ذكاء اصطناعي بتقنية مستوحاة من علم الفلك يساعد زوجين على الإنجاب
تاريخ النشر: 9th, July 2025 GMT
#سواليف
تمكن زوجان من تحقيق #حلم _الإنجاب بعد نحو عقدين من المحاولات الفاشلة، بفضل تقنية #ذكاء_اصطناعي متطورة كشفت عن وجود #حيوانات_منوية “مخفية” لم يتمكن الأطباء من اكتشافها بالطرق التقليدية.
وهذه الحالة التي تمثل أملا جديدا لآلاف #الأزواج الذين يعانون من مشاكل #العقم، جاءت نتيجة نظام STAR الثوري الذي طوره باحثون في مركز كولومبيا للخصوبة بنيويورك.
وبينما يحتوي السائل المنوي الصحي عادة على ملايين الحيوانات المنوية، يعاني ما يصل إلى 15% من الرجال المصابين بالعقم من حالة “انعدام النطاف” (Azoospermia)، حيث لا يعثر على أي حيوانات منوية تقريبا.
مقالات ذات صلةوقال زيف ويليامز، مدير مركز الخصوبة بجامعة كولومبيا، في بيان صحفي: “قد تبدو العينة المنوية طبيعية تماما، ولكن عند الفحص تحت المجهر، لا تجد سوى حطام خلوي دون أي أثر للحيوانات المنوية”.
وحتى الآن، كانت الخيارات المتاحة أمام الرجال المصابين بانعدام النطاف محدودة للغاية، كما أوضح ويليامز لموقع Today.com: “إما استخدام حيوانات منوية من متبرع، أو الخضوع لعملية جراحية مؤلمة يتم فيها استئصال جزء من الخصية للبحث عن حيوانات منوية فيها”.
ولحل هذه المشكلة لجأ ويليامز وفريقه إلى نظام STAR الثوري (اختصارا لـ Sperm Tracking and Recovery) والذي يعتمد على تقنيات مستوحاة من علم الفلك، حيث تم تكييف خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم عادة لرصد النجوم والكواكب البعيدة، للبحث بدقة فائقة عن الحيوانات المنوية الشحيحة في عينات الرجال المصابين بانعدام النطاف.
ويوضح الدكتور ويليامز أن النظام الجديد يستطيع في غضون ساعة واحدة تحليل أكثر من 8 ملايين صورة مجهرية، وهو ما يعادل البحث عن إبرة في كومة قش منتشرة على مساحة عشرة ملاعب كرة قدم.
وفي مارس 2025، أصبحت “روزي” (اسم مستعار) أول من يحمل باستخدام هذه التقنية، بعد قرابة 19 عاما من المحاولات الفاشلة مع زوجها المصاب بانعدام النطاف.
وتبرز هذه القصة مدى فعالية هذه التقنية. فبعد سنوات من المحاولات الفاشلة للإنجاب، تمكن الأطباء أخيرا من تحديد ثلاثة حيوانات منوية قابلة للحياة في عينة الزوج باستخدام نظام STAR. وتم تخصيب بويضات “روزي “بنجاح وزرع الأجنة في رحمها، وهي الآن في شهرها الخامس من الحمل، في سابقة طبية تمنح الأمل لما يقدر بنحو 15% من الرجال العقيمين الذين يعانون من انعدام النطاف.
وتكمن أهمية هذا الابتكار في كونه يقدم حلا أقل تكلفة وأقل إيلاما مقارنة بالخيارات المتاحة سابقا.
وبتكلفة تقل عن 3000 دولار للعملية الواحدة، يصبح هذا الحل في متناول عدد أكبر من الأزواج مقارنة بتكاليف التلقيح الصناعي التقليدي التي قد تصل إلى 30 ألف دولار.
وعلى الرغم من هذه النتائج الواعدة، يحذر خبراء الخصوبة من الحماس المفرط قبل إجراء المزيد من الدراسات والتجارب السريرية. فكما هو الحال مع أي تقنية طبية ناشئة، يحتاج نظام STAR إلى مزيد من الوقت لإثبات فعاليته على نطاق واسع.
ويأتي هذا التطور العلمي في وقت تشهد فيه معدلات العقم عند الذكور ارتفاعا ملحوظا على مستوى العالم، حيث تشير الدراسات إلى انخفاض عدد الحيوانات المنوية لدى الرجال الغربيين بنسبة تزيد عن 50% خلال العقود الأربعة الماضية.
وبينما تستعد “روزي” وزوجها لاستقبال طفلهما المنتظر في ديسمبر المقبل، يتابع فريق البحث في كولومبيا حالات أخرى في مراحل مختلفة من العلاج. وهذه التقنية التي تجمع بين التصوير عالي الدقة والروبوتات والذكاء الاصطناعي، قد تشكل نقطة تحول في علاج العقم الذكوري، وتفتح الباب أمام آلاف الأزواج لتحقيق حلم الأبوة الذي طالما انتظروه.
