دراسة تكشف عن ارتباط بين اختلافات التعبير الجيني العصبي والتمييز الوظيفي

منصة الذكاء الاصطناعي – متابعات

توصلت دراسة جديدة، نُشرت مؤخرًا من قبل معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، إلى ربط اختلافات التعبير الجيني العصبي بالتمييز الوظيفي. استخدم الباحثون زوجًا من الخلايا العصبية الحركية المتشابهة في ذبابة الفاكهة لاستكشاف كيف يؤدي استخدامهم المختلف لنفس الجينوم إلى اختلافات في الشكل والوظيفة.

يعد فهم تطور المئات من الأنواع المختلفة لخلايا الدماغ وكيفية تعبيرها الفريد لآلاف الجينات أمرًا حاسمًا لفهم كيفية عمل الدماغ في حالته الطبيعية وكذلك خلال الأمراض. وتسهم هذه الدراسة المبتكرة في تقديم نظرة دقيقة على “المنطق الجزيئي” في نوعين من الخلايا العصبية في ذبابة الفاكهة، والتي توضح كيف يؤثر استخدام الجينات بشكل مختلف على تطوير وظائف مميزة في هذه الخلايا.

خلال الدراسة، لاحظ فريق من علماء البيولوجيا العصبية في معهد بيكوير للتعلم والذاكرة أن النوعين الفرعيين العصبيين المرتبطين ارتباطًا وثيقًا يختلفان في طرق تعبير أكثر من 800 جين، وهو ما يعادل حوالي 5% من إجمالي الجينات المشفرة في جينوم ذبابة الفاكهة. ومن خلال تعديل تعبير تلك الجينات بشكل ملحوظ، نجح العلماء في إظهار الاختلافات الملحوظة في الخصائص بين الخلايا.

وفي هذا السياق، صرح تروي ليتلتون، مؤلف الدراسة وأستاذ علم الأعصاب في قسم علم الأحياء والدماغ والعلوم المعرفية بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، بأنه يجري جهدًا عالميًا في مجال علم الأعصاب لتحديد جميع أنواع الخلايا العصبية المختلفة وتحديد خصائصها الفريدة ونمط التعبير الجيني لكل نوع. ويُعد هذا التحليل المجهري للتعبير الجيني العصبي فرصة قيدراسة جديدة تقترح طريقة للكشف المبكر عن السرطان باستخدام التعلم الآلي

نشر فريق من الباحثين دراسة جديدة تقترح طريقة للكشف المبكر عن السرطان باستخدام تقنيات التعلم الآلي. تعتمد الطريقة على تحليل الصور الطبية للأنسجة المشبوهة واستخراج السمات الفريدة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، مما يمكن من تمييز الأورام السرطانية عن الأنسجة السليمة.

تعد التقنيات التقليدية المستخدمة حاليًا في الكشف عن السرطان، مثل التصوير بالأشعة والتصوير بالرنين المغناطيسي والمسح المقطعي، مفيدة ولكنها قد تكون مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً. ومن خلال استخدام التعلم الآلي، يمكن تحسين عمليات التشخيص وتوفير وقت وجهد في الكشف المبكر عن السرطان.

تم تدريب نموذج التعلم الآلي على مجموعة كبيرة من الصور الطبية للأنسجة السليمة والأنسجة المصابة بالسرطان. وباستخدام هذا النموذج، تم تحليل الصور الطبية الجديدة وتحديد السمات المميزة للأنسجة المشبوهة. وبعد ذلك، يتم تصنيف الأنسجة بناءً على هذه السمات وتحديد ما إذا كانت سليمة أو محتملة للإصابة بالسرطان.

توصلت الدراسة إلى نتائج مشجعة، حيث أظهرت دقة عالية في تشخيص الأنسجة المشبوهة بالسرطان. وتعتبر هذه الطريقة واعدة للكشف المبكر عن السرطان وزيادة فرص العلاج الناجح وتحسين نتائج العناية الصحية للمرضى.

مع ذلك، يجب أن يتم إجراء مزيد من الأبحاث والتجارب للتحقق من فعالية وموثوقية هذه الطريقة قبل تطبيقها على نطاق واسع في الممارسة السريرية. ومن المتوقع أن تستمر الدراسات المستقبلية في تطوير وتحسين تقنيات الكشف المبكر عن السرطان باستخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

هذا المحتوي بمعرفة وحدة الذكاء الاصطناعي