«الدمياطي» بعد حصوله على خامس بطولة كمال الأجسام بالسعودية: «مستر أولمبيا حلمي»
تاريخ النشر: 18th, February 2024 GMT
حقق لاعب كمال الأجسام سالم الدمياطي، ابن محافظة كفر الشيخ، المركز الخامس في بطولة كمال الأجسام المفتوحة فئة «الفيزيك» التي أقيمت يومي الجمعة والسبت 16 و17 فبراير الجاري، بجامعة الإمام محمد بن سعود الإسلامية، في العاصمة السعودية الرياض، تحت إشراف وزارة الرياضة، والاتحاد السعودي لكمال الأجسام، والاتحاد الدولي لكمال الأجسام.
أعرب «الدمياطي» عن بالغ سعادته بتحقيقه المركز الخامس في بطولة كمال الأجسام المفتوحة فئة «الفيزيك»، التي نظمتها المملكة العربية السعودية بمشاركة عشرات اللاعبين المحترفين والهواة في منافسات فئات «الفيزيك، والكلاسيك فيزيك، والبدي ستايل»، من كافة دول العالم.
وقال «الدمياطي»، في تصريح خاص لـ«الوطن»، إنه شارك بالبطولة في فئة «الفيزيك» طول فوق 180 سنتمترًا، لافتًا إلى أنه استعد للبطولة مبكرًا، حتى خاض البطولة وحصد المركز الخامس بها وتأهل لخوض بطولة المملكة العربية السعودية المفتوحة لكمال الأجسام، والتي تُقام يومي الجمعة والسبت 23 و24 فبراير الجاري بجامعة الأصالة بالدمام، منوهًا إلى أنه حاليًا يُكثف من الاستعدادات لخوض البطولة النهائية وتحقيق مركز متقدم بها.
وأوضح أنه بدأ مشواره الرياضي مع رياضة كمال الأجسام منذ عام 2008، وأنه يسعى حاليًا إلى الحصول على كارت الاحتراف خلال الفترة المقبلة، والمشاركة في بطولة العالم لكمال الأجسام، وأن يرفع اسم مصر عاليًا في كافة المحافل الدولية، مشيرًا إلى أنه يتطلع أيضًا لبطولة مستر أولمبيا ويسعى جاهداً إلى ذلك.
المصدر: الوطن
كلمات دلالية: كفر الشيخ بطولة كمال الأجسام كمال الأجسام الاتحاد السعودي لكمال الأجسام مستر أولمبيا المرکز الخامس لکمال الأجسام کمال الأجسام
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة
طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا حسابيًا جديدًا قادرًا على التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة بدقة غير مسبوقة، مما قد يُحدث تحولًا كبيرًا في تصميم أدوية فعالة ضد أمراض معدية مثل كوفيد-19 وHIV.
الذكاء الاصطناعي يتجاوز التحديات السابقة
رغم التقدم الكبير الذي حققته نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على "نماذج اللغة الكبيرة" (LLMs) في التنبؤ بهياكل البروتينات، إلا أنها واجهت صعوبات عند التعامل مع الأجسام المضادة، خاصة بسبب المناطق شديدة التغير فيها والمعروفة بـ"المناطق مفرطة التغير". للتغلب على هذه العقبة، ابتكر فريق (MIT) تقنية جديدة تحسّن أداء هذه النماذج وتمنحها القدرة على فهم تعقيدات هذه البروتينات المناعية.
تقول بوني بيرغر، أستاذة الرياضيات في (MIT) ورئيسة مجموعة الحوسبة والبيولوجيا في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL): «طريقتنا تسمح بالوصول إلى نطاق واسع من الاحتمالات، مما يتيح لنا إيجاد إبر حقيقية في كومة قش. وهذا قد يوفر على شركات الأدوية ملايين الدولارات بتجنب التجارب السريرية غير المجدية».
نموذج AbMap: أداة ذكية للتنقيب في بحر الأجسام المضادة
النموذج الجديد، الذي يحمل اسم (AbMap)، يعتمد على وحدتين مدربتين بشكل دقيق: الأولى تتعلم من بنى ثلاثية الأبعاد لحوالي 3000 جسم مضاد موجودة في قاعدة بيانات البروتينات (PDB)، والثانية تعتمد على بيانات تقيس مدى ارتباط أكثر من 3700 جسم مضاد بثلاثة أنواع مختلفة من المستضدات.
باستخدام (AbMap)، يمكن التنبؤ بهيكل الجسم المضاد وقوة ارتباطه بالمستضد، فقط من خلال تسلسل الأحماض الأمينية. وفي تجربة واقعية، استخدم الباحثون النموذج لتوليد ملايين التعديلات على أجسام مضادة تستهدف بروتين «سبايك» لفيروس SARS-CoV-2، وتمكّن النموذج من تحديد أكثرها فعالية.
وقد أظهرت التجارب بالتعاون مع شركة Sanofi أن 82 % من الأجسام المضادة المختارة باستخدام النموذج أظهرت أداءً أفضل من النسخ الأصلية.
اختصار الطريق نحو العلاجات الفعالة
يُعد هذا التقدم فرصة ذهبية لشركات الأدوية لتقليص الوقت والتكاليف اللازمة في مراحل البحث والتطوير. ووفقًا للبروفيسور روهيت سينغ، المؤلف المشارك للدراسة: «الشركات لا تريد المخاطرة بكل شيء في جسم مضاد واحد قد يفشل لاحقًا. النموذج يمنحها مجموعة من الخيارات القوية للمضي قدمًا بثقة».
تحليل الاستجابات المناعية على مستوى الأفراد
بعيدًا عن التطبيقات الدوائية، يُمكن للنموذج أن يُحدث نقلة في فهم التباين في الاستجابات المناعية بين الأفراد. فعلى سبيل المثال، لماذا يُصاب البعض بكوفيد-19 بشكل حاد، بينما ينجو آخرون دون أعراض؟ أو لماذا يبقى بعض الأشخاص غير مصابين بـHIV رغم تعرضهم للفيروس؟
الدراسة أظهرت أنه عند مقارنة البنية الثلاثية للأجسام المضادة بين الأفراد، فإن نسبة التشابه قد تكون أعلى بكثير من النسبة التي تُظهرها المقارنة الجينية التقليدية (10%). وهذا قد يفتح الباب لفهم أعمق لكيفية عمل جهاز المناعة وتفاعله مع مسببات الأمراض المختلفة.
يقول سينغ: «هنا يتجلى دور نماذج اللغة الكبيرة بوضوح، فهي تجمع بين نطاق التحليل الواسع القائم على التسلسل الجيني ودقة التحليل البنيوي».
دعم وتمويل دولي
حظي البحث بدعم من شركة Sanofi وعيادة عبد اللطيف جميل لتعلم الآلة في مجال الصحة، مما يعكس تزايد اهتمام المؤسسات العالمية بالذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية في الطب الحيوي.
بهذا الإنجاز، يُبرهن الذكاء الاصطناعي مجددًا على قدرته في إحداث ثورة صامتة في المختبرات الطبية، حيث لا تقتصر فوائده على التسريع والتحليل، بل تمتد لتوجيه القرارات الحاسمة التي قد تُنقذ أرواح الملايين.
أسامة عثمان (أبوظبي)
برلماني يطالب بإجراء تعديل تشريعي شامل في قانون الضريبة على العقارات المبنية