرارات السريرية. فإذا أوصى النظام بخطة علاجية غير مناسبة، أو أغفل معلومة مؤثرة في مسار الرعاية، فإن المسؤولية لا تقع على الخوارزمية، بل تبقى مسؤولية بشرية ومؤسسية في المقام الأول.
ولهذا فإن مستقبل الذكاء الاصطناعي الطبي لن يتحدد فقط بقدرة النماذج على الإجابة عن الأسئلة، أو اجتياز الاختبارات، بل أيضاً بقدرتنا على بناء أطر أخلاقية وتنظيمية تضمن استخدام هذه الأدوات بصورة آمنة، وشفافة، ومسؤولة.
• مرحلة جديدة من الطب. قبل سنوات قليلة كان السؤال المطروح هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادراً على مساعدة الأطباء في فهم البيانات الطبية، وتحليلها. أما اليوم، وبعد التطور السريع للنماذج اللغوية واسعة النطاق، فقد أصبح السؤال مختلفاً: ما نوع الذكاء الاصطناعي الذي سيقود المرحلة المقبلة من التحول الرقمي في الرعاية الصحية؟
تشير نتائج الدراسة الجديدة إلى أن الحدود التقليدية بين النماذج العامة والنماذج الطبية المتخصصة بدأت تصبح أقل وضوحاً مما كانت عليه في السابق. فالنماذج العامة لم تعد مجرد أدوات متعددة الاستخدامات، بل أصبحت تمتلك قدرات متنامية تسمح لها بأداء مهام كانت تُعد حتى وقت قريب حكراً على الأنظمة المصممة خصيصاً للقطاع الصحي.
ولا يعني ذلك بالضرورة نهاية عصر النماذج الطبية المتخصصة، لكنه قد يشير إلى بداية مرحلة جديدة تتعايش فيها مقاربتان مختلفتان: الأولى تقوم على بناء أنظمة شديدة التخصص لمهام سريرية محددة، والثانية تعتمد على الاستفادة من القدرات الواسعة للنماذج العامة، ثم تكييفها لتلبية الاحتياجات الطبية المحلية.
وفي نهاية المطاف، قد لا تكون الرسالة الأهم لهذه الدراسة أن النماذج العامة أصبحت أكثر ذكاءً، بل إن مستقبل الطب الرقمي قد يكون أكثر مرونة مما تصورناه سابقاً. فبينما تتغير التقنيات بسرعة غير مسبوقة، يبقى الهدف ثابتاً: توظيف أفضل ما تقدمه الخوارزميات لخدمة الإنسان، مع الحفاظ على الحكم السريري، والمسؤولية الأخلاقية، والثقة الإنسانية التي شكلت جوهر الممارسة الطبية عبر التاريخ.
حيوانات منوية مُستنبتة مختبرياً للمساعدة في الإنجاب
العقم ليس موضوعاً يُحب الرجال التحدث عنه، ولكنه شائع جداً، إذ يُعاني نحو واحد من كل عشرة أزواج من مشاكل في الإنجاب، وفي نصف الحالات يكون السبب كلياً أو جزئياً متعلقاً بالحيوانات المنوية (الحيامن). وفي كثير من الحالات، لا تُجدي العلاجات الحالية نفعاً، لكن شركة ناشئة أميركية تُدعى «باتيرنا بيوساينسز» تعتقد أنها قادرة على تغيير هذا الواقع، كما كتب مايكل لو بيج في مجلة «نيوساينتست».
إنتاج عينات من «الحيامن»
هناك أسباب عديدة قد تجعل الرجال يُعانون من صعوبة الإنجاب. قد يكون لديهم عدد قليل من الحيوانات المنوية، أو قد لا تتمكن حيواناتهم المنوية من اختراق البويضة، وما إلى ذلك. في هذه الحالات، عادة ما ينجح حقن الحيوانات المنوية مباشرة في البويضة كونه جزءاً من علاج التلقيح الصناعي.
إلا أن نحو واحد من كل مائة رجل لا يحتوي سائله المنوي على أي حيوانات منوية على الإطلاق. قد يكون سبب هذا النقص وجود انسداد ما، يمنع الحيوانات المنوية من الوصول إلى البروستاتا. في هذه الحالات، عادة ما يكون من الممكن إزالة الانسداد أو الحصول على الحيوانات المنوية مباشرة من الخصيتين.
لكن في معظم الحالات التي لا يحتوي فيها السائل المنوي على حيوانات منوية، فإن ذلك يعود إلى قلة إنتاجها في الخصيتين أو انعدامه. وهنا يأتي دور شركة «باتيرنا» للعلوم الحيوية. ويقول أليكس باستوزاك، المؤسس المشارك ورئيس الشركة، إن الشركة قادرة على أخذ عينات صغيرة من أنسجة الخصيتين وإنتاج «عدد يتراوح بين بضعة آلاف إلى عشرات الآلاف من الحيوانات المنوية» من كل عينة.
