ابتكار طبي جديد.. نظام ذكاء اصطناعي يتنبأ بعودة أورام الدماغ لدى الأطفال بدقة غير مسبوقة

طوّر باحثون نظام ذكاء اصطناعي قادرًا على التنبؤ بعودة أورام الدماغ لدى الأطفال من خلال تحليل متسلسل لصور الرنين المغناطيسي (MRI). ويعتمد هذا النظام على تقنية تُعرف باسم (التعلم الزمني) temporal learning، تتيح له معالجة عدة صور طبية مأخوذة بعد العلاج، وقد تفوق بنحو ملحوظ على النماذج التقليدية التي تعتمد على صورة واحدة فقط.
يُعدّ هذا النهج واعدًا في تقليل عدد الصور المطلوبة لتتبع حال الطفل الذي شُفي من السرطان؛ مما يقلل القلق الذي يعيشه الأهل، مع تمكين الأطباء من التدخل المبكر والموجّه عندما يكون خطر الانتكاس مرتفعًا. ومن المتوقع إجراء تجارب سريرية مستقبلية للتحقق من فعالية هذا النظام في الواقع العملي.
دور الذكاء الاصطناعي في تشخيص أورام الدماغ لدى الأطفال
أصبح الذكاء الاصطناعي أداة مهمة لتحليل الكميات الضخمة من الصور الطبية، وغالبًا ما يكتشف تغيرات قد يغفل عنها الأطباء. وفي مجال علاج أورام الدماغ لدى الأطفال، يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على تحسين مراقبة حالات الإصابة بالأورام الدبقية (Gliomas)، وهي أورام قابلة للعلاج غالبًا، لكنها قد تعاود الظهور بعد مدة من العلاج.
وقد تعاون باحثون من مركز Mass General Brigham مع مستشفى بوسطن للأطفال (Boston Children's Hospital)، ومركز Dana-Farber/Boston Children's Cancer and Blood Disorders Center، لتطوير نظام تعلم عميق يحلل سلسلة من صور الدماغ بعد العلاج. وقد درّبوا النموذج على اكتشاف العلامات المبكرة لاحتمالية عودة الورم. ونُشرت نتائج هذا البحث في مجلة New England Journal of Medicine AI في 24 من أبريل الجاري.
تحديات التنبؤ بعودة الورم
قال الباحث الرئيسي الدكتور Benjamin Kann من برنامج الذكاء الاصطناعي في الطب (Artificial Intelligence in Medicine (AIM) Program) التابع لمركز Mass General Brigham: 'العديد من الأورام الدبقية لدى الأطفال يمكن علاجها بالجراحة فقط، لكن عودة الورم قد تكون كارثية. ومن الصعب التنبؤ بمن هم أكثر عرضة للانتكاس، لذا يخضع الأطفال لفحوص رنين مغناطيسي متكررة لسنوات؛ مما يشكل عبئًا نفسيًا وجسديًا على المرضى وعائلاتهم. لذلك، نحن بحاجة إلى أدوات أفضل لتحديد المرضى المعرضين للخطر في وقت مبكر'.
