غموض يلتف وفاة الملاكم نيل كارين .. هل مات منتحرًا؟
تاريخ النشر: 14th, September 2023 GMT
فُجع الوسط الرياضي بوفاة لاعب كمال الأجسام البريطاني نيل كارين - Neil Currey عن 34 عامًا بعد أعوام أمضاها في إعداد جسده للمنافسة داخل حلبة "الفن النبيل" وتحقيق ألقاب محلية ودولية.
اقرأ ايضاًوكشفت صحيفة ديلي ميل البريطانية أن وفاة نيل كارين الاثنين خالطها الكثير من الإشاعات، إذ تداولت صفحات إخبارية على منصات التواصل الاجتماعي أن الملاكم أقدم على إنهاء حياته والانتحار بتناول جرحة من الأدوية.
نشر ميلوس سارسيف، مدرب نيل كاري السابق، صورة للملاكم الراحل نيل كارين عبر حسابه الرسمي في تطبيق إنستغرام، وأرفقها بتعليق جاء فيه: "أخبار صادمة ومفجعة للغاية - أن رياضي السابق نيل كارين توفي اليوم ... منتحرًا”.
وتابع: "آخر وأفضل ذكرياتي عنه كان هذا الوجه المبتسم بعد فوزه ببطولة نيويورك للمحترفين وتحقيق حلم حياته بالتأهل إلى مستر أولمبيا، تعازي الصادقة لعائلته وأصدقائه وأحبائه. ارقد بسلام".
المدرب السابق يتراجع عن قراره
أزال ميلوس سارسيف، مدرب نيل كاري السابق الإشارة إلى انتحار كاري، وبقي المنشور بدون عبارة "أنهى حياته".
من هو نيل كوري؟نيل كوري لاعب كمال أجسام بريطاني محترف وعاشق للياقة البدنية.
بدأ رحلة نيل في عالم الرياضة في مرحلة الشباب عندما كان يلعب كرة القدم في المدرسة، ثم حوّل تركيزه تدريجيًا إلى كمال الأجسام من خلال نظام رياضي صارم وخطة نظام غذائي.
وفي عام 2017، شارك كاري في بطولة العالم لكمال الأجسام، وحصل على المركز الخامس في فئة العضلات الاحترافية.
في العام التالي، اتخذت مسيرته منعطفًا كبيرًا عندما توج بالمركز الأول في NPC Worldwide Amateur Olympia Italy - وحصل على بطاقة Pro الخاصة به.
في عام 2022، احتل المركز الأول في بطولة نيويورك للمحترفين، مما أهله لمسابقة مستر أولمبيا.
المصدر: البوابة
كلمات دلالية: التشابه الوصف التاريخ كمال أجسام رياضة ملاكمة 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)
اقتراح أميركي يسمح لإيران بتخصيب اليورانيوم.. ولكن!