يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة حساب تبادل الكروماتيدات الشقيقة، مما يحسن تشخيص متلازمة بلوم

يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة حساب تبادل الكروماتيدات الشقيقة، مما يحسن تشخيص متلازمة بلوم

طور الباحثون في جامعة طوكيو متروبوليتان سلسلة من الخوارزميات لأتمتة حساب عمليات تبادل الكروماتيدات الشقيقة (SCE) في الكروموسومات تحت المجهر. يتطلب التحليل التقليدي موظفين مدربين ووقتًا، وهو ما يختلف من شخص لآخر. تتمتع الخوارزمية القائمة على التعلم الآلي للفريق بدقة تبلغ 84٪ وتوفر قياسًا أكثر موضوعية. قد يكون هذا أمرًا حاسمًا لتشخيص الاضطرابات المرتبطة بعدد غير طبيعي من SCE، مثل متلازمة بلوم.

الحمض النووي، وهو مخطط الحياة لجميع الكائنات الحية، معبأ في هياكل معقدة تسمى الكروموسومات. عندما يتم نسخ الحمض النووي، يتم إنشاء شريطين متطابقين، يُطلق عليهما الكروماتيدات الشقيقة، ويحمل كل منهما نفس المعلومات الجينية تمامًا. على عكس الانقسام الاختزالي، لا يتعين على الكروماتيدات الشقيقة أن تخضع لإعادة التركيب أثناء الانقسام الفتيلي ويتم نقلها في معظم الحالات سليمة إلى الخلايا الوليدة. ومع ذلك، في حالة حدوث تلف في الحمض النووي، يحاول الكائن الحي إصلاح الآفة باستخدام الحمض النووي المتبقي غير التالف كقالب. أثناء عملية الإصلاح هذه، غالبًا ما يحدث أن يتم تبادل أجزاء معينة من الكروماتيدات الشقيقة مع بعضها البعض. أثناء عملية الإصلاح هذه، غالبًا ما يحدث أن يتم تبادل أجزاء معينة من الكروماتيدات الشقيقة مع بعضها البعض. هذا "التبادل اللوني الشقيق" (SCE) ليس ضارًا في حد ذاته، لكن الكثير منه يمكن أن يكون مؤشرًا جيدًا لبعض الاضطرابات الخطيرة. ومن الأمثلة على ذلك متلازمة بلوم: قد يكون لدى المصابين استعداد للإصابة بالسرطان.

لحساب عدد SCEs، بالطرق العادية، يقوم الأطباء ذوو الخبرة بفحص الكروموسومات الملونة تحت المجهر ومحاولة التعرف على الأجزاء "المتبادلة" من الكروماتيدات الشقيقة. لا يتطلب هذا الأمر جهدًا كثيفًا وبطيئًا فحسب، بل قد يكون أيضًا ذاتيًا ويعتمد على كيفية إدراك العين البشرية للميزات. من شأن التحليل الآلي بالكامل لصور المجهر أن يوفر الوقت ويوفر قياسات موضوعية لعدد SCEs لتمكين تشخيص أكثر اتساقًا في البيئات السريرية المختلفة.

الآن قام فريق بقيادة الأستاذين كيوشي نيشيكاوا وكان أوكوبو من جامعة طوكيو متروبوليتان بتطوير مجموعة من الخوارزميات التي تستخدم التعلم الآلي لحساب SCEs في الصور. لقد جمعوا بين طرق مختلفة: واحدة لتحديد الكروموسومات الفردية، وأخرى لتحديد ما إذا كانت SCEs موجودة، وأخيرًا طريقة أخرى لتجميع هذه الكروموسومات وإحصائها، مما يؤدي إلى قياس موضوعي ومؤتمت بالكامل لعدد SCEs في صورة مجهرية. وقد حددوا دقة قدرها 84.1%، وهي قيمة كافية للتطبيقات العملية. ولمعرفة كيفية عمل ذلك مع البيانات الحقيقية، قاموا بجمع صور للكروموسومات من الخلايا التي تم تدميرها بشكل مصطنعبلمالجين، نوع القمع الذي يظهر في المرضى الذين يعانون من متلازمة بلوم. تمكنت خوارزمية الفريق من إنتاج أعداد لـ SCEs تطابق تلك الخاصة بالعدادات البشرية.

ويجري العمل حاليًا للاستفادة من الكميات الهائلة من البيانات السريرية المتاحة لتدريب الخوارزمية، مع مزيد من التحسينات في المستقبل. ويعتقد الفريق أن استبدال العد اليدوي بالأتمتة الكاملة سيساعد في تمكين التحليل السريري بشكل أسرع وأكثر موضوعية من أي وقت مضى، وأن هذه مجرد بداية لما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي للأبحاث الطبية.

تم دعم هذا العمل من خلال أرقام المنح JSPS KAKENHI 22H05072 و25K09513 و22K12170.

مصادر: