تحليل دم يحدد المشكلات في الكبد المزروعة حديثاً

كشف باحثون أن تحليل دم في طور التجربة ربما يساعد الجراحين على اكتشاف وتحديد المشكلات في الكبد المزروعة حديثاً خلال مراحل مبكرة.
ووفقاً لتقرير نشر مؤخراً في دورية «نيتشر كوميونيكيشنز» العلمية أن من الشائع أن تتعرض الأعضاء المزروعة والأنسجة القريبة منها داخل أجساد المتلقين لبعض التلف أثناء عملية الزرع. وغالباً ما تظهر مؤشرات هذه المشكلات لاحقاً في تحاليل الدم الروتينية، لكن تحديد الموقع الدقيق للتلف غالباً ما يتطلب فحوصاً تصويرية وخزعات جراحية مكلفة.
ويعتمد التحليل الجديد على التقاط أجزاء الحمض النووي التي تتركها الخلايا الميتة في الدم. وخلص الباحثون إلى أن البصمات الكيميائية الموجودة على هذه الأجزاء يمكن استخدامها لتحديد نوع الخلية الأصلية ومكانها بدقة.
وقال قائد فريق الدراسة الطبيب ألكسندر كرومر من مستشفى ميدستار في جامعة جورج تاون في العاصمة الأمريكية واشنطن في بيان إنه إذا تسنى تحديد الجزء المصاب من الكبد، مثل القنوات الصفراوية أو الأوعية الدموية، «فسيمكنك تقديم نهج علاجي أكثر ملاءمة للمريض ويؤدي إلى رعاية أفضل له».
وأضاف أنه علاوة على أن تحليل الدم أسرع وأقل تدخلاً من الخزعة التقليدية، فإن من المحتمل أيضاً أن يكون أكثر دقة، لأن الخزعات لا تأخذ عينات إلا من بعض الأجزاء في الكبد وربما تخطئ موقع المشكلة.
وتقدمت جامعة جورج تاون بطلبات براءة اختراع لهذه التقنية، ويسعى فريق البحث حالياً إلى إيجاد شركاء لتسويق التحليل.

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

صحيفة الخليج

منذ 18 ساعات

• صحيفة الخليج

المركب المسؤول عن صفرة اليرقان يقي من الملاريا

كشفت دراسة جديدة أجراها باحثون في جامعة جونز هوبكنز الأمريكية، أن مركب «البيليروبين»، المسؤول عن الاصفرار الذي يظهر على الجلد والعينين في حالات اليرقان، يساعد على الحماية من مرض الملاريا. وقال د. بيندو بول، الباحث الرئيسي في الدراسة: «إن البيليروبين، الذي يتكون في الجسم عند تكسير خلايا الدم الحمراء، ويتراكم في الدم قبل أن يعالجه الكبد، يعيق نمو وانتشار الطفيلي المسبب للملاريا داخل خلايا الدم، ما يوفر للجسم وسيلة دفاع طبيعية ضد المرض». وأضاف: «حللنا عينات دم 42 مصاباً بالملاريا، ووجدنا أن المرضى الذين لم تظهر عليهم أعراض، كانت لديهم مستويات أعلى من البيليروبين غير المعالج، مقارنة بمن ظهرت عليهم الأعراض، وأظهرت التجارب التي أجريت على الفئران، أن الحيوانات التي لا تستطيع إنتاج هذا المركب، كانت أكثر عرضة للوفاة بعد الإصابة». وتابع: «كنّا نعتقد أن البيليروبين مجرد نفايات في الجسم، لكننا وجدنا أنه يؤدي دوراً دفاعياً ضد أمراض مثل الملاريا، فهو يتراكم في خلايا الدم المصابة، ويؤثر في العمليات الحيوية للطفيلي ويمنع نموه». ويأمل الباحثون في استخدام هذا الاكتشاف لتطوير طرق جديدة لمكافحة الملاريا، خصوصاً في المناطق الأكثر تضرراً.

