تُعيد الشيخوخة تشكيل كل نظام في الجسم تقريبًا، ويظهر أحد آثارها الأكثر هدوءًا في الدم. فمع تقدمنا في العمر، يصبح الجهاز المكوّن للدم — الأعضاء والأنسجة المسؤولة عن إنتاج خلايا الدم — أقل قدرة على الحفاظ على إنتاج كافٍ من خلايا الدم. وبالنسبة للباحثين الذين يدرسون كيفية شيخوخة الخلايا الجذعية الدموية، وكيف يمكن الحفاظ على وظيفتها أو استعادتها، فإن هذا التراجع ليس مجرد مسألة فضول علمي. إنه مشكلة قياس.
قدّم فريق بقيادة الدكتورة ماريا كارولينا فلوريان، وهي باحثة في برنامج الطب التجديدي في معهد بيلفيتج للأبحاث الطبية الحيوية (IDIBELL) وأستاذة أبحاث في ICREA، والدكتورة باولا بيتروني من مركز برشلونة للحوسبة الفائقة — المركز الوطني للحوسبة الفائقة (BSC-CNS) ومعهد برشلونة للصحة العالمية (ISGlobal)، أداة مصممة للمساعدة في حل هذه المشكلة. تُدعى ChromAgeNet، ويستخدم النظام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الأنماط المرتبطة بالشيخوخة في الصور المجهرية للخلايا الجذعية المكوّنة للدم من خلال تحليل التنظيم ثلاثي الأبعاد للكروماتين. ونُشرت النتائج في مجلة Aging Cell، وشكّل هذا العمل جزءًا محوريًا من أطروحة الدكتوراه لبابلو إيانيز، وهو باحث في ISGlobal.
ما يقوله الكروماتين عن الخلية
الكروماتين هو المادة الموجودة داخل نواة الخلية — ويتكوّن أساسًا من الحمض النووي DNA والبروتينات — وهو الذي يحزم الحمض النووي ويساعد في تنظيم الجينات النشطة. وهذا الحزم ليس مجرد بنية. ولأنه يؤثر في نشاط الجينات، فإن تنظيم الكروماتين يساعد في تحديد هوية الخلية ووظيفتها، ويتغيّر مع تقدم الخلايا في العمر.
صُمّم ChromAgeNet لاستغلال هذه العلاقة مباشرة. فبدلًا من الاعتماد على حفنة من الواسمات الجزيئية، تقرأ الأداة الترتيب ثلاثي الأبعاد للكروماتين داخل الصور النووية وتجيب عن سؤال بسيط ظاهريًا: هل تبدو هذه النواة شابة أم مسنّة؟
كيف دُرّب النموذج
لبناء النظام، عمل الباحثون مع صور ثلاثية الأبعاد لأنوية الخلايا الجذعية المكوّنة للدم لدى الفئران، والتي صُبغت بـ DAPI، وهي تقنية بسيطة وواسعة الاستخدام لتصوير الحمض النووي. ثم دُرّبت شبكة عصبية التفافية — وهي فئة من نماذج الذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا لتحليل الصور — على التمييز بين الخلايا الشابة والمسنّة بناءً على المظهر وحده.
- مدخلات التصوير: صور مجهرية ثلاثية الأبعاد لأنوية الخلايا الجذعية المكوّنة للدم لدى الفئران مصبوغة بـ DAPI.
- نوع النموذج: شبكة عصبية التفافية مناسبة لتحليل الصور.
- المهمة: تصنيف كل خلية كشابة أو مسنّة بناءً على مظهر النواة.
- التركيز: التنظيم ثلاثي الأبعاد للكروماتين بدلًا من واسمات محددة مسبقًا.
هذا النهج جدير بالملاحظة لأنه يطلب من النموذج تعلّم أي سمات مميزة موجودة في الصور، بدلًا من إلزام الباحثين بتحديدها مسبقًا.
الأداء: دقة 77% وتجاوز معيار مرجعي
وفقًا للباحثين، حقق ChromAgeNet احتمالًا بنسبة 77% لتصنيف الخلايا بشكل صحيح كشابة أو مسنّة بناءً على مظهر النواة. وتجاوزت هذه النتيجة نموذج تعلّم آلي مبنيًا على سمات كروماتين كان الفريق قد حددها يدويًا سابقًا.
هذه المقارنة مهمة. فهي تشير إلى أن شبكة عصبية مدرّبة يمكنها التقاط أنماط في البنية النووية تفوتها الأساليب التقليدية القائمة على السمات — معلومات موجودة في الصور لكنها لا تُلتقط بالقياسات المحددة التي اختار الباحثون النظر إليها.
