تطور علمي واعد في مواجهة أشرس أنواع السرطان
تاريخ النشر: 6th, November 2024 GMT
كشفت دراسة حديثة عن تطورات واعدة في مجال علاج الورم الدبقي الأرومي “الجليوبلاستوما”، الذي يعد أخطر أنواع سرطان الدماغ وأكثرها انتشارا، وذلك من خلال العلاج المناحي الذي من شأنه أن يمثل نقطة تحول محتملة في مكافحة هذا المرض القاتل.
وتشير إحصائيات إلى أن متوسط بقاء المصابين بهذا المرض بعد تشخيصهم يتراوح بين 12 و15 شهرا فقط، إذ لا تتجاوز نسبة النجاة منه 6.
وتسجل المراكز الطبية حول العالم نحو 150 ألف حالة جديدة سنويا بهذا المرض الذي يعاني من أعراض شديدة تشمل الصداع والنوبات والتغيرات المعرفية والشخصية، إضافة إلى الضعف العصبي، مما يؤثر بشكل كبير على حياتهم اليومية وقدرتهم على ممارسة أنشطتهم المعتادة.
وأوضح باحثون أن العلاجات التقليدية المتمثلة في الجراحة والعلاج الكيميائي والإشعاعي لم تعد كافية، نظرا لقدرة الورم على مقاومتها وصعوبة وصول الأدوية إلى الدماغ بسبب الحاجز الدموي الدماغي.
وفي تطور جديد، نجح علماء في إيصال العلاج المناعي بأمان إلى الدماغ عبر حقنه في السائل النخاعي، في خطوة تعتبر الأولى من نوعها في علاج هذا النوع من السرطان. ويعمل العلاج المناعي على تحفيز جهاز المناعة الطبيعي في الجسم لمهاجمة الخلايا السرطانية.
وأكد الدكتور ماثيو كليمنت، زميل الأبحاث في كلية الطب بجامعة كارديف: “رغم التحديات التي نواجهها في تطوير علاج فعال للورم الدبقي الأرومي، إلا أن النتائج الأولية للعلاج المناعي تبعث على التفاؤل”.
وأضاف كليمنت، الذي يمتلك خبرة 20 عاما في دراسة التفاعلات المناعية: “نعمل حاليا على تطوير طرق أكثر فعالية لإيصال العلاج إلى الورم مع الحرص على تجنب الآثار الجانبية المحتملة”.
جدير بالذكر أن العلاج المناعي أثبت فعاليته بالفعل في علاج أنواع أخرى من السرطان مثل سرطان الجلد “الميلانوما” وسرطاني الثدي والرئة، مما يعزز الآمال في نجاحه مع سرطان الدماغ.
الحرة
2024/11/06 فيسبوك X لينكدإن واتساب تيلقرام مشاركة عبر البريد طباعة مقالات ذات صلة بسبب حقن “التخسيس”.. الممثلة هند عبد الحليم تكشف إصابتها بشلل المعدة2024/11/05 استشاري سعودي يصدر مرجعًا علميًا في مجال أمراض الجهاز الهضمي للكبار2024/11/04 عقار يؤكد ضرورة توطين زراعة الكبد بالسودان2024/10/30 حسب خبيرة تغذية.. 6 أسباب تجعل الأكل ببطء أفضل من تناوله بسرعة2024/10/30 تغير المناخ.. كيف يؤثر على زيادة الإصابة بالملاريا؟2024/10/30 برنامج التحصين الموسع بالصحة الاتحادية يختتم جولة التطعيم بلقاح الكوليرا في 3 ولايات2024/10/29شاهد أيضاً إغلاق طب وصحة ماسك يرد على بايدن حول عمله بشكل غير قانوني في الولايات المتحدة 2024/10/29الحقوق محفوظة النيلين 2024بنود الاستخدامسياسة الخصوصيةروابطة مهمة فيسبوك X ماسنجر ماسنجر واتساب إغلاق البحث عن: فيسبوك إغلاق بحث عنالمصدر: موقع النيلين
إقرأ أيضاً:
الدماغ البشري يتفوّق على الذكاء الاصطناعي في حالات عدّة
لا شك أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد حققت إنجازات مذهلة، بدءًا من إتقان الألعاب وكتابة النصوص وصولًا إلى توليد الصور ومقاطع الفيديو المقنعة.
وقد دفع ذلك البعض إلى الحديث عن إمكانية أن نكون على أعتاب الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وهو نظام ذكاء اصطناعي يمتلك قدرات معرفية شاملة تشبه قدرات الإنسان.
في حين أن بعض هذا الحديث ما هو إلا ضجة إعلامية، إلا أن عددًا كافيًا من الخبراء في هذا المجال يأخذون الفكرة على محمل الجد، مما يستدعي إلقاء نظرة فاحصة عليها.
تحديات تعريف الذكاء الاصطناعي العامتدور العديد من النقاشات حول مسألة كيفية تعريف الذكاء الاصطناعي العام، وهو أمر يبدو أن الخبراء في هذا المجال لا يتفقون عليه.
ويساهم هذا في ظهور تقديرات متباينة حول موعد ظهوره، تتراوح بين "إنه موجود عمليًا" إلى "لن نتمكن أبدًا من تحقيقه". وبالنظر إلى هذا التباين، يستحيل تقديم أي نوع من المنظور المستنير حول مدى قربنا من تحقيقه.
لكن لدينا مثال موجود على الذكاء العام بدون "الاصطناعي" - وهو الذكاء الذي يوفره دماغ الحيوان، وخاصة الدماغ البشري.
