إجهاد إنزيم يحد نمو الأورام السرطانية بنسبة 77%
وباستخدام إنزيمات تمكن الباحثون من إحداث استجابة إجهاد تعيد برمجة آلية ربط الحمض النووي الريبي لإنزيم «بوليميراز»، ما يثبط نمو الورم بشكل كبير بنسبة وصلت إلى 77% في نماذج من سرطان القولون.
وأظهرت النتائج أن السرطانات ذات الطفرات المرتبطة بنقص إصلاح عدم التطابق، والتي تكون مقاومة للعلاجات التقليدية، كانت الأكثر حساسية لهذا النهج العلاجي.
ويعتقد الباحثون أن دمج هذه المثبطات مع العلاج المناعي يعزز فعالية العلاج، من خلال تعديل المستضدات وتحسين استجابة الجهاز المناعي للأورام.
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
صحيفة الخليج
منذ 8 ساعات
- صحيفة الخليج
سلطان يتكفل بعلاج زوج إحدى متابعات «للخط المباشر»
وجه صاحب السموّ الشيخ الدكتور سلطان بن محمد القاسمي، عضو المجلس الاعلى حاكم الشارقة، «هيئة الشارقة الصحية»، بعمل اللازم لاستمرار علاج زوج امرأة متابعة لبرنامج «الخط المباشر» الذي يبثّ عبر هيئة الشارقة للاذاعة والتليفزيون، في «مستشفى برجيل» في أبوظبي، بغض النظر عن وجود تأمين، مع تحمل ديوان سموّه كلف العلاج. د. عبد العزيز المهيري وقال د. عبد العزيز المهيري، رئيس الهيئة في البرنامج، مع الاعلامي محمد الرئيسي، إن سموّه استمع للرسالة النصية التي أرسلتها «أم محمد» للبرنامج، وكانت تلتمس استمرار علاج زوجها في المستشفى، الموجود فيه منذ عام وخمسة أشهر، لتحسن حالته، فيما كانت إحدى شركات التأمين تغطي نفقات العلاج، إلى أن أوقفتها لطول المدة. وأضاف أن سموّه، وجه الهيئة بعمل اللازم لاستمرار علاج زوج المتابعة في المستشفى، أو نقله الى «مستشفى الجامعة» في الشارقة، إن أرادت الأسرة ذلك. وبالفعل جرت مخاطبة مستشفى برجيل، بتحمل ديوان صاحب السموّ حاكم الشارقة، كلف العلاج، ونقل البشرى السامية الطيبة للمتابعة.
البوابة العربية للأخبار التقنية
منذ 10 ساعات
- البوابة العربية للأخبار التقنية
روبوت جراحي ينجز عملية معقدة ذاتيًا بفضل الذكاء الاصطناعي
نجح فريق بحثي من جامعة جونز هوبكنز (Johns Hopkins University) في تطوير روبوت جراحي متقدم تمكّن من تنفيذ مرحلة حرجة من عملية استئصال المرارة بنحو مستقل تقريبًا، وأظهر قدرته على التكيف مع المواقف غير المتوقعة والاستجابة للأوامر الصوتية. ويعتمد هذا الروبوت الذي يحمل اسم SRT-H (Surgical Robot Transformer-Hierarchy)، على تقنيات تعلم آلي مشابهة لتقنيات ChatGPT؛ مما مكنه من تقديم أداء قريب من مستوى الجراحين الخبراء حتى في ظروف صعبة ومتغيرة. ويرى الباحثون أن هذا الإنجاز يمثل خطوة مهمة نحو تطوير أنظمة جراحية مستقلة وموثوقة، قادرة على المساعدة أو إجراء العمليات بالكامل ذاتيًا، وهو ما قد يحدث ثورة في مجال الرعاية الصحية. وقد نُشرت نتائج الدراسة الخاصة باختبار الروبوت في 9 يوليو 2025، في مجلة Science Robotics. من روبوتات مبرمجة إلى أنظمة جراحية ذكية يقول خبير الروبوتات الطبية، (Axel Krieger) المشرف على البحث: 'هذا التطور ينقلنا