وتؤكد الشركة أن الحيوانات المنوية التي استخلصتها قادرة على تخصيب بويضات بشرية، التي تطورت إلى أجنة في مراحلها المبكرة. ويوضح باستوزاك أن فريق «باتيرنا» قادر على تحقيق ذلك؛ لأنه حدد الإشارات التي تحفز الخلايا الجذعية للحيوانات المنوية على بدء تكوينها. وتستغرق هذه العملية نحو شهر في المختبر.
لم تقدم «باتيرنا» أي دليل يدعم ادعاءاتها حتى الآن، ويقول باستوزاك إن الأمر يتعلق بحماية الملكية الفكرية. وإذا كانت «باتيرنا» قد حققت ما تدّعيه، فالسؤال التالي هو: هل هذا آمن؟
محاذير ومخاطر
تتكون الحيوانات المنوية من خلايا جذعية في الخصيتين. وعندما تنقسم هذه الخلايا الجذعية إلى خليتين، تبقى إحداهما خلية جذعية، بينما تنقسم الأخرى لتكوين أربع حيوانات منوية عبر عملية تُسمى الانقسام الاختزالي، حيث تتبادل الكروموسومات أجزاءً من الحمض النووي.
يقول مايلز ويلكنسون، من جامعة كاليفورنيا في سان دييغو، الذي يدرس الخلايا الجذعية للحيوانات المنوية: «هذا وضع خطير للغاية». فعندما ينكسر الحمض النووي، هناك خطر من عدم إعادة تركيبه بشكل صحيح، لذا من المهم جداً عدم تعطيل عملية الانقسام الاختزالي.
إلا أن باستوزاك يقول إن الحيوانات المنوية المُستنبتة مختبرياً تبدو طبيعية. ويضيف: «لقد أثبتنا أن الحيوانات المنوية التي نُنتجها في المختبر تُشبه جزيئياً الحيوانات المنوية التي تُنتج (في الخصيتين) تماماً».
بافتراض أن تقنية «باتيرنا» آمنة، فإن السؤال الأهم التالي هو: ما نسبة الرجال المصابين بالعقم الذين يمكن أن تُساعدهم هذه التقنية؟ فبعض الرجال الذين لا يُنتجون حيوانات منوية يفتقرون إلى الخلايا الجذعية للحيوانات المنوية تماماً، ومن المؤكد أن هذه التقنية لن تُجدي نفعاً معهم. أما لدى البعض الآخر فإن الخلايا الجذعية للحيوانات المنوية لا تتحول إلى حيوانات منوية، ومن المرجح أن تكون الطفرات هي السبب في كثير من الحالات.
يقول جيرت هامر، من معهد أمستردام لأبحاث التكاثر والتطور في هولندا، إنه إذا كانت الطفرة تعيق الانقسام الاختزالي في الخصيتين، فمن المرجح أن تعيقه أيضاً في المختبر.
لكن باستوزاك يدّعي أن فريقه تمكن من استخلاص الحيوانات المنوية في المختبر من رجال لا ينتجون أي حيوانات منوية في خصيتيهم. ويعزو ذلك إلى وجود طفرات لديهم تمنع الخلايا الداعمة من تحفيز الانقسام الاختزالي، كما يقول، وبالتالي فإن توفير الإشارات الصحيحة يسمح بتكوين الحيوانات المنوية.
ومع ذلك لا يوجد لدينا دليل يدعم هذا... لكن الأمل هو أن تكون الشركة على صواب، لأن الكثير من الأزواج قد يستفيدون إذا كان كذلك. ولكن ماذا لو كان «باتيرنا» مخطئة؟ حسناً، ثمة حل محتمل؛ وهو استخدام تقنية كريسبر لتعديل الجينات لتصحيح الطفرة المسببة للعقم في الخلايا الجذعية للحيوانات المنوية، ما يُمكّنها من التحول إلى حيوانات منوية، وبالتالي ولادة أطفال مُعدّلين جينياً لا يحملون هذه الطفرة الضارة.
ولكن هذا ليس بالأمر الهين، ففي معظم الحالات فإننا لا نملك فكرة واضحة عن الطفرة المُسببة للعقم، بل مجرد بعض الارتباطات غير المؤكدة. ومع ذلك، وفي الحالات التي نستطيع فيها تحديد الطفرة بدقة، يكون استخدام تعديل الجينات في الخلايا الجرثومية لهذا الغرض مُبرراً في الواقع.
ولا تستبعد «باتيرنا» هذا الخيار. ويقول باستوزاك: «لن أستبعده تماماً، لأنني أعتقد أن العلم والتكنولوجيا سيواصلان التقدم، والهدف هنا هو مساعدة الكثير من الناس».
