“بكتيريا مدرّبة” يمكن أن تصطاد يوما ما السرطانات داخل أجسامنا!
تاريخ النشر: 13th, August 2023 GMT
Estimated reading time: 8 minute(s)
“الأحساء اليوم” – الأحساء
يمكن لميكروب مصمم هندسيا أن يكتشف يوما ما مكان تموضع السرطان في أمعاء جسم الإنسان.
وقد أظهر فريق دولي من الباحثين كيف أن نوعا واحدا من البكتيريا، مع بعض التعليمات، قد يعرض سرطان الأمعاء، في أثناء تكوّنه، في نماذج خلوية وحيوانية للمرض.
وعلى الرغم من أن هذا النهج لا يزال بعيدا عن التجارب السريرية، ويتطلب المزيد من الأبحاث لاختبار فعاليته وسلامته، فإن فكرة استخدام الميكروبات المعدلة كأدوات تشخيصية ليست موجودة كما قد تعتقد.
ويعرّف الجهاز الهضمي لدينا بأنه مبطن بالبكتيريا، ويحاول العلماء تسخير القدرات الطبيعية لسلالات معينة بجعلها تعمل كمستشعرات بروبيوتيك. وقد أظهرت هذه “المستشعرات الحيوية” نتائج واعدة بالفعل في مراقبة صحة الأمعاء والكشف عن نزيف الأمعاء والالتهابات وأورام الكبد – على الأقل في الفئران والخنازير.
وفي هذه الدراسة الجديدة، قام فريق بقيادة عالم الأحياء روبرت كوبر في جامعة كاليفورنيا، سان دييغو، بهندسة البكتيريا لجعلها تقوى على اكتشاف قصاصات الحمض النووي المتساقطة من خلايا سرطان القولون والمستقيم المزروعة في المختبر والفئران والتي تحتوي على أورام القولون والمستقيم.
وتقول عالمة الطب الحيوي ومعدة الدراسة سوزان وودز، من جامعة أديلايد في أستراليا: “توضح هذه الدراسة كيف يمكن تصميم البكتيريا لاكتشاف تسلسل الحمض النووي المحدد لتشخيص المرض في الأماكن التي يصعب الوصول إليها”.
واختار الباحثون نوع Acinetobacter baylyi، وهو نوع بكتيري معروف بقدرته على التقاط الحمض النووي من بيئته.
وعادة، يستخدم A. baylyi هذه القدرة على البحث عن الطعام (وتسمى الكفاءة الطبيعية) لدمج قطع من الحمض النووي في الجينوم الخاص به قد توفر وصفات جينية جديدة للبروتينات المفيدة.
وقام الباحثون بتزويد A. baylyi بتعليمات للبحث بدلا من ذلك عن تسلسلات محددة تحمل الطفرات وتوجد بشكل شائع في سرطانات القولون والمستقيم. ووجدوا أن A. baylyi يمكن أن تميز الفرق الأحادي القاعدة بين الطفرات المسببة للسرطان والأخطاء الجينية غير الضارة في الحمض النووي العائم المطرود من الخلايا.
وتم تصميم النظام القابل للبرمجة بحيث إذا وجد A. baylyi أي حمض نووي للورم، فإن دمج المادة في الجينوم الخاص به سيؤدي إلى تشغيل جين مقاوم لمضادات الحيوية. ومع تفعيله، يمكن أن ينمو A. baylyi المستخرج من براز المضيف على ألواح أجار تحتوي على مضادات حيوية – وهي إشارة إلى اكتشاف الخلايا السرطانية.
وتقول وودز: “يُظهر هذا أنه يمكن استخدام نظام الاستشعار الحيوي لدينا للقبض على الحمض النووي لسرطان القولون والمستقيم داخل النظام البيئي المعقد”.
وفي الوقت الحالي، تم تصميم جهاز الاستشعار البيولوجي للكشف عن بعض طفرات KRAS، التي توجد في حوالي 40% من سرطانات القولون والمستقيم، بالإضافة إلى ثلث سرطانات الرئة ومعظم سرطانات البنكرياس.
وقبل استخدامه المحتمل على البشر، سيحتاج الباحثون إلى إثبات أنه يمكن إعطاء A. baylyi بأمان عن طريق الفم وأنه يمكنه اكتشاف الخلايا السرطانية في عينات البراز بشكل موثوق.
وستحدد حساسية النظام – مستوى الورم العائم الذي يمكن لـ A. baylyi اكتشافه باستمرار – مدى فائدته في العيادة، وما إذا كان يمكن أن يتيح الكشفَ المبكر عن سرطان الأمعاء، كما يأمل الباحثون.
وسيحتاج الباحثون أيضا إلى التحقيق في كيفية مقارنة المستشعر الحيوي A. baylyi بالطرق الأخرى الأكثر توغلا للكشف عن الآفات السرطانية، مثل تنظير القولون، الذي يأخذ عينات مباشرة من الخلايا المشبوهة.
نشرت الدراسة في مجلة Science.
