أخيرًا، الذكاء الاصطناعي يتعامل مع لغز السرطان الذي يعود تاريخه إلى قرن من الزمان

ابتكر باحثو EMBL أداة جديدة للذكاء الاصطناعي تستخدم أسلوب “علامة الليزر الجزيئي” لتحديد الخلايا القادرة على الكشف عن الأصول المبكرة للسرطان.

يعتمد جسم الإنسان على التعليمات الجينية الدقيقة للحفاظ على عمل خلاياه بشكل سليم. ويبدأ السرطان بالتشكل عندما تتعطل هذه التعليمات. مع تراكم الأخطاء الجينية مع مرور الوقت، يمكن أن تفقد الخلايا حدودها الطبيعية للنمو وتبدأ في التكاثر بطريقة غير منضبطة. غالبًا ما تكون تشوهات الكروموسومات – العيوب العددية والهيكلية في الكروموسومات – واحدة من أولى التغييرات التي تدفع الخلايا السليمة نحو التحول إلى سرطانية.

ابتكر الباحثون في مجموعة Korbel في EMBL Heidelberg أداة جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي تمنح العلماء طريقة لفحص كيفية تطور هذه التشوهات الصبغية عن كثب. إن الأفكار المكتسبة من هذا النهج قد توضح في نهاية المطاف بعض الخطوات المبكرة التي تؤدي إلى السرطان.

وقال جان كوربيل، كبير العلماء في EMBL وكبير مؤلفي الورقة الجديدة التي نشرت في المجلة: “إن تشوهات الكروموسومات هي المحرك الرئيسي للسرطانات العدوانية بشكل خاص، وهي مرتبطة بشكل كبير بوفاة المريض، والورم الخبيث، وتكرار المرض، ومقاومة العلاج الكيميائي، وظهور الورم بسرعة”. طبيعة. “أردنا أن نفهم ما الذي يحدد احتمالية خضوع الخلايا لمثل هذه التغيرات الصبغية، وما هو المعدل الذي تنشأ به مثل هذه التشوهات عندما تنقسم خلية طبيعية.”

لقد تم دراسة العلاقة بين الكروموسومات غير الطبيعية والسرطان لفترة طويلة. منذ أكثر من 100 عام، اقترح العالم الألماني تيودور بوفيري، بناءً على ملاحظاته المجهرية، أن محتوى الكروموسومات غير المنتظم في الخلايا يلعب دورًا في تحفيز تكوين السرطان.

لماذا يصعب دراسة شذوذات الكروموسومات؟

ومع ذلك، كان اكتشاف هذه التشوهات أمرًا صعبًا منذ فترة طويلة لأن عددًا صغيرًا فقط من الخلايا يظهرها في أي لحظة، والعديد من تلك الخلايا إما تموت من تلقاء نفسها أو تتم إزالتها من خلال الانتقاء الطبيعي (أو تُقتل). كان على الباحثين تقليديًا البحث عن هذه الخلايا يدويًا من خلال المجهر، ولم يتمكنوا من جمع سوى عدد قليل منها مرة واحدة لإجراء دراسة أكثر تفصيلاً.

علم الجينوم بمساعدة التعلم الآلي وتقارب التصوير (MAGIC). الائتمان: دانييلا فيلاسكو / EMBL

توصل ماركو كوزنزا، عالم الأبحاث في مجموعة كوربل، إلى حل لهذه المشكلة بعد العمل مع فرق أخرى في EMBL تواجه تحديات مماثلة. قام هو ومعاونوه بتطوير نظام جديد مستقل يجمع بين الفحص المجهري الآلي، وتسلسل الخلية الواحدة، والذكاء الاصطناعي، والذي أطلقوا عليه اسم مالتعلم الآلي-أأصرت زالاقتصاد و أنايكون جالتقارب – أو السحر.

“علامة ليزر” لتحديد الخلايا ووضع علامات عليها بدقة

في الأساس، تعمل MAGIC مثل لعبة Laser Tag مؤتمتة بالكامل. فهو يكتشف “الأعداء” أو الخلايا التي تتمتع بنوع معين من السمات المرئية. في هذه الدراسة، ركز العلماء على بنية خلوية تسمى “النواة الصغيرة”. النوى الدقيقة عبارة عن حجرات صغيرة مغلقة داخل الخلايا تحتوي على جزء صغير من الخلايا الحمض النووي، مقطوعة عن الجزء الأكبر من الجينوم. تميل الخلايا ذات النوى الصغيرة إلى إنتاج تشوهات صبغية جديدة، مما يجعلها أكثر عرضة للتحول إلى خلايا سرطانية.

وبمجرد اكتشاف الخلايا التي تحتوي على نوى صغيرة، يقوم النظام بوضع علامة عليها باستخدام الليزر. ولهذا استخدم العلماء صبغة قابلة للتحويل ضوئيًا، وهي جزيء فلورسنت يخضع لتحول كيميائي إذا تم تسليط الضوء عليه، مما يغير لون الضوء المنبعث منه.

