أخبارنا المغربية - وكالات
طوّر باحثون من جامعة هونغ كونغ أداة جديدة للذكاء الاصطناعي تحمل اسم MorphoGenie، قادرة على تحليل صور الخلايا المفردة واستخراج مؤشرات دقيقة من شكلها وبنيتها الداخلية، في خطوة قد تساعد مستقبلاً على تحسين فهم تطور الأمراض واستجابة الخلايا للعلاجات.
وتعتمد الأداة، التي طورها فريق يقوده البروفيسور كيفن تسيا، على التعلم غير الخاضع للإشراف، وهي طريقة تسمح للنظام باكتشاف الأنماط داخل صور الخلايا من دون الحاجة إلى تصنيف يدوي مسبق لكل صورة. ويجمع النظام بين تعلم تمثيلات قابلة للفصل وإعادة بناء عالية الدقة للصور، ما يساعد على ربط قرارات الذكاء الاصطناعي بسمات مرئية يمكن تفسيرها.
ويأتي هذا التطور لمعالجة مشكلة معروفة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطبي، وهي ما يسمى بـ“الصندوق الأسود”، حيث تقدم بعض الخوارزميات نتائج دقيقة، لكنها لا توضح دائماً كيف وصلت إليها. أما “MorphoGenie” فيسعى إلى جعل التحليل أكثر شفافية، عبر تفكيك ملامح الخلية إلى خصائص مثل الحجم والشكل وتوزيع الكتلة والملمس الداخلي.
وأظهر الفريق البحثي أن النظام قادر على التمييز بين أنواع فرعية رئيسية من خلايا سرطان الرئة، ورصد التغيرات الشكلية التي تحدثها بعض الأدوية، إضافة إلى تتبع عمليات بيولوجية دينامية مثل تقدم دورة الخلية والتحول الظهاري الميزنشيمي، وهو مسار يرتبط بتطور الأمراض وانتشار السرطان.
وتكمن أهمية الأداة أيضاً في قدرتها على العمل مع أنواع مختلفة من صور المجاهر، مثل التصوير الفلوري والتصوير الطوري الكمي، ما يجعلها أكثر قابلية للتطبيق في مختبرات متنوعة. كما أنها تقلل الحاجة إلى استخراج السمات يدوياً، وهي عملية غالباً ما تكون مرهقة ومعرضة للتحيز البشري.