ومن الواضح أن الأنظمة التي يتم الترويج لها كدليل على أن الذكاء الاصطناعي العام قاب قوسين أو أدنى لا تعمل على الإطلاق مثل الدماغ. قد لا يكون هذا عيبًا قاتلًا، أو حتى عيبًا على الإطلاق. من الممكن تمامًا أن يكون هناك أكثر من طريقة للوصول إلى الذكاء، اعتمادًا على كيفية تعريفه.
لكن من المحتمل أن تكون بعض الاختلافات على الأقل مهمة من الناحية الوظيفية، وحقيقة أن الذكاء الاصطناعي يسلك مسارًا مختلفًا تمامًا عن المثال العملي الوحيد الذي لدينا من المرجح أن يكون ذا مغزى.
مع وضع كل ذلك في الاعتبار، دعونا نلقي نظرة على بعض الأشياء التي يقوم بها الدماغ والتي لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية القيام بها.
أشارت أرييل جولدشتاين، الباحثة في الجامعة العبرية في القدس، إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية "مجزأة" في قدراتها. فقد تكون جيدة بشكل مدهش في شيء ما، ثم سيئة بشكل مدهش في شيء آخر يبدو مرتبطًا به.
وأكدت عالمة الأعصاب كريستا بيكر من جامعة ولاية كارولينا الشمالية على هذه النقطة، مشيرة إلى أن البشر قادرون على تطبيق المنطق في مواقف جديدة دون الحاجة إلى إعادة تعلم كل شيء من الصفر.
ذكر ماريانو شاين، مهندس جوجل الذي تعاون مع جولدشتاين، أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى الذاكرة طويلة المدى والمخصصة للمهام، وهي القدرة على نشر المهارات المكتسبة في مهمة ما في سياقات مختلفة.
أشارت بيكر إلى وجود تحيز نحو تفضيل السلوكيات الشبيهة بالسلوك البشري، مثل الردود التي تبدو بشرية والتي تولدها نماذج اللغات الكبيرة.
في المقابل، يمكن لذبابة الفاكهة، بدماغها الذي يحتوي على أقل من 150 ألف خلية عصبية، دمج أنواع متعددة من المعلومات الحسية، والتحكم في أربعة أزواج من الأطراف، والتنقل في بيئات معقدة، وتلبية احتياجاتها من الطاقة، وإنتاج أجيال جديدة من الأدمغة، وأكثر من ذلك.
الاختلافات الرئيسية بين الدماغ البشري والذكاء الاصطناعيتستند معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، بما في ذلك جميع نماذج اللغات الكبيرة، على ما يسمى بالشبكات العصبية.
تم تصميم هذه الشبكات لتقليد كيفية عمل بعض مناطق الدماغ، مع وجود أعداد كبيرة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تأخذ مدخلات وتعدلها ثم تمرير المعلومات المعدلة إلى طبقة أخرى من الخلايا العصبية الاصطناعية. لكن هذا التقليد محدود للغاية.
فالخلايا العصبية الحقيقية متخصصة للغاية، وتستخدم مجموعة متنوعة من الناقلات العصبية وتتأثر بعوامل خارج الخلايا العصبية مثل الهرمونات. كما أنها تتواصل من خلال سلسلة من النبضات المتغيرة في التوقيت والشدة، مما يسمح بدرجة من الضوضاء غير الحتمية في الاتصالات.
تهدف الشبكات العصبية التي تم إنشاؤها حتى الآن هي إلى حد كبير أنظمة متخصصة تهدف إلى التعامل مع مهمة واحدة.
في المقابل، يحتوي الدماغ النموذجي على الكثير من الوحدات الوظيفية التي يمكنها العمل بالتوازي، وفي بعض الحالات دون أي نشاط تحكمي يحدث في مكان آخر في الدماغ.
تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية عمومًا حالتين: التدريب والنشر. التدريب هو المكان الذي يتعلم فيه الذكاء الاصطناعي سلوكه؛ النشر هو المكان الذي يتم فيه استخدام هذا السلوك.
في المقابل، لا يحتوي الدماغ على حالات تعلم ونشاط منفصلة؛ إنه في كلا الوضعين باستمرار، بينما في كثير من الحالات، يتعلم الدماغ أثناء العمل.
بالنسبة للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا يمكن تمييز "الذاكرة" عن الموارد الحسابية التي تسمح لها بأداء مهمة والاتصالات التي تم تشكيلها أثناء التدريب. في المقابل، تمتلك الأنظمة البيولوجية عمرًا من الذكريات للاعتماد عليها.
القيود والتحدياتمن الصعب التفكير في الذكاء الاصطناعي دون إدراك الطاقة الهائلة والموارد الحسابية المستخدمة في تدريبه. لقد تطورت الأدمغة في ظل قيود هائلة على الطاقة وتستمر في العمل باستخدام طاقة أقل بكثير مما يمكن أن يوفره النظام الغذائي اليومي.
وقد أجبر هذا علم الأحياء على إيجاد طرق لتحسين موارده والاستفادة القصوى من تلك التي يخصصها لمهمة ما.
في المقابل، فإن قصة التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي هي إلى حد كبير قصة رمي المزيد من الموارد عليها.
ويبدو أن خطط المستقبل (حتى الآن على الأقل) تشمل المزيد من هذا، بما في ذلك مجموعات بيانات تدريب أكبر وعدد أكبر من الخلايا العصبية الاصطناعية والوصلات بينها.
كل هذا يأتي في وقت تستخدم فيه أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية بالفعل ثلاثة أضعاف الخلايا العصبية التي نجدها في دماغ ذبابة الفاكهة وليس لديها أي مكان قريب من القدرات العامة للذبابة.
السيسي ورئيس المجلس الأوروبي يؤكدان وحدة وسلامة واستقرار لبنان وليبيا والسودان والصومال