طوّر فريق بحثي من جامعة ساوثهامبتون البريطانية، بالتعاون مع مستشفى الجامعة، نظامًا جديدًا للذكاء الاصطناعي أُطلق عليه اسم "CenSegNet"، قادرًا على تحليل الجسيمات المركزية -وهي بنى مجهرية دقيقة تلعب دورًا محوريًا في عملية الانقسام الخلوي- عبر آلاف عينات أورام الثدي، بدقة وسرعة لم تكن ممكنة سابقًا بالطرق التقليدية.
ومنذ أكثر من قرن، يعرف العلماء أن اضطرابات الجسيم المركزي مرتبطة بالسرطان، غير أن التعقيد البنيوي لهذه الجسيمات وصغر حجمها الشديد جعلا دراستها المعمّقة داخل أنسجة المرضى أمرًا بالغ الصعوبة، إذ ظلت الأدوات التقليدية عاجزة عن رصد أنماطها بدقة على مستوى الخلية الواحدة عبر الورم بأكمله.
وبتحليل أكثر من 330 ألف جسيم مركزي مستخلصة من 911 عينة نسيجية تعود لـ127 مريضة مصابة بسرطان الثدي، كشف النظام أن ما كان يُنظر إليه سابقًا باعتباره اضطرابًا واحدًا هو في الواقع عمليتان بيولوجيتان منفصلتان تعملان بشكل مستقل: الأولى تتعلق بتضاعف عدد الجسيمات المركزية داخل الخلية، والثانية بتضخم حجمها بشكل غير طبيعي. وقد تبيّن أن هذين الخللين يمكن أن يظهرا في مناطق مختلفة من الورم نفسه، وأن الشكل المرتبط بالتضخم الحجمي يرتبط تحديدًا بزيادة عدوانية الورم وتراجع معدلات النجاة لدى المريضات، في حين ارتبطت المستويات المنخفضة منه بفرص نجاة أفضل. وقد نُشرت نتائج الدراسة، التي قادها الدكتور صلاح إلياس من كلية العلوم البيولوجية بجامعة ساوثهامبتون، في مجلة Nature Communications.
وتُظهر هذه النتائج كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكشف عن أنماط بيولوجية دقيقة كانت غير قابلة للرصد سابقًا بالوسائل التقليدية، إذ يرى الباحثون أن هذا النهج يفتح الباب أمام تطوير مؤشرات حيوية جديدة، وقد يمهّد مستقبلاً لاستراتيجيات علاجية أكثر تخصيصًا تراعي الفروق الدقيقة بين المريضات.
المصدر : https://intelligences.articlophile.net/articles/i/...
