إعادة التحليل الجيني تنجح في تشخيص مئات الأمراض النادرة «المجهولة»

رصدت سرطانات وراثية في الجهاز الهضمي وأمراضاً عصبية عضلية

إعادة التحليل الجيني تنجح في تشخيص مئات الأمراض النادرة «المجهولة»
TT
20

إعادة التحليل الجيني تنجح في تشخيص مئات الأمراض النادرة «المجهولة»

إعادة التحليل الجيني تنجح في تشخيص مئات الأمراض النادرة «المجهولة»

في تقدم ملحوظ في مجال أبحاث الأمراض النادرة حصل أكثر من 500 مريض أوروبي كانوا يعانون من حالات مجهولة، على تشخيصات دقيقة بفضل تعاون رائد بين مؤسسات علمية أوروبية متعددة. وقد ساعدت هذه الجهود في تقديم تفسير واضح للمرضى الذين يعانون من اضطرابات عصبية نادرة مثل الإعاقات الذهنية الشديدة والسرطانات الوراثية في الجهاز الهضمي وأمراض عصبية عضلية.

تحديات الأمراض النادرة

تُصنف الأمراض النادرة في الاتحاد الأوروبي على أنها تلك التي تصيب أقل من خمسة أفراد لكل 10 آلاف شخص. ويوجد أكثر من 7 آلاف مرض نادر معروف 70 في المائة منها لها أسباب جينية، حيث يعد تشخيص هذه الحالات تحدياً هائلاً. وغالباً ما تجعل ندرة هذه الأمراض التعرف على المتغيرات الجينية المسبِّبة أمراً معقداً حتى بين أفراد الأسرة الواحدة.

وقدمت نتائج الأبحاث إجابات غيَّرت حياة المرضى وأسرهم، حسب الدراسة التي نُشرت في مجلة «Nature Medicine» في 17 يناير(كانون ثاني) 2025. وقاد هذا المشروع باحثون من جامعة توبنغن بألمانيا، والمركز الطبي لجامعة رادبود بهولندا، والمركز الوطني لتحليل الجينوم في برشلونة بإسبانيا.

ومن خلال مبادرة «حل الأمراض النادرة التي لم يتم حلها Solve-RD - solving the unsolved rare diseases»، حلّل الباحثون بيانات الجينوم لستة آلاف و447 مريضاً وثلاثة آلاف و197 من أفراد الأسرة غير المصابين. وقد أسفر عملهم عن تشخيصات لـ506 مرضى. في 15 في المائة من هذه الحالات جرى تحديد مؤشرات قابلة للتنفيذ مثل العلاجات المحتملة فيما قدمت التشخيصات وضوحاً أساسياً لكثير من المرضى الآخرين.

إطار موحد للتشخيص

وقد اعتُمد نهج حل الأمراض النادرة بدعم من 300 خبير من 12 دولة أوروبية وكندا على نظام مراجعة خبراء من مستويين استغل خبرات متخصصين في علم الوراثة السريرية وعلوم البيانات وأبحاث الأمراض النادرة. ومن خلال توحيد المنهجيات التشخيصية عبر شبكات المراجع الأوروبية المعروف بـ«التحالف الأوروبي لأبحاث الأمراض النادرة» ، European Rare Disease Research Alliance (ERDERA)، تم إنشاء إطار موحد لتحليل البيانات الجينية بغضّ النظر عن مكان وجود المريض، مما يضمن حصول المرضى في مختلف الدول على نفس مستوى الرعاية والخبرة.

ويعدّ نجاح حل الأمراض النادرة نموذجاً لمبادرة التحالف الأوروبي لأبحاث الأمراض النادرة، وهي مبادرة جديدة تهدف إلى توسيع إطار التشخيص. وبمشاركة أكثر من 180 منظمة بقيادة المعهد الوطني الفرنسي للصحة والبحوث الطبية (French National Institute of Health and Medical Research INSERM) في فرنسا، يتم التخطيط لتوسيع نطاق إعادة تحليل البيانات الجينية ليشمل أكثر من 100 ألف مجموعة بيانات لأمراض نادرة.