ونظرًا إلى ندرة حالات الإصابة بسرطان الدماغ عند الأطفال، يواجه الباحثون صعوبة في جمع بيانات كافية. ولتجاوز هذا التحدي، تعاون الفريق مع عدة مؤسسات طبية أمريكية لتجميع قاعدة بيانات تحتوي على ما يقارب 4000 صورة رنين مغناطيسي لـ 715 طفلًا. ولتحقيق أقصى استفادة من هذه البيانات، استخدم الباحثون تقنية 'التعلم الزمني'، التي تدرب نظام الذكاء الاصطناعي على تحليل التغيرات التي تطرأ على صور دماغ الطفل بمرور الوقت بعد الجراحة، مما يحسن قدرته على التنبؤ بعودة الورم.
إدخال تقنية التعلم الزمني إلى التصوير الطبي
عادةً ما تُدرّب نماذج الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي على تحليل صورة واحدة لاتخاذ قرار معين، لكن تقنية 'التعلم الزمني' – التي لم تُستخدم سابقًا في هذا المجال – تعتمد على تحليل الصور المتعاقبة لتحديد احتمالية عودة الورم.
بدأ الباحثون بتدريب النموذج على ترتيب صور ما بعد الجراحة زمنيًا، ليتمكن من التقاط التغيرات الدقيقة بمرور الوقت، ثم عدّلوا النموذج ليربط هذه التغيرات بإمكانية حدوث انتكاس وعودة للسرطان.
وتوصل الباحثون إلى أن نموذج الذكاء الاصطناعي المعتمد على التعلم الزمني تمكن من التنبؤ بعودة الورم الدبقي سواء كان من الدرجة المنخفضة أو المرتفعة خلال سنة واحدة بعد العلاج، بدقة تتراوح بين 75% و 89%، وهي أعلى بكثير من دقة النماذج المعتمدة على صورة واحدة، والتي بلغت نحو 50% فقط. وكلما زاد عدد الصور المستخدمة بعد العلاج، تحسنت دقة النموذج، لكن التحسين استقر بعد استخدام 4 إلى 6 صور فقط.
التطبيق السريري والتجارب المستقبلية
يشير الباحثون إلى أن النموذج الجديد بحاجة إلى المزيد من التحقق في بيئات طبية مختلفة قبل اعتماده سريريًا. ويأملون إجراء تجارب سريرية مستقبلًا لمعرفة كون استخدام التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي سيساهم في تحسين رعاية المرضى، سواء عبر تقليل الفحوصات غير الضرورية للحالات المنخفضة الخطورة، أو من خلال بدء علاج وقائي مبكر للحالات ذات الخطورة العالية.

