دراسة ضخمة: أمراض تحرمك الإنجاب عند تشخيصها في العشرينات!
تاريخ النشر: 21st, December 2023 GMT
وجدت دراسة جديدة أن 74 مشكلة صحية ترتبط بعدم الإنجاب في وقت لاحق من الحياة، عند تشخيص إصابتك بها في مقتبل العمر.
وحدد الباحثون في جامعتي هارفارد وأكسفورد أن مشاكل الصحة السلوكية، مثل إدمان الكحول والفصام، كان لها التأثير الأكبر على عدم الإنجاب بين الرجال الذين تم تشخيصهم في العشرينات من العمر.
وتبين أن النساء لا ينجبن أطفالا على الأرجح بسبب أمراض المناعة الذاتية والالتهابات مثل التصلب المتعدد واضطرابات القلب والأوعية الدموية ومرض السكري من النوع 2، عند تشخيصهن في أوائل العشرينات من عمرهن.
وتتكون القائمة الطويلة من 74 حالة مختلفة تزيد من احتمالات عقم الرجل أو المرأة في وقت لاحق من الحياة، بما في ذلك اضطرابات سلوكية وإعاقات مثل الفصام والشلل الدماغي، وإدمان الكحول والمخدرات واضطراب الشخصية المعادية للمجتمع.
وتشمل الحالات الأخرى غير العقلية التي ارتبطت أيضا بزيادة معدلات عدم الإنجاب: ارتفاع ضغط الدم واضطرابات تخثر الدم والعدوى المهبلية وعدم انتظام فترات الحيض.
إقرأ المزيد
وشملت أقوى العوامل المؤثرة على القدرة على الإنجاب في المستقبل: العيوب الخلقية والاضطرابات الأخرى منذ الولادة، ومشكلات الصحة العقلية والاضطرابات التي تؤثر على الجهاز العصبي، مثل مرض التصلب العصبي المتعدد والتهاب المفاصل عند الأطفال.
وفي الدراسة، حلل الباحثون بيانات 1.4 مليون امرأة – ولدن بين عامي 1956 و1973 – و1.1 مليون رجل – ولدوا بين عامي 1956 و1968.
وكانت النساء اللاتي تراوحت أعمارهن بين 16 و 20 عاما عندما تم تشخيص إصابتهن بالسمنة، أكثر عرضة للعقم مقارنة بالنساء اللاتي تم تشخيصهن في مرحلة البلوغ المبكر.
وقال الباحثون إن المشاكل العقلية كانت الأكثر تأثيرا بين الرجال، بينما شكّلت المشاكل الأيضية والغدد الصماء مثل مرض السكري، التأثير الأكبر على معدلات عدم الإنجاب لدى النساء.
وقالت الدكتورة أندريا جانا، مديرة معهد الطب الجزيئي بفنلندا (FIMM): "من خلال تقييم دور العديد من أمراض الحياة المبكرة في عدم الإنجاب لدى 2.5 مليون شخص في جميع أنحاء فنلندا والسويد، تمهد هذه الدراسة الطريق لفهم أفضل لحالة العقم".
وقال الدكتور أوكسينغ ليو، المعد الرئيسي للدراسة والباحث في جامعة هلسنكي: "تؤدي عوامل مختلفة إلى زيادة معدلات عدم الإنجاب في جميع أنحاء العالم، حيث يكون تأجيل الإنجاب مساهما كبيرا قد يزيد من خطر العقم".
نشرت النتائج في مجلة طبيعة السلوك البشري.
المصدر: ديلي ميل
المصدر: RT Arabic
كلمات دلالية: البحوث الطبية السمنة الطب العقم امراض امراض القلب بحوث مرض السكري هرمونات عدم الإنجاب
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يوجه المسيّرات رغم العوائق الطبيعية
في مهمة لإطفاء حرائق الغابات في سلسلة جبال سييرا نيفادا، قد تجد طائرة مسيّرة ذاتية التحكم نفسها تواجه رياح «سانتا آنا» العاتية التي تهدد بإخراجها عن مسارها. التكيف السريع مع مثل هذه التقلبات الجوية غير المتوقعة أثناء الطيران يمثل تحديًا هائلًا لأنظمة التحكم في وضع الطيران الخاصة بهذه الطائرات.
ولمواجهة مثل هذه التحديات، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» خوارزمية تحكم تفاعلي جديدة تعتمد على تقنيات تعلّم الآلة، قادرة على تقليل انحراف الطائرة عن مسارها المحدد حتى في مواجهة عوائق مفاجئة مثل هبوب الرياح.
وعلى عكس الطرق التقليدية، لا تتطلب هذه التقنية من المبرمج أن يكون على دراية مسبقة ببنية أو نمط هذه الاضطرابات. بدلاً من ذلك، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في نظام التحكم كل ما يحتاجه من خلال بيانات ملاحظة تُجمع خلال 15 دقيقة فقط من الطيران.