تقنيات جينومية مبتكرة

تقود تقنيات مثل تسلسل الجينوم طويل القراءة لتحديد الطفرات الهيكلية والمركّبة، ورسم الخرائط الجينية البصرية، للحصول على عرض عالي الدقة لإعادة ترتيب الجينات وتسلسل الحامض النووي الريبي RNA لكشف التغيرات في مستويات التعبير المرتبطة بالأمراض. وهو ما يسرع من أداء التشخيصات للمرضى الذين لا يزالون دون تشخيص واستكشاف تدخلات علاجية مستهدفة.

وقال هولم غراسنر، من معهد علم الوراثة الطبية وعلم الجينوم التطبيقي بجامعة توبنغن بألمانيا والمشارك في الدراسة، إن نجاح الفريق في تشخيص أكثر من 500 مريض يمثل خطوة بارزة في أبحاث الأمراض النادرة. وسيجري توسيع هذا النهج مع المعهد الوطني الفرنسي للصحة والبحوث الطبية لمساعدة مزيد من المرضى والأسر في جميع أنحاء أوروبا. ومن بين الإنجازات البارزة كان تشخيص مريض عاش مع حالة غير مشخصة لمدة 20 عاماً.

وأشارت ليسينكا فيسرز، من قسم علم الوراثة البشرية بالمركز الطبي لجامعة رادبود بهولندا والمشاركة في الدراسة، إلى أهمية إعادة تحليل مجموعات البيانات الضخمة وقالت إن إعادة تحليل بيانات المرضى أتاحت لهم العثور على أنماط وتقديم تشخيصات للمرضى الذين ظلوا بلا تشخيص لفترات طويلة، وهو ما يبرز قوة دمج البيانات والتعاون.

واكد ألكساندرهويسن، أستاذ تقنيات الجينوم في جامعة رادبود بهولندا والمشارك الرئيسي في الدراسة، أن «هذا الجهد يُظهر الإمكانات الهائلة للتعاون الأوروبي. ورغم أننا اعتمدنا على بيانات موجودة فإننا نأمل في تحقيق اكتشافات جديدة وتقديم حلول علاجية في المستقبل».

ويمثل نجاح «حل الأمراض النادرة التي لم يتم حلها»، (Solve-RD)، لحظة تحوّل في دراسة الاضطرابات الجينية النادرة. وقد أثبت الباحثون من خلال استغلال الخبرات التعاونية والتقنيات الجينومية المتطورة إمكانات «الطب الدقيق» في تقديم الوضوح والحلول القابلة للتنفيذ للمرضى المصابين بأمراض نادرة. ومن خلال مبادرات «التحالف الأوروبي لأبحاث الأمراض النادرة» يتجه الباحثون نحو تحقيق تقدم كبير مما يوفر الأمل لعدد لا يُحصى من الأفراد والعائلات المتأثرين بهذه الحالات الصعبة التي يمكن أن تغير الحياة.


مقالات ذات صلة

مارادونا توفي «وهو يتعذب» وفق شهادة طبيبين شرعيَّين

الرياضة صورة لأسطورة كرة القدم دييغو مارادونا في الموسم الكروي 1987 - 1988 (رويترز-أرشيفية)

مارادونا توفي «وهو يتعذب» وفق شهادة طبيبين شرعيَّين

قال طبيبان أجريا تشريحاً لجثة أسطورة كرة القدم، الأرجنتيني دييغو أرماندو مارادونا، إنه كان «يتعذب» وإن وزن قلبه كان «ضعف وزنه الطبيعي تقريباً» قبيل وفاته.

«الشرق الأوسط» (بوينس آيرس)
صحتك 5 فوائد لممارسة تمارين الكارديو يومياً على صحة الرجال

5 فوائد لممارسة تمارين الكارديو يومياً على صحة الرجال

يُمكن لممارسة تمارين الكارديو (مثل المشي وركوب الدراجة والسباحة) يومياً أن توفر كثيراً من الفوائد للرجال، سواء على المستوى الجسدي أو النفسي.