المصدر: سواليف
كلمات دلالية: سواليف حلم ذكاء اصطناعي حيوانات منوية الأزواج العقم حیوانات منویة
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد الأطباء في قرارات العناية الحرجة
طوّر باحثون من جامعة وورويك البريطانية (The University of Warwick)، أداة ذكاء اصطناعي جديدة لمساعدة الأطباء في اتخاذ القرار الصعب بشأن إدخال أنبوب التنفس للمرضى المصابين بفشل تنفسي حاد، عبر التنبؤ المبكر بالحالات التي قد تحتاج إلى التنبيب، ما يساعد على تحسين نتائج العلاج.
اقرأ أيضاً.. تقنية ذكية تُسهِّل فهم سجلات المرضى في أقسام الطوارئ
تحديات العلاج
يحدث الفشل التنفسي الحاد عندما يعجز الجهاز التنفسي عن إمداد الجسم بالأكسجين أو التخلص من ثاني أكسيد الكربون. ويعتمد العلاج أساساً على دعم التنفس الخارجي، مثل التهوية غير الغازية عبر قناع الوجه، إلا أن حوالي 40% من المرضى لا يستجيبون لهذا العلاج، ويحتاجون لاحقاً إلى إدخال أنبوب التنفس والتهوية الميكانيكية الغازية.
"TabPFN" المبتكر
يُعرف النموذج باسم "TabPFN"، وهو نظام تعلم آلي مبتكر صُمم خصيصاً لتصنيف البيانات الجدولية، ويعتمد على تقنية "التعلم داخل السياق"، التي تمكّنه من إصدار توقعات دقيقة وفورية عند التعامل مع بيانات جديدة، حتى مع مجموعات صغيرة من القياسات، ودون الحاجة إلى تدريب من الصفر.
اقرأ أيضاً.. أداة ذكية تتفوق على الأطباء في تشخيص سرطان المعدة
تجارب ميدانية
وفقاً لموقع "ميديكال إكسبريس" المتخصص في الأبحاث الطبية، بدأ اختبار النظام الذكي ميدانياً في مستشفيات جامعة "نورث ميدلاندز"، حيث يستخدم الأطباء تطبيقاً لإدخال القياسات الروتينية لمرضى التهوية غير الغازية، وتُرسل هذه البيانات إلى فريق جامعة وورويك، ليحللها "TabPFN" ويصدر توقعاته حول نجاح أو فشل العلاج، ثم تُقارن هذه التوقعات بالنتائج الفعلية لقياس دقته.
دعم القرارات الطبية
قال البروفيسور ديكلان بيتس من كلية الهندسة بجامعة ووريك وقائد فريق البحث: "علاج الفشل التنفسي الحاد يتطلب قرارات حاسمة في ظروف ضاغطة وبمعلومات محدودة، والمرضى الذين يفشلون في التهوية غير الغازية معرضون لخطر أكبر للوفاة، ما يجعل هذه القرارات بالغة الأهمية".
وأضاف: "طوّرنا هذا النموذج ليعمل على القياسات الروتينية، مثل معدل التنفس ومستويات الأكسجين، ويقدم توقعاً لفشل التهوية غير الغازية خلال ساعتين فقط من بدء العلاج بدقة تفوق الأساليب الحالية، مما يجعله واعداً للتجارب السريرية وللتطبيق على نطاق واسع".
وأوضح بيتس: "النموذج لا يستبدل قرارات الأطباء، لكنه يدعمهم بتحليل موضوعي للبيانات وإصدار توقعات يمكنهم الاستفادة منها عند اتخاذ قراراتهم المعقدة".
اقرأ أيضاً.. أداة ذكاء اصطناعي تكشف 9 أنواع من الخرف بفحص واحد
آفاق التوسع
قال تيم سكوت، استشاري التخدير في مستشفيات جامعة نورث ميدلاندز: "نختبر حالياً تطبيقاً قائماً على هذا النموذج في المستشفى، وقد أظهر دقة عالية في التنبؤ بنتائج التهوية غير الغازية. نحن متفائلون بإمكاناته في تحسين رعاية المرضى ونسعى إلى تطويره لاعتماده على نطاق أوسع".
بدوره، ذكر البروفيسور جافين بيركنز، عميد كلية الطب بجامعة ووريك: "مرضى الفشل التنفسي الحاد يستهلكون موارد كبيرة ويواجهون معدلات وفيات مرتفعة. الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات هائلة لدعم الأطباء في إدارة هذه الحالات وتحسين نتائجها. وحدة التجارب السريرية في ووريك رائدة في تقييم العلاجات الجديدة، ونتطلع للتعاون مع كلية الهندسة لتطوير هذه التقنيات لصالح المرضى".
ومع غياب إرشادات رسمية لتوقيت إدخال أنبوب التنفس، واعتماد الأطباء المحدود على المؤشرات الحالية، يمثل "TabPFN" إضافة قيّمة لتحسين رعاية المرضى وجودة حياتهم.
أمجد الأمين (أبوظبي)