الميزة الأبرز لهذه التقنية تكمن في أنها تحدد تلقائيًا خوارزمية التحسين الأمثل للتكيف مع هذه الاضطرابات، مما يعزز من دقة تتبع المسار. إذ تختار الخوارزمية الأنسب بحسب طبيعة الاضطرابات التي تواجهها الطائرة في كل حالة.
وقد درّب الباحثون نظامهم على تنفيذ هذين الأمرين معًا، التكيّف وتحديد الخوارزمية باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الفوقي «meta-learning»، والتي تُعلّم النظام كيفية التكيّف مع أنواع مختلفة من الاضطرابات.
النتائج جاءت واعدة، إذ سجل النظام الجديد نسبة خطأ في تتبع المسار أقل بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية، سواء في المحاكاة أو في الظروف الحقيقية، كما أثبت كفاءته في التعامل مع سرعات رياح لم يسبق له مواجهتها أثناء التدريب.
يأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام مستقبلاً في تحسين كفاءة الطائرات المسيّرة في توصيل الطرود الثقيلة رغم الرياح القوية، أو في مراقبة المناطق المعرضة للحرائق في المحميات الطبيعية.
يقول نافيد عزيزيان، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ومعهد البيانات والنظم والمجتمع «IDSS» بمعهد «MIT»، والباحث الرئيسي للدراسة: «قوة طريقتنا تكمن في التعلم المتزامن لمكونات النظام. من خلال الاستفادة من التعلم الفوقي، يتمكن نظامنا من اتخاذ قرارات تلقائية تحقق أفضل تكيف ممكن في وقت قصير».
شارك عزيزيان في إعداد الورقة البحثية كل من سونبوتشين تانغ، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والفضاء، وهاويان صن، طالب دراسات عليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. وقد عُرض البحث مؤخراً في مؤتمر «التعلم للديناميكيات والتحكم»
التعلم على التكيف
تتغير سرعات الرياح التي قد تواجهها الطائرة في كل رحلة، لكن من المفترض أن تبقى الشبكة العصبية ودالة الانحدار المستخدمة ثابتتين، لتجنّب إعادة التدريب في كل مرة.
لتحقيق هذه المرونة، اعتمد الباحثون على التعلم الفوقي، ودربوا النظام على مجموعة من سيناريوهات الرياح المختلفة أثناء مرحلة التدريب.
يوضح تانغ: «الهدف ليس فقط أن يتكيف النظام، بل أن يتعلم كيف يتعلم. عبر التعلم الفوقي، يمكننا إنشاء تمثيل مشترك من بيانات متعددة السيناريوهات بسرعة وكفاءة».
في التطبيق العملي، يقوم المستخدم بتغذية نظام التحكم بمسار الطيران المطلوب، ويقوم النظام بحساب قوة الدفع اللازم في الزمن الحقيقي لإبقاء الطائرة على المسار رغم أي اضطرابات جوية.
وقد أثبت النظام كفاءته سواء في المحاكاة أو في اختبارات حقيقية، حيث تفوق على جميع الطرق التقليدية في تتبع المسار، حتى في الظروف الجوية القاسية.
يضيف عزيزيان: «حتى عندما تجاوزت قوة الرياح مستويات لم نشهدها في التدريب، أثبتت تقنيتنا قدرتها على التعامل معها بكفاءة».
واللافت أن تفوق النظام على الطرق الأخرى ازداد كلما زادت شدة الرياح، مما يدل على قدرته على التكيف مع البيئات الصعبة.
ويجري الفريق الآن تجارب ميدانية على طائرات مسيّرة حقيقية لاختبار النظام في مواجهة ظروف جوية متنوعة.
كما يسعى الفريق لتوسيع قدرات النظام ليتعامل مع اضطرابات متعددة المصادر في وقت واحد. فعلى سبيل المثال، تغير سرعة الرياح قد يغيّر من توزيع وزن الحمولة أثناء الطيران، خصوصاً عند حمل مواد سائلة.
كما يطمح الباحثون إلى تطوير خاصية التعلم المستمر، بحيث يتمكن النظام من التكيف مع اضطرابات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه على البيانات السابقة.
وفي تعليق على البحث، قال بروفيسور باباك حسّیبي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا «Caltech»، والذي لم يشارك في المشروع: «نجح نافيد وزملاؤه في الجمع بين التعلم الفوقي والتحكم التكيفي التقليدي، لتعلم الخصائص غير الخطية من البيانات. واستخدامهم لخوارزميات الانحدار المرآتي مكّنهم من استغلال البنية الجيومترية الكامنة للمشكلة بشكل لم تفعله الطرق السابقة. وهذا العمل قد يساهم بشكل كبير في تصميم أنظمة ذاتية التشغيل تعمل بكفاءة في بيئات معقدة وغير مؤكدة».
وقد حصل هذا البحث على دعم من عدة جهات، منها شركة «MathWorks»، ومختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT-Amazon» للعلوم، وبرنامج «MIT-Google» للابتكار في الحوسبة.
الدفاع المدني بميسان يخمد حريقًا في أشجار وأعشاب في جبل بثرة