الذكاء الاصطناعي يكشف مرض كرون مبكراً
كشف فريق بحثي في جامعة برمنغهام دبي عن دور الذكاء الاصطناعي المتقدم في تمهيد الطريق للكشف المبكر عن مضاعفات مرض كرون، وتحديداً التليف المعوي الذي يستدعي غالباً تدخلاً جراحياً. اعتمدت الدراسة على تكامل تقنيات التعلم الآلي والتحليل الجيني مع مسح الميكروبيوم المعوي لفك شفرة الآليات البيولوجية التي تتحول من التهاب نشط إلى تندب غير عكوس. وتوصل الباحثون، بقيادة الدكتور أنيميش آشارجي، إلى أن التليف لا يمثل مرحلة مرضية منعزلة، بل هو استجابة التهابية مستمرة مدفوعة بتنشيط مناعي مستمر، تلف النسيج المعوي، وإعادة تشكيل البيئة البكتيرية. اعتمد المنهجية على تحليل بيانات من أربعة وأربعين وخمسمائة عينة من أنسجة الأمعاء، وثمانين عينة ميكروبية، مقسمة بين أصحاء ومرضى بكرون ومرضى بتليف معوي. ولتجاوز نقص البيانات السريرية الواقعية، وظّف الفريق الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء مجموعات بيانات جينية محاكاة تراعي القواعد البيولوجية الفعلية. وقد عزز هذا الإجراء كفاءة نماذج التعلم الآلي، مما أتاح تحديد ثلاثة وأربعين جيناً رئيسياً مرتبطاً بتطور المرض، وتصنيفها ضمن ثلاثة مسارات بيولوجية متمايزة. ومن أبرز الجينات التي تم رصدها جينات IL-23R وTNF-α وTGF-β، والتي تلعب أدواراً محورية في عمليات الالتهاب وتليف الأنسجة. كشفت التحاليل الميكروبية أيضاً عن اختلال دقيق في تركيبة البكتيريا المعوية، يتمثل في تراجع حاد في السلالات المفيدة المنتجة للأحماض الدهنية قصيرة السلسلة، مثل فايسيباتيريوم وأنايروستيبس، مقابل ازدهار سلالات محتملة الضراوة مثل بيلوفيليا وبكتيرويدات. ويرتبط هذا التحول البكتيري ارتباطاً وثيقاً بالآليات الجزيئية المسرعة لتقدم المرض. ويؤكد الباحثون أن التوليد الذكي للبيانات يمثل نموذجاً تطبيقياً متقدماً لتجاوز العوائق البياناتية في البحوث الطبية، مما يعزز دقة اكتشاف المؤشرات الحيوية. يتوقع المختصون أن تتيح هذه المؤشرات الجزيئية والميكروبية أدوات تشخيصية دقيقة تفرق بين الالتهاب النشط والتندب الدائم، مما يمكن الأطباء من رصد المرضى عالي الخطورة في مراحل مبكرة. نظراً لاحتياج نحو سبعين في المائة من المرضى المصابين بتكهن عبر جدار الأمعاء إلى جراحات التضييق خلال عشر سنوات، فإن هذه النتائج تمهد السبيل لتطوير علاجات دوائية مستهدفة تمنع تلف الأمعاء قبل تفاقم الحالة. وتجسّد هذه الورقة البحثية نقلة نوعية في تقاطع الذكاء الاصطناعي الحيوي مع الطب الدقيق، حيث تترجم الخوارزميات المعقدة إلى مؤشرات سريرية قابلة للتطبيق لتحسين مآل المرضى على المدى الطويل.
