الرؤية الحاسوبية تعزز الأبحاث العلمية وتدعم اكتشاف علاجات السرطان الحديثة

أظهرت التطورات الأخيرة في تقنيات الذكاء الاصطناعي وخاصة الرؤية الحاسوبية دورًا متناميًا في دعم الأبحاث العلمية المتعلقة بمرض السرطان، حيث أصبحت هذه التقنيات قادرة على تحليل الصور الطبية والشرائح المجهرية والفحوصات الإشعاعية بدقة كبيرة، وهو ما يساهم في تبسيط الإجراءات وتسريع عمل الفرق البحثية التي تواجه تحديات في الموارد، الأمر الذي ينعكس بشكل مباشر على تحسين التشخيص واختيار العلاجات وتطوير الأدوية الجديدة.

فهم الأورام

تمكن باحثون من تطوير أداة متقدمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور المجهرية التقليدية والتنبؤ بالنشاط الجيني داخل الخلايا السرطانية، حيث تم تدريب هذه الأداة على أكثر من 7500 عينة تغطي 16 نوعًا من السرطان، إلى جانب بيانات لخلايا سليمة.

وتعرض النتائج في خرائط بصرية توضح مناطق الورم بدقة عالية، كما وصلت قدرتها إلى تحديد التعبير الجيني لأكثر من 15 ألف جين بدقة بلغت 80%، وهو ما يمثل نقلة نوعية في فهم آليات نمو الأورام ووضع استراتيجيات علاجية مخصصة للمرضى.

اختيار العلاجات

ساهمت تقنيات الرؤية الحاسوبية في تحسين قرارات الأطباء بشأن اختيار العلاجات الأكثر فعالية، إذ لم تعد صور الأشعة المقطعية أو الرنين المغناطيسي وحدها المصدر الأساسي للبيانات، بل أصبح بالإمكان تحليل تفاصيل دقيقة من العينات المجهرية لتحديد العلاجات المثلى منذ المراحل المبكرة.

وقد أظهرت الدراسات التي أجريت على عينات لسرطان المثانة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على تحديد المجموعات الخلوية التي تستجيب بشكل أفضل للعلاج المناعي، كما ساعدت على تقييم انتشار سرطان المعدة، وهو ما يعزز فرص نجاح الخطة العلاجية وتقليل معاناة المرضى.

تسريع الأدوية

أصبح تطوير أدوية السرطان أكثر سرعة بفضل أدوات الذكاء الاصطناعي التي تستطيع تتبع وصول الأدوية إلى أهدافها داخل الخلايا، ففي دراسة بريطانية تم تحليل أكثر من 100 ألف صورة ثلاثية الأبعاد لسرطان الجلد، مما سمح بمراقبة الخلايا الحية ورصد استجابتها للعلاجات.

وقد حققت الأداة دقة تجاوزت 99% مع إمكانية اختصار المراحل قبل السريرية من ثلاث سنوات إلى ثلاثة أشهر، كما تقلص فترة التجارب السريرية بما يصل إلى ست سنوات، وهو ما يفتح آفاقًا جديدة لتسريع إتاحة الأدوية للمرضى.

تقييم شامل

اتجهت بعض الفرق البحثية إلى تطوير أنظمة شاملة قادرة على معالجة عدة جوانب من تشخيص السرطان وعلاجه، إذ تم تدريب أحد الأنظمة على 15 مليون صورة وأكثر من 60 ألف شريحة لأنواع متعددة من الأورام، إلى جانب بيانات من 24 مستشفى عالميًا.

ونجح هذا النظام في تحليل الشرائح الرقمية والملفات الجزيئية والتنبؤ بنتائج العلاج، كما كشف عن ارتباط بعض خصائص الأورام بزيادة معدلات البقاء على قيد الحياة، مما يعزز دور الذكاء الاصطناعي كأداة داعمة للتشخيص الدقيق.

تحليل أدق

تم أيضًا تطوير أداة جديدة لتحليل الصور المجهرية الكبيرة بسرعة ودقة، حيث تقوم بمعالجة الورم كوحدة متكاملة بدلًا من تقسيمه إلى مقاطع صغيرة، وقد تفوقت على الأدوات التقليدية بنسبة 4% وحققت دقة بلغت 88%، مع إمكانية تطبيقها على أنواع مختلفة من الأورام وأي تقنية تصوير متاحة، مما يقلل من الوقت والجهد المبذول في فحص العينات.

تؤكد هذه الإنجازات أن الرؤية الحاسوبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أصبحت عنصرًا أساسيًا في دعم الأبحاث العلمية المتعلقة بالسرطان، فهي تسهم في تحسين الفهم الجيني للأورام، وتساعد الأطباء في اتخاذ القرارات العلاجية، وتسرع تطوير الأدوية، ومع ذلك يبقى القرار الطبي بيد الخبراء البشريين الذين يستخدمون هذه الأدوات كوسيلة داعمة وليست بديلًا عن دورهم.