سكاي نيوز عربية

منذ يوم واحد

• سكاي نيوز عربية

ماذا يعني دخول الذكاء الاصطناعي إلى غرفة قرارات الـ FDA؟

وتُعد هذه خطوة من أبرز الأولويات، التي حددتها لنفسها إدارة الغذاء والدواء الأميركية، في مقال نشرته مؤخراً في مجلة الجمعية الطبية الأميركية (JAMA)، حيث أوضح الدكتور مارتي ماكاري، مفوض الـ FDA ، أن الإدارة ستركز على تسريع إتاحة العلاجات الفعالة للمرضى، خاصةً لأولئك الذين يعانون من أمراض نادرة أو مهمَلة، إلى جانب تعزيز جودة الغذاء المخصص للأطفال، وكل ذلك عبر اعتماد نهج مدروس لاستعادة ثقة الجمهور. شبيه طبي لـ ChatGPT وبحسب تقرير أعدته "نيويورك تايمز" واطلع عليه موقع "اقتصاد سكاي نيوز عربية"، يرغب المسؤولون في إدارة الغذاء والدواء، في تقليص الفترة الزمنية اللازمة لإصدار قرارات الموافقة على الأدوية أو الأجهزة الطبية الجديدة، من أشهر أو سنوات إلى بضعة أسابيع فقط، مستندين في ذلك إلى تجربة برنامج "السرعة الفائقة"، الناجح خلال جائحة كوفيد-19 ، وتنفيذاً لخريطة الطريق الجديدة، التي وضعتها إدارة ترامب، والهادفة إلى تمهيد الطريق أمام الصناعات الكبرى لإيصال المنتجات إلى الصيدليات وأرفف المتاجر بسرعة. وخلال الأسبوع الماضي، أطلقت إدارة الغذاء والدواء الأميركية نموذج ذكاء اصطناعي جديد باسم "إلسا"، وهو نموذج متعدد اللغات يشبه إلى حد ما برنامج ChatGPT ، ويمكنه المساعدة في تحديد أولويات المصانع أو المنشآت الغذائية والدوائية التي تحتاج إلى التفتيش، وكتابة ملخصات حول الآثار الجانبية للأدوية، إضافة إلى أداء مهام مراجعة أساسية لمنتجات طبية مختلفة. وأوضح مسؤولو الـ FDA أن "إلسا"، قد يساعد بشكل كبير في تسريع مراجعة ما يصل إلى 500 ألف صفحة تُقدّم في إطار قرارات الحصول على الموافقات اللازمة لطرح الأدوية والأجهزة الطبية، في حين أكد مفوض الـ FDA، الدكتور مارتي ماكاري أن نموذج "إلسا" لم يتم تدريبه بناءً على بيانات صادرة عن شركات الأدوية، أو عن شركات إنتاج الأجهزة الطبية. وتلعب إدارة الغذاء والدواء حالياً دوراً محورياً في تنفيذ أجندة وزير الصحة الأميركي، روبرت إف. كينيدي الابن، وقد بدأت بالفعل بالضغط على مصنعي الأغذية، للتخلص من الأصباغ الغذائية الاصطناعية، ولكن بعض جوانب المقترحات التي تعمل على تطبيقها الـ FDA، لا سيما فكرة أن الذكاء الاصطناعي قادر على اختصار شهور أو سنوات من العمل قُوبلت بالتشكيك، حيث قال مسؤولون في قطاع الطب حاليون وسابقون، إن أداة الذكاء الاصطناعي مفيدة، لكنها بعيدة كل البعد عن إحداث تغيير جذري بسبب الحاجة إلى التحقق بعناية من النتائج التي تُصدرها، ما يعني أن النتيجة النهائية هي توفير القليل من الوقت حتى الآن. ويقول رئيس مستشفى STMC الدكتور فادي هاشم، في حديث لموقع "اقتصاد سكاي نيوز عربية"، إن دخول الذكاء الاصطناعي بهذا الشكل إلى عمليات مراجعة الأدوية والأجهزة الطبية داخل الـ FDA، هو تطور بالغ الأهمية ولكنه يتطلب الكثير من الحذر العلمي في التطبيق، مشيراً إلى أن تسريع مراجعة الأدوية والأجهزة هو هدف مشروع تماماً، خصوصاً في حالات الأمراض النادرة والمستعصية، حيث أن كل يوم من التأخير قد يعني فقدان حياة مريض أو فقدان فرصة علاجية، ولذلك إذا تمكّن الذكاء الاصطناعي من تصفية كميات هائلة من البيانات الأولية بشكل أسرع وأكثر دقة، فهذا يتيح للفرق الطبية التركيز على التحليل السريري العميق، بدلاً من الغرق في التفاصيل الإدارية. الطبيب يحسم القرار ويضيف د. هاشم وهو طبيب جراح مسالك بولية، إن برامج وأدوات الذكاء الاصطناعي، قادرة على تحليل البيانات السريرية المعقدة، من خلال فهمها للسياق البيولوجي والدوائي بدقة، ما يساعدها