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

البوابة العربية للأخبار التقنية

١٣-٠٥-٢٠٢٥

• البوابة العربية للأخبار التقنية

أداة ذكاء اصطناعي تحلل ملامح الوجه للتنبؤ بالشيخوخة والوضع الصحي لمرضى السرطان

طوّر باحثون أداة ذكاء اصطناعي جديدة تُدعى FaceAge، تعتمد على تحليل صور الوجه لتقدير العمر البيولوجي والتنبؤ بمعدلات البقاء على قيد الحياة لدى مرضى السرطان. وفي دراسة خاصة لاختبار الأداة أُجريت على أكثر من 6,000 مريض، أظهرت النتائج أن العمر البيولوجي المقدّر لهؤلاء المرضى كان في المتوسط أعلى بنحو خمس سنوات من أعمارهم الفعلية، وقد ارتبط هذا الفارق بنتائج صحية أسوأ. وتميّزت الأداة بدقة تفوقت على الأطباء في توقع متوسط البقاء على قيد الحياة على المدى القصير، خاصة لدى المرضى الذين يخضعون للعلاج الإشعاعي التلطيفي، مما يعزز دورها وسيلةً داعمة في اتخاذ القرارات الطبية. وتشير نتائج الدراسة إلى أن ملامح الوجه قد تُعدّ مؤشرات حيوية دقيقة للتنبؤ بالشيخوخة والحال الصحية للمرضى، مما يمهّد الطريق أمام تطبيقات واسعة في الطب الدقيق (الطب الشخصي). تفاصيل الدراسة طوّر فريق من الباحثين في مؤسسة Mass General Brigham خوارزمية تعلم عميق تُعرف باسم FaceAge، تعتمد على صور الوجه للتنبؤ بالعمر البيولوجي والنتائج الصحية لمرضى السرطان. وأظهرت النتائج أن المرضى الذين خضعوا للدراسة، وعددهم 6,196 شخصًا، بدوا في صورهم أكبر سنًا مما هم عليه فعليًا، إذ تجاوز العمر البيولوجي التقديري لديهم العمر الزمني بنحو خمس سنوات. كما لوحظ أن المرضى الذين قدّرت لهم الأداة أعمارًا بيولوجية أعلى كانت فرص بقائهم على قيد الحياة أقل، خاصة في الحالات التي تجاوز فيها التقدير البيولوجي حاجز الـ85 عامًا. وفي تجربة أخرى، طُلب من عشرة أطباء تقييم متوسط البقاء على قيد الحياة لـ 100 مريض يتلقون علاجًا تلطيفيًا، بالاعتماد على صورهم وبياناتهم الطبية. فكانت توقعاتهم أقل دقة من توقعات أداة الذكاء الاصطناعي FaceAge، لكن عندما زُوّدوا بتقديرات الأداة عن الأعمار البيولوجية، تحسنت توقعاتهم بنحو ملحوظ. تقنية واعدة وتطبيقات مستقبلية اعتمد الفريق في تطوير أداة الذكاء الاصطناعي FaceAge على تقنيات التعلم العميق وتحليل الوجوه، ودرّبوا الخوارزمية باستخدام أكثر من 58,000 صورة لأشخاص يُفترض أنهم أصحاء من قواعد بيانات عامة. ثم اختبروا الخوارزمية على مجموعة تضم 6,196 مريض سرطان في مركزين طبيين، مستخدمين صورًا التُقطت لهم عند البدء بالعلاج الإشعاعي. نُشرت نتائج الدراسة في مجلة The Lancet Digital Health، مشيرة إلى إمكانيات كبيرة لهذه التقنية في الطب الحديث. ويقول الدكتور Hugo Aerts، أحد مؤلفي الدراسة: 'بإمكان صورة بسيطة أن تكشف الكثير عن الصحة البيولوجية للفرد، وقد أظهرت دراستنا أن التوافق بين مظهر الشخص وسنه الحقيقي يحمل دلالات سريرية مهمة'. وأضاف أن الأشخاص الذين يبدون أصغر من أعمارهم يحققون نتائج أفضل بعد علاج السرطان؛ مما يعكس أهمية المؤشرات المرئية في التقييم الصحي. ومن جهته، أشار الدكتور Ray Mak، أحد المشاركين في الدراسة، إلى أن هذا الابتكار يفتح المجال أمام عصر جديد من اكتشاف المؤشرات الحيوية من الصور الفوتوغرافية، وتطبيقاته تتجاوز تقدير العمر أو علاج السرطان، لتشمل العديد من الأمراض المزمنة المرتبطة بالتقدم في السن. الاعتبارات الأخلاقية والدينية حتى مع ما تقدمه أداة FaceAge من دقة تنبئية عالية للعمر البيولوجي للمرضى، من الضروري معرفة أن التنبؤ بالعمر أو وقت الوفاة ليس أمرًا يقينيًا، بل يبقى في نطاق التقديرات الاحتمالية المبنية على البيانات، فالأعمار بيد الله وحده وموعد الوفاة يبقى من الغيب. لذلك، يجب التعامل مع هذه الأداة وسيلة مساعدة في دعم قرارات الرعاية الصحية، واستخدامها كنظام إنذار مبكر في تطبيقات متنوعة، ضمن إطار تنظيمي وأخلاقي صارم.

البوابة العربية للأخبار التقنية

٢٩-٠٤-٢٠٢٥

• البوابة العربية للأخبار التقنية

ابتكار طبي جديد.. نظام ذكاء اصطناعي يتنبأ بعودة أورام الدماغ لدى الأطفال بدقة غير مسبوقة