«الشرق الأوسط» (بيروت)
صحتك مجموعة من حيوانات الألبكة تظهر في أحد المزارع بآيرلندا (رويترز)

علماء يستخدمون أجساماً مضادة من حيوانات الألبكة لصنع دواء جديد للإنفلونزا

يستخدم العلماء الأجسام المضادة المأخوذة من حيوانات الألبكة في دواء جديد لعلاج الإنفلونزا الوبائية، ضمن مشروع بقيمة 33 مليون جنيه إسترليني.

«الشرق الأوسط» (لندن)
شمال افريقيا وزيرا الصحة والشؤون النيابية خلال حضور تصويت البرلمان على القانون (وزارة الشؤون النيابية)

خفض غرامة «الأخطاء» يُمرر قانون «المسؤولية الطبية» في مصر

وافق مجلس النواب المصري (البرلمان)، الثلاثاء، وبشكل نهائي، على مشروع القانون المثير للجدل، والخاص بـ«تنظيم المسؤولية الطبية وسلامة المريض».

أحمد عدلي (القاهرة)
صحتك غالباً ما تحتوي مشروبات الطاقة على كميات كبيرة من السكر والإلكتروليتات التي لا يحتاجها إلا الرياضيون المحترفون (رويترز)

7 أطعمة «صحية» قد تقصر عمرك... احذرها!

الكثير منا يسعى لاتباع نظام غذائي صحي أملاً في العيش حياة أطول وأكثر نشاطاً، لكن المفاجأة أن بعض الأطعمة التي نعتبرها صحية قد تكون عائقاً أمام تحقيق هذا الهدف.

«الشرق الأوسط» (بيروت)

كيف يسهم الذكاء الاصطناعي «مفتوح المصدر» في دعم التشخيص الطبي؟

الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية (جامعة هارفارد)
الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية (جامعة هارفارد)
TT
20

كيف يسهم الذكاء الاصطناعي «مفتوح المصدر» في دعم التشخيص الطبي؟

الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية (جامعة هارفارد)
الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية (جامعة هارفارد)

يشهد مجال الذكاء الاصطناعي تطوراً غير مسبوق، حيث أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) قادرة على أداء مهام معرفية معقدة في الطب، فمن الإجابة الدقيقة عن الأسئلة الطبية متعددة الاختيارات، إلى تقديم استدلالات سريرية متقدمة ووضع تشخيص تفاضلي للحالات الطبية المعقدة، يثبت الذكاء الاصطناعي قدرته على دعم التشخيص الطبي.

وتشير الإحصاءات إلى أن الأخطاء التشخيصية تتسبب في وفاة أو إعاقة دائمة لنحو 795 ألف مريض سنوياً في الولايات المتحدة وحدها. ومع التكاليف الباهظة الناتجة عن التشخيص الخاطئ أو المتأخر، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دوراً حيوياً في تحسين دقة التشخيصات وتقليل الأخطاء الطبية. وخلال العامين الماضيين، تفوقت نماذج الذكاء الاصطناعي «مغلقة المصدر»، مثل (GPT - 4) من شركة «أوبن إي آي»، في تشخيص الحالات الطبية المعقدة، ما جعلها جزءاً من تطبيقات الرعاية الصحية. ورغم توفر نماذج «مفتوحة المصدر»، فإنها لم تصل بعد إلى نفس مستوى الأداء.

لكن دراسة لباحثين من كلية الطب بجامعة هارفارد الأميركية كشفت عن أن النماذج الحديثة مفتوحة المصدر، مثل (Llama 3.1) من شركة «ميتا»، يمكنها منافسة النماذج مغلقة المصدر، حيث حققت نتائج واعدة في اختبارات متقدمة. وأظهرت الدراسة أن (Llama 3.1) قدم أداءً مماثلاً لأحد أقوى النماذج المغلقة في تشخيص الحالات الطبية المعقدة، ونُشرت نتائجها بعدد 17 مارس (آذار) 2025 بدورية (JAMA Health Forum).