قال كوزنسا: “لقد جمع هذا المشروع الكثير من اهتماماتي في مشروع واحد”. “إنها تنطوي على علم الجينوم، والتصوير المجهري، والأتمتة الروبوتية. خلال الإغلاق المرتبط بكوفيد-19 في عام 2020، كان بإمكاني حقًا قضاء بعض الوقت في تعلم وتطبيق تقنيات الرؤية الحاسوبية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على بيانات الصور البيولوجية التي جمعناها من قبل. وبعد ذلك، قمنا بتصميم تجارب للتحقق من صحتها والمضي بها إلى أبعد من ذلك.”

في الممارسة العملية، يعمل MAGIC بهذه الطريقة. أولاً، يلتقط المجهر الآلي سلسلة من الصور لعينة من الخلايا. التالي، أ التعلم الآلي تقوم الخوارزمية، المدربة على مجموعات البيانات المشروحة يدويًا للخلايا المحتوية على النوى الصغيرة، بمسح الصور. عندما تكتشف الخوارزمية الخلايا ذات النوى الصغيرة، فإنها تشارك موقعها مع المجهر وتطلب منه تسليط الضوء على تلك الخلايا تحديدًا، ووضع علامات عليها بشكل دائم. يمكن بعد ذلك فصل الخلايا الموسومة بسهولة عن هذه الخلايا التي لا تزال حية باستخدام طرق مثل قياس التدفق الخلوي، ومن ثم إخضاعها لتحليل أعمق، على سبيل المثال من خلال النظر في الجينومات الخلوية.

توسيع نطاق العملية التي كانت بطيئة في السابق

من خلال أتمتة عملية اكتشاف الخلايا ذات النوى الصغيرة التي كانت تتطلب عمالة كثيفة وتستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للخطأ، يسمح MAGIC للعلماء بدراسة مثل هذه الخلايا على نطاق وسرعة لم يسمع بهما من قبل. وفي أقل من يوم واحد، يستطيع العلماء تحليل ما يقرب من 100 ألف خلية باستخدام هذه الطريقة.

استخدم الفريق MAGIC لتحليل تشوهات الكروموسومات في الخلايا المستنبتة المستمدة أصلاً من الخلايا البشرية الطبيعية. وأظهرت النتائج أن ما يزيد قليلا عن 10% من جميع انقسامات الخلايا تؤدي إلى تشوهات صبغية عفوية من نوع ما، وأن هذا المعدل يتضاعف تقريبا عندما يتحور جين معين ــ p53، وهو مثبط معروف للورم ــ. درس العلماء أيضًا المحفزات والمساهمات الأخرى في تكوين الشذوذ الصبغي، مثل وجود وموقع فواصل الحمض النووي المزدوج داخل الكروموسوم.

تضمنت الدراسة تعاونًا عبر EMBL وخارجه، مع مساهمات رئيسية من مرفق الفحص المجهري الضوئي المتقدم (ALMF) وفريق Pepperkok في EMBL Heidelberg، ومجموعة Isidro Cortes-Ciriano في EMBL-EBI، وفريق Andreas Kulozik في مركز أبحاث السرطان الألماني (DKFZ)، والذي يشكل أيضًا جزءًا من وحدة شراكة الطب الجزيئي (MMPU) بين EMBL وجامعة هايدلبرغ.

MAGIC هي تقنية متعددة الاستخدامات وقابلة للتكيف. وبينما قام العلماء بتدريبها لهذه الدراسة على اكتشاف الخلايا التي تحتوي على نوى صغيرة، يمكن، من الناحية النظرية، تدريب الخوارزمية على العديد من أنواع مجموعات البيانات المختلفة لاكتشاف الميزات الخلوية المختلفة.

قال كوربل: “طالما أن لديك ميزة يمكن تمييزها بصريًا عن الخلية “العادية”، فيمكنك – بفضل الذكاء الاصطناعي – تدريب النظام على اكتشافها. وبالتالي فإن نظامنا لديه القدرة على تعزيز الاكتشافات المستقبلية في العديد من مجالات علم الأحياء”.

المرجع: “كشف النقاب عن أصول الكروموسوم من خلال التصوير المقترن وعلم الجينوم” بقلم ماركو رافائيل كوزنزا، أليس جاياتو، بشرى إرسلان أويسال، ألفارو أندراديس، نينا لويزا سوتر، مارينا سيمونوفيتش، مارينا سيمونوفيتش، راوش، ألياكسندر هالافاتي، إيفا ماريا جيسن، جوشوا لوكاس إيجنمان، توماس ويبيرد، باتريك هاسنفيلد، إيفا بينيتو، كاثرين ستوبر، إيسيدرو كورتيس-سيريانو، أندرياس إي. كولوزيك، راينر بيبركوك وجان أو. طبيعة.
دوى: 10.1038/s41586-025-09632-5

لا تفوت أي اختراق: انضم إلى النشرة الإخبارية SciTechDaily.
تابعونا على جوجل و أخبار جوجل.