طوّر باحثون نظام ذكاء اصطناعي قادرًا على التنبؤ بعودة أورام الدماغ لدى الأطفال من خلال تحليل متسلسل لصور الرنين المغناطيسي (MRI). ويعتمد هذا النظام على تقنية تُعرف باسم (التعلم الزمني) temporal learning، تتيح له معالجة عدة صور طبية مأخوذة بعد العلاج، وقد تفوق بنحو ملحوظ على النماذج التقليدية التي تعتمد على صورة واحدة فقط. يُعدّ هذا النهج واعدًا في تقليل عدد الصور المطلوبة لتتبع حال الطفل الذي شُفي من السرطان؛ مما يقلل القلق الذي يعيشه الأهل، مع تمكين الأطباء من التدخل المبكر والموجّه عندما يكون خطر الانتكاس مرتفعًا. ومن المتوقع إجراء تجارب سريرية مستقبلية للتحقق من فعالية هذا النظام في الواقع العملي. دور الذكاء الاصطناعي في تشخيص أورام الدماغ لدى الأطفال أصبح الذكاء الاصطناعي أداة مهمة لتحليل الكميات الضخمة من الصور الطبية، وغالبًا ما يكتشف تغيرات قد يغفل عنها الأطباء. وفي مجال علاج أورام الدماغ لدى الأطفال، يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على تحسين مراقبة حالات الإصابة بالأورام الدبقية (Gliomas)، وهي أورام قابلة للعلاج غالبًا، لكنها قد تعاود الظهور بعد مدة من العلاج. وقد تعاون باحثون من مركز Mass General Brigham مع مستشفى بوسطن للأطفال (Boston Children's Hospital)، ومركز Dana-Farber/Boston Children's Cancer and Blood Disorders Center، لتطوير نظام تعلم عميق يحلل سلسلة من صور الدماغ بعد العلاج. وقد درّبوا النموذج على اكتشاف العلامات المبكرة لاحتمالية عودة الورم. ونُشرت نتائج هذا البحث في مجلة New England Journal of Medicine AI في 24 من أبريل الجاري. تحديات التنبؤ بعودة الورم قال الباحث الرئيسي الدكتور Benjamin Kann من برنامج الذكاء الاصطناعي في الطب (Artificial Intelligence in Medicine (AIM) Program) التابع لمركز Mass General Brigham: 'العديد من الأورام الدبقية لدى الأطفال يمكن علاجها بالجراحة فقط، لكن عودة الورم قد تكون كارثية. ومن الصعب التنبؤ بمن هم أكثر عرضة للانتكاس، لذا يخضع الأطفال لفحوص رنين مغناطيسي متكررة لسنوات؛ مما يشكل عبئًا نفسيًا وجسديًا على المرضى وعائلاتهم. لذلك، نحن بحاجة إلى أدوات أفضل لتحديد المرضى المعرضين للخطر في وقت مبكر'. ونظرًا إلى ندرة حالات الإصابة بسرطان الدماغ عند الأطفال، يواجه الباحثون صعوبة في جمع بيانات كافية. ولتجاوز هذا التحدي، تعاون الفريق مع عدة مؤسسات طبية أمريكية لتجميع قاعدة بيانات تحتوي على ما يقارب 4000 صورة رنين مغناطيسي لـ 715 طفلًا. ولتحقيق أقصى استفادة من هذه البيانات، استخدم الباحثون تقنية 'التعلم الزمني'، التي تدرب نظام الذكاء الاصطناعي على تحليل التغيرات التي تطرأ على صور دماغ الطفل بمرور الوقت بعد الجراحة، مما يحسن قدرته على التنبؤ بعودة الورم. إدخال تقنية التعلم الزمني إلى التصوير الطبي عادةً ما تُدرّب نماذج الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي على تحليل صورة واحدة لاتخاذ قرار معين، لكن تقنية 'التعلم الزمني' – التي لم تُستخدم سابقًا في هذا المجال – تعتمد على تحليل الصور المتعاقبة لتحديد احتمالية عودة الورم. بدأ الباحثون بتدريب النموذج على ترتيب صور ما بعد الجراحة زمنيًا، ليتمكن من التقاط التغيرات الدقيقة بمرور الوقت، ثم عدّلوا النموذج ليربط هذه التغيرات بإمكانية حدوث انتكاس وعودة للسرطان. وتوصل الباحثون إلى أن نموذج الذكاء الاصطناعي المعتمد على التعلم الزمني تمكن من التنبؤ بعودة الورم الدبقي سواء كان من الدرجة المنخفضة أو المرتفعة خلال سنة واحدة بعد العلاج، بدقة تتراوح بين 75% و 89%، وهي أعلى بكثير من دقة النماذج المعتمدة على صورة واحدة، والتي بلغت نحو 50% فقط. وكلما زاد عدد الصور المستخدمة بعد العلاج، تحسنت دقة النموذج، لكن التحسين استقر بعد استخدام 4 إلى 6 صور فقط. التطبيق السريري والتجارب المستقبلية يشير الباحثون إلى أن النموذج الجديد بحاجة إلى المزيد من التحقق في بيئات طبية مختلفة قبل اعتماده سريريًا. ويأملون إجراء تجارب سريرية مستقبلًا لمعرفة كون استخدام التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي سيساهم في تحسين رعاية المرضى، سواء عبر تقليل الفحوصات غير الضرورية للحالات المنخفضة الخطورة، أو من خلال بدء علاج وقائي مبكر للحالات ذات الخطورة العالية.