ويُعد (Llama 3.1) جزءاً من سلسلة نماذج (Llama) التي تطورها «ميتا» بوصفها بديلاً مفتوح المصدر، ما يتيح للباحثين استخدامها وتعديلها بحرية دون قيود تجارية. وتتميز النماذج المفتوحة بإمكانية تخصيصها وفق الاحتياجات الخاصة، مثل التدريب على بيانات داخلية دون مشاركة معلومات حساسة، بينما تبقى النماذج المغلقة احتكارية وتعمل فقط عبر خوادم الشركات.

نماذج الذكاء الاصطناعي تعتمد على مجموعات ضخمة من البيانات (جامعة هارفارد)
نماذج الذكاء الاصطناعي تعتمد على مجموعات ضخمة من البيانات (جامعة هارفارد)

تشخيص الأمراض

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي، المفتوحة والمغلقة، على تحليل بيانات ضخمة تشمل الكتب الطبية والأبحاث وبيانات المرضى، ما يساعدها في تشخيص الأمراض مثل الأورام وفشل القلب والتهابات القولون. وعند مواجهة حالة جديدة، تقارن النماذج المعلومات الواردة بما تعلمته سابقاً لتقديم تشخيصات محتملة.

وخلال الدراسة، خضع نموذج (Llama 3.1) لاختبار شمل 70 حالة سريرية معقدة و22 حالة جديدة لضمان دقة التقييم. وحقق دقة 70 في المائة في التشخيص، متفوقاً على (GPT - 4) الذي سجل 64 في المائة، وحدد التشخيص الصحيح في محاولته الأولى بنسبة 41 في المائة مقابل 37 في المائة لـ(GPT - 4). أما في الحالات الجديدة، فقد ارتفعت دقته إلى 73 في المائة، مع تحديد التشخيص الصحيح كمقترح أول بنسبة 45 في المائة.

وقال الدكتور أرغون مانراي، الباحث الرئيسي للدراسة وأستاذ المعلوماتية الطبية الحيوية بجامعة هارفارد، إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مساعداً موثوقاً للأطباء إذا أُدمج بحكمة في البنية التحتية الصحية.

وأضاف لـ«الشرق الأوسط» أن النماذج المفتوحة والمغلقة تختلف في الخصوصية وأمان البيانات، حيث تتيح النماذج المفتوحة تشغيلها والاحتفاظ بالبيانات داخل المستشفيات؛ ما يحافظ على سرية بيانات المرضى، بينما تتطلب النماذج المغلقة إرسال البيانات لخوادم خارجية، ما قد يثير مخاوف أمنية. كما أن النماذج المفتوحة أكثر مرونة وأقل تكلفة، مما يجعلها مناسبة للمؤسسات محدودة الموارد.

ورغم ذلك، أشار مانراي إلى تحديات تعيق تبني النماذج المفتوحة، مثل الحاجة لفريق تقني للصيانة وصعوبة تكاملها مع الأنظمة الطبية مقارنة بالمغلقة، التي توفر دعماً فنياً متكاملاً. كما أن ضمان دقتها يتطلب دراسات سريرية إضافية وتحديثات مستمرة لتحسين الأداء وتجنب التحيزات.

منصات مفتوحة المصدر

تتوفر عدة نماذج طبية مفتوحة المصدر، أبرزها منصة (Azure AI Foundry) من «مايكروسوفت»، التي توفر نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة لتحليل الصور الطبية وإعداد تقارير الأشعة السينية. وتضم المنصة نماذج مثل (MedImageInsight) لتصنيف الصور وكشف الحالات غير الطبيعية، و(MedImageParse) لتحديد حدود الأورام والأعضاء، و(CXRReportGen) لتحليل صور الأشعة السينية وإنتاج تقارير تشخيصية تلقائياً، مما يعزز دقة التشخيص ويسرّع إعداد التقارير الطبية. كما طوّرت شركة «إنفيديا» مع جامعة كينغز كوليدج لندن منصة (MONAI) لدعم بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي، مع تعزيز الخصوصية ودقة التشخيص.

كما أطلق باحثو جامعة كورنيل الأميركية منصة (OpenMEDLab) في مارس 2024، لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط بالمجال الطبي، مستندة إلى نماذج مثل (Gemini) من «غوغل»، مما يتيح نتائج تنافسية وتشجيع الابتكار في الرعاية الصحية.