كشف ما لا تستطيع العين رؤيته
يتمحور تأطير الدراسة حول مشكلة مألوفة في المجهرية: يمكن للمراقبين البشر وصف النواة، لكنهم لا يستطيعون ترتيب الفروق الدقيقة ثلاثية الأبعاد في حزم الكروماتين بشكل موثوق كمؤشر متسق على العمر. ويمثّل ChromAgeNet محاولة لتحويل تلك الفروق الدقيقة إلى إشارة يمكن حسابها بشكل متكرر وعلى نطاق واسع.
وإذا صمدت هذه الإشارة، فقد تدعم دراسة شيخوخة الخلايا الجذعية الدموية بعدة طرق. فهي تقدم قراءة محتملة للتجارب التي تختبر ما إذا كان علاج ما يحافظ على وظيفة الخلايا الجذعية أو يستعيدها. ويمكن أن تساعد أيضًا الباحثين في فرز الخلايا التي تبدو متشابهة تحت المجهر لكنها تتصرف بشكل مختلف عمليًا.
جهد متعدد التخصصات
جمع المشروع خبرات في بيولوجيا الخلايا الجذعية والشيخوخة وتحليل الصور والذكاء الاصطناعي — وهو مزيج تنعكس فيه المؤسسات المشاركة. وقد قاد العمل باحثون منتسبون إلى برنامج الطب التجديدي في IDIBELL، وBSC-CNS، وISGlobal، وهو مركز مدعوم من مؤسسة "la Caixa". وقد خضعت الدراسة لمراجعة الأقران، ونُسب التصوير المستخدم في الأشكال المنشورة إلى الدكتورة إيفا ميخيا من IDIBELL.
ما تثبته النتائج وما لا تثبته
تستند النتائج إلى الخلايا الجذعية المكوّنة للدم لدى الفئران وصور نووية مصبوغة بـ DAPI، كما أن الدقة المعلنة البالغة 77% تعني أن النموذج مفيد وليس معصومًا من الخطأ — إذ يُتوقع أن يسير نحو تصنيف واحد من كل أربعة في الاتجاه المعاكس. ولا يصف الملخص المنشور أيضًا أي تحقق سريري أو استخدام في مرضى بشريين.
تستحق هذه الحدود أن تبقى في الاعتبار. فالأفضل فهم ChromAgeNet كأداة بحثية: طريقة لاستخراج إشارة مرتبطة بالشيخوخة من صور تعد بالفعل معيارية في مختبرات الخلايا الجذعية، باستخدام تقنية صبغ غير مكلفة وروتينية.
لماذا يهم ذلك
تكمن الرهانات الأوسع في التراجع التدريجي للجهاز المكوّن للدم مع التقدم في العمر. ولأن هذا الجهاز يزوّد الجسم بخلايا الدم، فإن تدهوره يمس المناعة ونقل الأكسجين والتخثر، بين وظائف أخرى. والأدوات التي تجعل شيخوخة الخلايا الجذعية الدموية أسهل في الملاحظة قد تساعد الباحثين في طرح أسئلة أكثر دقة حول ما يتغير، ومتى، وما إذا كان أي تدخل يغيّر المسار.
مساهمة ChromAgeNet منهجية بقدر ما هي بيولوجية. فهو يُظهر أن بنية الكروماتين، الملتقطة في مجهر عادي، تحمل معلومات كافية مرتبطة بالعمر لتكتشفها شبكة عصبية — وأن هذا النهج يمكن أن يتفوق على نموذج مبني على سمات حددها العلماء بأنفسهم. أما ما إذا كان يمكن توسيع الإشارة نفسها لتشمل أنواع خلايا أخرى، أو إعدادات تصوير أخرى، أو عينات بشرية، فذلك سؤال مفتوح لا تحسمه الدراسة.
الخلاصة
- أداة ذكاء اصطناعي تُدعى ChromAgeNet تحدد أنماطًا مرتبطة بالشيخوخة في صور الخلايا الجذعية المكوّنة للدم من خلال تحليل التنظيم ثلاثي الأبعاد للكروماتين.
- صنّف النموذج الخلايا الجذعية الدموية للفئران كشابة أو مسنّة باحتمال صحة يبلغ 77%.
- تفوّق على نموذج تعلّم آلي مبني على سمات كروماتين حددها الباحثون مسبقًا.
- قاد العمل باحثون في IDIBELL وBSC-CNS وISGlobal ونُشر في Aging Cell.
- يعتمد النهج على صبغ DAPI والتصوير النووي ثلاثي الأبعاد، وهما تقنيتان شائعتان بالفعل في أبحاث الخلايا الجذعية.
يعتمد هذا المقال على تقرير من Medical Xpress. اقرأ المقال الأصلي.
Originally published on medicalxpress.com
