ابتكار ذكاء اصطناعي جديد للكشف عن أورام الدماغ: خطوة ثورية من التمويه إلى التشخيص

في قفزة نوعية تجمع بين الذكاء الاصطناعي والطب، أظهرت دراسة جديدة نُشرت في دورية Biology Methods & Protocols كيف يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي، المصممة لاكتشاف الحيوانات المموهة، أن تُستخدم في تحديد وتصنيف أورام الدماغ البشرية بدقة.

من التمويه إلى التشخيص

طُورت خوارزمية الكشف عن الحيوانات المموهة في الأصل لتحديد الكائنات التي تمتزج مع بيئتها بشكل يجعل اكتشافها صعباً للغاية. وفي دراسة فريدة، تم إعادة توظيف هذه الخوارزمية لتحديد أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي (MRI).

الدكتور أراش يازدانباخش، المؤلف الرئيسي للدراسة وأستاذ مساعد في جامعة بوسطن، أشار إلى أن:

“هذا البحث هو الأول من نوعه الذي يوظف خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تدريبها على اكتشاف الأورام وتصنيفها.”

كيف تعمل الخوارزمية؟

• التشابه مع التمويه:
  • التمويه الطبيعي يجعل الكائنات تختفي عن الأنظار بامتزاجها مع البيئة المحيطة.
  • بالمثل، تختبئ الخلايا السرطانية داخل الأنسجة السليمة، مما يجعل اكتشافها تحدياً كبيراً.
• إعادة التوظيف:
  • باستخدام بيانات الرنين المغناطيسي، تم تدريب الشبكة العصبية للذكاء الاصطناعي المدربة على كشف التمويه لتحديد الأورام الخبيثة في الدماغ.
  • النظام يعتمد على التباينات الطفيفة بين الأنسجة السليمة والخلايا السرطانية.

أرقام مقلقة عن سرطان الدماغ

وفقاً لتقرير المرصد العالمي للسرطان:

• 321 ألف حالة جديدة من سرطانات الدماغ والجهاز العصبي المركزي سُجلت في 2022.
• 248 ألف حالة وفاة بسبب هذه الأورام خلال نفس العام.

رغم أن ثلث أورام الدماغ فقط تعتبر خبيثة، إلا أن هذه الأورام تمثل تحدياً كبيراً في التشخيص والعلاج.

أهمية الذكاء الاصطناعي في التشخيص

يمثل هذا البحث أملاً كبيراً في تحسين الكشف المبكر عن الأورام الخبيثة، مما يسهم في إنقاذ الأرواح.

• الفوائد المحتملة:
  • تقليل الاعتماد على الجراحات الغازية للتشخيص.
  • تحسين دقة التشخيص باستخدام صور الرنين المغناطيسي.
• التطبيقات المستقبلية:
  يمكن أن تمتد تقنية الذكاء الاصطناعي للكشف عن أنواع أخرى من السرطانات أو الأمراض العصبية.

هذا الإنجاز يمثل خطوة ثورية في الجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي والطب، حيث يتم توظيف خوارزميات اكتشاف التمويه في مواجهة أحد أخطر التحديات الطبية: سرطان الدماغ. مع استمرار الأبحاث، يمكن أن يُحدث هذا التطور فرقاً كبيراً في تحسين الرعاية الصحية وتشخيص الأمراض.