المصدر: الأحساء اليوم
كلمات دلالية: الأمعاء البكتريا السرطان الحمض النووی یمکن أن
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يكشف أنماطا خفية في سلوك الخلايا
كشفت أداة جديدة للتعلم العميق للذكاء الاصطناعي، تعرف باسم CellLENS، عن أنماط خفية في سلوك الخلايا داخل الأنسجة، مما يوفر رؤى أعمق حول تباين الخلايا، وهو أمر حيوي لتطوير العلاج المناعي للسرطان.
من أجل إنتاج علاجات فعّالة ومُستهدفة للسرطان، يحتاج العلماء إلى عزل الخصائص الجينية والظاهرية للخلايا السرطانية، داخل الأورام المختلفة لأن هذه الاختلافات تؤثر على كيفية استجابة الأورام للعلاج.
يتطلب جزء من هذا العمل فهمًا عميقًا للحمض النووي الريبوزي (RNA) أو جزيئات البروتين التي تُعبّر عنها كل خلية سرطانية، وموقعها في الورم، وكيف تبدو تحت المجهر.
كان العلماء يدرسون تقليديًا جانبًا واحدًا أو أكثر من هذه الجوانب بشكل منفصل. ولكن الآن، تدمج أداة جديدة للتعلم العميق للذكاء الاصطناعي، CellLENS (مسح البيئة المحلية للخلية والجوار)، المجالات الثلاثة معًا، لبناء ملف تعريف رقمي شامل لكل خلية على حدة. يسمح هذا للنظام بتجميع الخلايا ذات التركيب البيولوجي المتشابه، ويفصل بفعالية حتى تلك التي تبدو متشابهة جدًا عند عزلها، ولكنها تتصرف بشكل مختلف حسب محيطها.
وقال موقع news.mit.edu إن الدراسة، التي نُشرت مؤخرًا في مجلة Nature Immunology، تُفصّل نتائج تعاون بين باحثين من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، وكلية الطب بجامعة هارفارد، وجامعة ييل، وجامعة ستانفورد، وجامعة بنسلفانيا.
اقرأ أيضا... الذكاء الاصطناعي من "جوجل" يمكن أن يحدث تحولا في الرعاية الصحية
يشرح بوكاي تشو، الذي قاد هذا العمل، تأثير هذه الأداة الجديدة قائلاً: "في البداية، كنا نقول: لقد وجدتُ خلية. تُسمى هذه الخلية خلية تائية. باستخدام نفس مجموعة البيانات، وتطبيق CellLENS، يُمكنني الآن القول إن هذه خلية تائية، وهي تُهاجم حاليًا حدودًا محددة للورم لدى مريض".
وأضاف "يمكنني استخدام المعلومات المُتاحة لتحديد ماهية الخلية بشكل أفضل، وما هي المجموعة الفرعية لتلك الخلية، وما هي وظيفتها، وما هي القراءة الوظيفية المُحتملة لها. يُمكن استخدام هذه الطريقة لتحديد مؤشر حيوي جديد، يُوفر معلومات مُحددة ومُفصلة عن الخلايا المريضة، مما يسمح بتطوير علاجات أكثر استهدافًا".
يُعد هذا تقدمًا بالغ الأهمية، لأن المنهجيات الحالية غالبًا ما تغفل معلومات جزيئية أو سياقية بالغة الأهمية. على سبيل المثال، قد تستهدف العلاجات المناعية خلايا موجودة فقط على حدود الورم، مما يحد من فعاليتها. باستخدام التعلم العميق، يمكن للباحثين اكتشاف طبقات مختلفة من المعلومات باستخدام CellLENS، بما في ذلك شكل الخلية وموقعها المكاني في النسيج.
عند تطبيقها على عينات من أنسجة سليمة وأنواع عديدة من السرطان، بما في ذلك سرطان الغدد الليمفاوية وسرطان الكبد، كشفت أداة CellLENS عن أنواع فرعية نادرة من الخلايا المناعية، وكيفية ارتباط نشاطها وموقعها بعمليات المرض، مثل تسلل الورم أو تثبيط المناعة.
يمكن أن تساعد هذه الاكتشافات العلماء على فهم أفضل لكيفية تفاعل الجهاز المناعي مع الأورام، وتمهد الطريق لتشخيصات أكثر دقة للسرطان وعلاجات مناعية.
يقول المؤلف المشارك للدراسة أليكس ك. شاليك، مدير معهد الهندسة والعلوم الطبية "أنا متحمس للغاية لإمكانيات أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة، مثل CellLENS، لمساعدتنا على فهم السلوكيات الخلوية الشاذة داخل الأنسجة بشكل أكثر شمولية".
ويضيف "يمكننا الآن قياس كمٍّ هائل من المعلومات حول الخلايا الفردية ومحيط أنسجتها باستخدام فحوصات متطورة. وتُعدُّ الاستفادة الفعّالة من هذه البيانات لترشيح علاجات جديدة خطوةً حاسمةً في تطوير تدخلات مُحسّنة. وعند اقترانها ببيانات الإدخال الصحيحة وعمليات التحقق الدقيقة من النتائج النهائية، فإن هذه الأدوات تُبشّر بتسريع قدرتنا على التأثير إيجابًا على صحة الإنسان وعافيته".
مسؤول أممي يرجح عودة ملايين الأفغان لبلادهم ويحذر من التداعيات