على اكتشاف العلاقات الإحصائية، التي قد لا يلاحظها المراجعون البشر في التحليلات التقليدية، مشدداً على أن برامج الذكاء الاصطناعي ليست بديلاً عن التقييم الطبي البشري، حيث أن القرارات حول سلامة وفعالية الأدوية لا يمكن أن تستند إلى التنبؤات الآلية وحدها، بل تحتاج إلى قراءة سريرية معمقة تأخذ في الاعتبار الفروق بين المجموعات السكانية، وتداخل الأمراض المزمنة والتأثيرات الجانبية النادرة بعيدة المدى، والتي قد لا تظهر في قواعد البيانات الأولية، ولذلك فإن القرار الحاسم يجب أن يبقى بيد الطبيب. بيانات نظيفة وغير متحيزة ويشرح د. هاشم، أن مسألة تدريب نموذج FDA للذكاء الاصطناعي "إلسا"، على بيانات طبية غير خاضعة لتأثير شركات إنتاج الأدوية، أمر مهم من الناحية العلمية، كونه يقلل من احتمال تحيّز الخوارزمية، فالشفافية في مصادر البيانات لأي نموذج ذكاء اصطناعي طبي، هي واحدة من أهم ضمانات نزاهة النتائج وعدم انحرافها علمياً أو أخلاقياً لصالح شركات الأدوية، مشدداً على ضرورة استثمار الذكاء الاصطناعي لتقليص الفجوة الزمنية، بين اكتشاف العلاج ووصوله إلى المريض، دون المساس بمستوى السلامة العلمية الذي يعد العمود الفقري لأي قرار علاجي. خطوة تعيد تشكيل القطاع الطبي من جهته يقول المطوّر التكنولوجي هشام الناطور، في حديث لموقع "اقتصاد سكاي نيوز عربية"، إن ما تقوم به إدارة الغذاء والدواء الأميركية اليوم، من دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في صلب عمليات مراجعة الأدوية والأجهزة الطبية، هو بالفعل خطوة نوعية قد تعيد تشكيل بنية الموافقات التنظيمية في القطاع الطبي ، مشيراً إلى أن إطلاق نموذج "إلسا" المصمم خصيصاً للعمل ضمن بيئة البيانات الطبية والتنظيمية المعقدة يمثل قفزة تكنولوجية لافتة، فنحن نتحدث عن خوارزميات قادرة على معالجة الآلاف من الصفحات، التي كانت في السابق تتطلب فِرقاً بشرية كبيرة تعمل لأشهر أو سنوات لفحصها. رصد المخاطر بدقة ويشرح الناطور أن إدخال الذكاء الاصطناعي في عملية مراجعة الأدوية الجديدة، سيؤدي إلى تقليص حجم البيانات التي يحتاج البشر لمراجعتها يدوياً، فالخوارزميات الذكية ستتمكن من فرز هذه البيانات بشكل أولي، وستقوم بتحديد النقاط الحرجة أو الإشارات التي تحتاج إلى مراجعة بشرية دقيقة، وهذا بحد ذاته سيختصر شهوراً من العمل المتواصل، مشدداً على أن إيجابيات هذه التقنية لا تقتصر فقط على السرعة، بل تشمل أيضاً القدرة على رصد الأنماط غير المرئية للبشر بسهولة، مثل المؤشرات الدقيقة التي قد تشير إلى مخاطر محتملة أو فعالية استثنائية لعقار معين. وبحسب الناطور فإن ما يحدث مع الـ FDA اليوم هو مجرد انعكاس لموجة أوسع تجتاح عالم الطب بفضل الذكاء الاصطناعي، الذي أصبح لاعباً أساسياً في تطوير الأدوية عبر ما يسمى AI Drug Discovery أو الذكاء الاصطناعي في اكتشاف العقاقير، حيث تستخدم النماذج الحسابية لتصميم جزيئات دوائية جديدة، خلال أسابيع بدلاً من سنوات التجارب المخبرية التقليدية، كما أصبح لهذه التكنولوجيا دور في تشخيص الأمراض من صور الأشعة والتحاليل المخبرية بشكل أكثر دقة من بعض المتخصصين، مؤكداً أن العالم يقف أمام ثورة طبية حقيقية يقودها الذكاء الاصطناعي، في كامل سلسلة الرعاية الصحية من المختبر إلى سرير المريض.

البيان

منذ يوم واحد

• البيان

تقنية للتنبؤ بالألم بعد الجراحة

طوّر باحثو جامعة واشنطن في سانت لويس تقنية تعلم آلي للتنبؤ بالألم بعد الجراحة. وشارك في الدراسة 780 مريضاً، وشملت بيانات الدراسة السجل الطبي للمريض ونتائج التحاليل. وأظهر النموذج أداءً أفضل من النماذج التقليدية، من حيث دقة التقديرات ومدى موثوقيتها.