البوابة

١٧-٠٤-٢٠٢٥

• البوابة

سرطان الغدد اللعابية.. نظرة شاملة على الأسباب وطرق العلاج

الغدد اللعابية هي أحد المكونات الحيوية داخل الفم والبلعوم، وتؤدي دورًا أساسيًا في إفراز اللعاب الذي يسهل مضغ الطعام وابتلاعه، ويبدأ عملية الهضم. ومع أن الأمراض التي تصيب هذه الغدد متنوعة، فإن سرطان الغدد اللعابية يُعد من أخطرها، رغم ندرته. ما هو سرطان الغدد اللعابية؟ ووفقا لـclevelandclinic هو نوع من السرطان ينشأ في الخلايا المكونة للغدد المسؤولة عن إفراز اللعاب. هذه الأورام قد تكون حميدة لا تشكل خطرًا على حياة المريض، وقد تكون خبيثة، وهو ما يثير القلق ويستدعي التدخل العلاجي السريع. ويمكن أن تصيب أي غدة لعابية، سواء الكبرى مثل الغدة النكفية، أو الصغرى المنتشرة في أنحاء الفم. مدى انتشاره: سرطان الغدد اللعابية يُعد من الأورام النادرة نسبيًا، إذ لا يمثل سوى نحو 1% من سرطانات الرأس والرقبة. ومع ذلك، فإن بعض أنواعه، مثل السرطان الغدي الكيسي وسرطان الغدة المخاطي البشروي، هما الأكثر تسجيلًا ضمن هذه الفئة. من هم الأكثر عرضة للإصابة؟ يمكن أن يصيب هذا النوع من السرطان أي شخص، إلا أن هناك فئات يزداد لديها خطر الإصابة، ومنها: • الأفراد فوق سن 55 عامًا. • المدخنون أو من يستهلكون الكحول بكثرة. • من خضعوا سابقًا للعلاج الإشعاعي في منطقة الرأس أو الرقبة. • من يعملون في بيئات صناعية خطرة كصناعة المطاط أو التبغ أو معالجة الجلود. وتشير أبحاث أولية إلى أن بعض أنواع الفيروسات، مثل فيروس إبشتاين-بار وفيروس الورم الحليمي البشري، قد تكون مرتبطة بزيادة احتمالية الإصابة، إلا أن العلاقة المباشرة لم تُثبت بعد بشكل قاطع. الأسباب المحتملة: حتى الآن، لم يتم تحديد سبب واضح ومباشر وراء تطور سرطان الغدد اللعابية، إلا أن عوامل مثل التغيرات الجينية والتعرض المستمر للإشعاع أو للمواد الكيميائية، قد تلعب دورًا في الإصابة. وتُعد الغدة النكفية أكثر الغدد عرضةً لنمو هذه الأورام، سواء الحميدة أو الخبيثة. أين يظهر المرض عادة؟ رغم أن الغدد الثلاث الرئيسية (النكفية، تحت الفك السفلي، وتحت اللسان) هي المواقع الأكثر شيوعًا لظهور السرطان، فإن الأورام قد تظهر كذلك في الغدد الصغيرة المنتشرة في سقف الفم، قاعه، جوانبه، أو حتى في الجيوب الأنفية والحنجرة. وغالبًا ما تكون الأورام في هذه الغدد الصغيرة خبيثة بطبيعتها. كيف ينتشر السرطان؟ إذا لم يُكتشف الورم مبكرًا، فقد تنتشر الخلايا السرطانية إلى أماكن أخرى عبر الدم أو الجهاز اللمفاوي، لتصل إلى الرئتين أو العظام أو الكبد، وهو ما يُعرف بالنقائل، ويجعل السيطرة على المرض أكثر تعقيدًا. الأعراض التي يجب الانتباه لها: قد لا تظهر أعراض واضحة في المراحل الأولى. ومع ذلك، فإن أحد أكثر العلامات المبكرة شيوعًا هو وجود كتلة غير مؤلمة في الفم أو الفك. وفي حال تطور الورم، قد تظهر الأعراض التالية: • تنميل أو ضعف في الوجه أو الرقبة. • ألم مستمر في موضع الغدة. • صعوبة في تحريك عضلات الوجه أو فتح الفم. • مشاكل في البلع. • نزيف داخل الفم دون سبب ظاهر. كيف يتم التشخيص؟ يبدأ التشخيص غالبًا بفحص سريري دقيق وتقييم تاريخ المريض الصحي. وإذا اشتبه الطبيب في وجود ورم، يتم اللجوء إلى مجموعة من الفحوصات: • التصوير المقطعي المحوسب (CT): يساعد على تحديد حجم الورم وموقعه بدقة. • التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI): يوفّر صورًا تفصيلية للأنسجة الرخوة، ويُستخدم لتحديد مدى انتشار الورم. • التصوير بالإصدار البوزيتروني (PET): يُستخدم لتحديد ما إذا كان السرطان قد انتقل إلى الغدد اللمفاوية أو الأعضاء البعيدة. • الخزعة: وهي أخذ عينة صغيرة من الورم لفحصها تحت المجهر، وتُعد الوسيلة الوحيدة لتأكيد التشخيص بشكل نهائي. تصنيف المرض ومراحله: يُقيّم الأطباء مراحل المرض وفق نظام يُعرف بـ(TLM)، الذي يعتمد على ثلاثة محاور: • T (الورم): يصف حجم الورم وامتداده في الغدة. • L (العقد اللمفاوية): يوضح ما إذا كان الورم قد انتشر إلى الغدد اللمفاوية المجاورة. • M (النقائل): يكشف عن وجود انتشار للورم خارج المنطقة المصابة. تُستخدم أنظمة إضافية لتقييم الأورام في الغدد الصغيرة نظرًا لاختلاف خصائصها. طرق العلاج المتاحة: يعتمد اختيار خطة العلاج على طبيعة الورم وحجمه ومدى انتشاره، إلى جانب الصحة العامة للمريض. وتشمل العلاجات الرئيسية: • الجراحة: تُعد الخيار العلاجي الأهم، وتهدف إلى استئصال الورم بشكل كامل. وإذا انتشر الورم، قد تُستأصل بعض الغدد اللمفاوية أيضًا. • العلاج الإشعاعي: يُستخدم لتدمير الخلايا المتبقية بعد الجراحة أو كخيار أساسي في بعض الحالات. • العلاج الكيميائي: يُلجأ إليه عندما يكون السرطان قد انتشر لأماكن بعيدة في الجسم، وهو أقل شيوعًا في حالات سرطان الغدد اللعابية مقارنة بأنواع أخرى من السرطان. فرص الشفاء: تعتمد احتمالات الشفاء على عوامل عدة، أبرزها: • حجم الورم ومدى انتشاره. • نوع الخلايا السرطانية. • توقيت بدء العلاج. • الحالة الصحية العامة للمريض. وفي حالات الاكتشاف المبكر، تكون فرص الشفاء عالية للغاية. على سبيل المثال، إذا كان الورم محصورًا داخل الغدة اللعابية ولم ينتشر، فإن معدل البقاء على قيد الحياة لخمس سنوات قد يتجاوز 90%.