من مرحلة الروبوتات التي تنفذ مهام جراحية محددة سابقًا إلى روبوتات قادرة على فهم الإجراءات الجراحية واستيعابها بعمق، وهو تقدم جوهري يقربنا من أنظمة مستقلة قابلة للتطبيق سريريًا في بيئات طبية واقعية وغير متوقعة'. وكان الفريق البحثي نفسه بقيادة (Axel Krieger) قد طوّر في عام 2022 روبوتًا يدعى STAR (Smart Tissue Autonomous Robot) نفذ أول جراحة مستقلة على حيوان حي، لكنها كانت في بيئة خاضعة لرقابة صارمة واعتمدت على علامات مميزة على الأنسجة وخطة جراحية معدة سابقًا ليتمكن الروبوت من إنجاز المهام المطلوبة بدقة. ويشبه (Axel Krieger) الفارق بين الجيلين من الروبوتات بقوله: 'إذا كان تدريب STAR أشبه بتعليم روبوت قيادة سيارة على طريق مرسوم بعناية، فإن تدريب SRT-H يشبه تعليمه القيادة في أي طريق وتحت أي ظرف، مع القدرة على الاستجابة الذكية للمواقف الطارئة'. كيف تعلم روبوت SRT-H الجراحة؟ درّب الباحثون روبوت SRT-H على مشاهدة مقاطع فيديو لجراحي جامعة جونز هوبكنز وهم يجرون عمليات استئصال المرارة على جثث خنازير، إضافةً إلى دعم تدريبه بتعليقات نصية تشرح تفاصيل الخطوات الجراحية. وقد تميز الروبوت بقدرته على: التكيف اللحظي مع الفروق التشريحية بين المرضى. اتخاذ قرارات فورية وتصحيح أخطائه ذاتيًا عند حدوث طارئ. الاستجابة للأوامر الصوتية لحظيًا، مثل: 'أمسك رأس المرارة' أو 'حرّك الذراع اليسرى قليلًا نحو اليسار'. ويقول الباحث المشارك (Ji Woong (Brian) Kim)، والمؤلف الرئيسي للدراسة: 'هذا العمل يمثل قفزة كبيرة مقارنة بالمحاولات السابقة؛ لأنه تجاوز عقبات أساسية كانت تحول دون اعتماد الروبوتات الجراحية المستقلة في الواقع العملي. لقد أثبتنا أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون موثوقة بما يكفي للقيام بالجراحة ذاتيًا'. من مهام بسيطة إلى عملية معقدة كان فريق كريغر قد درب سابقًا الروبوتات على مهام بسيطة، مثل التعامل مع الإبر ورفع الأنسجة والخياطة، وهي مهام قصيرة لا يحتاج إنجازها سوى بضع ثوان. لكن عملية استئصال المرارة أكثر تعقيدًا، إذ تتضمن 17 خطوة متتابعة تشمل الإمساك بشرايين دقيقة وتثبيت مشابك وقطع الأنسجة باستخدام المقص الجراحي. ومع أن الروبوت استغرق وقتًا أطول من الجراح البشري، فقد حقق دقة بلغت 100% ونتائج مماثلة تقريبًا للخبراء. وقد اختبر الباحثون قدرات الروبوت في ظروف غير متوقعة، مثل تغيير موضعه قبل بدء العملية، أو إضافة أصباغ تشبه الدم لتغيير مظهر الأنسجة. ومع ذلك، تمكن من تنفيذ العملية بدقة عالية ودون أخطاء. ويقول الجراح (Jeff Jopling)، المشارك في الدراسة: 'كما يتعلم الأطباء المقيمون العمليات الجراحية تدريجيًا وبسرعات مختلفة، يُظهر هذا الروبوت وعدًا كبيرًا في تطوير أنظمة قادرة على أداء العمليات بنحو مستقل في المستقبل'. ويخطط الفريق لتوسيع استخدام النظام الجديد ليشمل أنواعًا أخرى من العمليات الجراحية المعقدة، مع تطوير قدراته ليتمكن في المستقبل من إجراء جراحات كاملة ذاتيًا في بيئات سريرية حقيقية.
البوابة العربية للأخبار التقنية
منذ 11 ساعات
- البوابة العربية للأخبار التقنية
كيف توظّف 'كاوست' الذكاء الاصطناعي لدراسة تطور الأجنة البشرية؟
في خطوة علمية رائدة، طوّر باحثون من جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست) أداة ذكية جديدة تعتمد في عملها على تقنية التعلم العميق، تُسمى (ديب بلاستويد) DeepBlastoid، وتهدف هذه الأداة المبتكرة إلى تعزيز دراسة نماذج تطور الأجنة البشرية في ظروف مخبرية اصطناعية. وقد أظهرت نتائج الدراسة التي أجرتها كاوست – والتي نُشرت في مجلة (Life Medicine) – أن أداة (DeepBlastoid) تتمتع بقدرة فائقة على تقييم صور النماذج بجودة تضاهي تمامًا تقييم الأطباء والعلماء ذوي الخبرة العالية، ولكن ما يميزها حقًا هو سرعتها المذهلة، إذ تُنجز هذه المهمة بسرعة تفوقهم بألف مرة. ويشكل هذا التطور ثورة في مجال أبحاث الأجنة، إذ سيُسرّع بنحو كبير من وتيرة الاكتشافات العلمية في هذا المجال الحيوي، ويقلل من الجهد والوقت اللازمين للتحليل اليدوي. ولكن ما أهمية دراسة المراحل المبكرة لتطور الجنين؟ تُعدّ المراحل الأولى من تطور الجنين البشري ضرورية لفهم العديد من الجوانب المتعلقة بالصحة الإنجابية، بما يشمل: الخصوبة، ومضاعفات الحمل، وأسباب اضطرابات النمو. ومع ذلك، تواجه الأبحاث في هذا المجال قيودًا أخلاقية تُحد من الدراسات المباشرة على الأجنة البشرية. وهنا تبرز أهمية (البلاستويدات)، وهي نماذج خلوية تُحاكي مرحلة الكيسَةُ الأُرَومِيَّة (blastocyst)، وهي المرحلة التي تمتد من اليوم الخامس بعد الإخصاب إلى لحظة انغراس الجنين في جدار الرحم، وهي اللحظة التي يبدأ بها الحمل. وتُصنع البلاستويدات من خلايا جذعية وليست أنسجة جنينية، مما يجعلها نموذجًا مثاليًا للدراسات العلمية منذ اكتشافها في عام 2021. ما مزايا أداة (DeepBlastoid)؟ درب باحثو كاوست أداة (DeepBlastoid) على أكثر من 2000 صورة ميكروسكوبية للبلاستويدات، وبعد ذلك، استخدموا الأداة لتقييم تأثير المواد الكيميائية على نمو البلاستويدات من خلال تحليل أكثر من 10,000 صورة إضافية. إذ يُعدّ فهم كيفية تأثير هذه المواد الكيميائية على البلاستويدات أمرًا مهمًا للغاية خاصة بالنسبة للنساء اللواتي يتناولن أدوية موصوفة أو عقاقير أخرى ويرغبن في الحمل. وتتميز أداة (DeepBlastoid) بسرعتها الفائقة، إذ تستطيع معالجة 273 صورة في الثانية الواحدة، مما يتيح للعلماء تقييم عشرات الآلاف من البلاستويدات في غضون دقائق فقط، مقارنة بالتحليل اليدوي الذي يستغرق وقتًا طويلًا ويعتمد على خبرة الباحث وطريقة إنتاج البلاستويدات. وقد أكد البروفيسور (مو لي)، الأستاذ المشارك في كاوست وعضو مركز كاوست للتميز في الصحة الذكية، والخبير في بيولوجيا الخلايا الجذعية، أن أداة (DeepBlastoid) تفتح آفاقًا جديدة لفهم تأثير الأدوية والعقاقير على نمو الجنين، خصوصًا لدى النساء اللاتي يخططن للحمل. كما أشار إلى أن الأداة الجديدة تُساهم بنحو كبير في تطوير تقنيات الإخصاب المساعد مثل التلقيح الاصطناعي، فمن خلال التقييم السريع والدقيق للبلاستويدات، يمكن تحسين فهمنا لأفضل الظروف لنجاح الحمل، ومن ثم تعزيز فرص نجاح هذه التقنيات. الآثار المستقبلية والتطبيقات المحتملة: بالإضافة إلى دراسة تأثير المواد الكيميائية، يمكن أن تساهم أداة (DeepBlastoid) في تطوير تقنيات الإخصاب المساعد مثل التلقيح الاصطناعي. ففي السابق، كان العلماء يقيِّمون البلاستويدات يدويًا من خلال مراجعة مكتبة ضخمة من الصور المأخوذة تحت المجهر، وهي عملية تستغرق وقتًا طويلًا وتعتمد على خبرة الباحث، وقد تختلف طريقة الإنتاج من مختبر لآخر. وقد أكد البروفيسور (بيتر وونكا) الأستاذ في كاوست وعضو مركز كاوست للتميز في الذكاء الاصطناعي التوليدي، والخبير في التعلم العميق والرؤية الحاسوبية وقائد الفريق البحثي الذي طور الأداة، أن (DeepBlastoid) لا تكتفي بمضاهاة أداء الإنسان من حيث الدقة، بل تقدم قفزة نوعية في القدرة على المعالجة، ويتيح هذا المستوى من الكفاءة للعلماء تحليل كميات ضخمة من البيانات في وقت وجيز، مما يمكّنهم من إجراء تجارب كانت مستحيلة في السابق بسبب قيود الوقت والموارد. ومع أن باحثو كاوست قد استخدموا أداة (DeepBlastoid) لدراسة البلاستويدات، لكنهم أكدوا أن خوارزمية التعلم العميق هذه تتميز بمرونة عالية، إذ يمكن استخدامها مع نماذج خلوية أخرى تعتمد على الخلايا الجذعية، ويفتح هذا التنوع في التطبيقات آفاقًا واسعة لدراسة مراحل جنينية مختلفة وحتى مراحل نمو أعضاء أخرى، مما يُعزز من قدرة الباحثين على فهم العمليات البيولوجية المعقدة بنحو لم يسبق له مثيل.
