نجح باحثون سويديون في تطوير نموذج ذكاء اصطناعي متقدم قادر على تشخيص مجموعة متنوعة من الأمراض الدماغية في خطوة واحدة، مما يمثل نقلة نوعية في دراسة وفهم الاضطرابات المعرفية المرتبطة بالخرف.

كشف الفريق البحثي، المؤلف من جامعة لوند وجمعية "بايوفايندر" السويدية، بالتعاون مع التحالف الدولي للبروتيوميات العصبية GNPC، عن نموذج يعتمد على تحليل قياسات بروتينية مستخلصة من أكثر من 17,000 مريض ومشارك، مستعينًا بإحدى أكبر قواعد بيانات البروتينات العالمية المختصة بأمراض التنكس العصبي.

وقد اعتمد الباحثان جاكوب فوغل وليجون آن تقنيات التعلم الإحصائي المتطورة، وخصوصاً ما يعرف بالتعلم المشترك، لتحديد أنماط بروتينية دقيقة يمكنها التنبؤ بالتدهور المعرفي بمستوى دقة أعلى مقارنة بالتشخيصات السريرية التقليدية.

أثبت النموذج المتطور قدرته على التفريق بين ست حالات مرضية مرتبطة بالخرف، شملت مرض ألزهايمر، وباركنسون، والتصلب الجانبي الضموري (ALS)، والخرف الجبهي الصدغي، والسكتات الدماغية السابقة، ومرض أجسام ليوي. وأكد الفريق البحثي أن أداء النموذج تجاوز الأداء المتوقع من النماذج المماثلة السابقة، حيث تم التحقق من كفاءته باستخدام مجموعات بيانات مستقلة متعددة، وهو معيار صعب التحقيق في الأبحاث من هذا النوع.

وأشارت الدراسة، التي نشر موقع "technology networks" نتائجها، إلى أن الملف البروتيني استطاع التنبؤ بالتدهور المعرفي بدقة أعلى من التشخيص السريري التقليدي. ومع ذلك، أوضحت النتائج وجود تحديات مرتبطة بتداخل الأنماط الحيوية بين الأمراض المختلفة؛ إذ تبين أن بعض المرضى المصابين بألزهايمر يحملون تركيبات بروتينية مشابهة لتلك المرتبطة باضطرابات دماغية أخرى. يشير ذلك إلى احتمالية إصابة المريض بأكثر من مرض عصبي بشكل متزامن أو وجود تصنيفات فرعية بيولوجية جديدة لم تُكتشف بعد.

كما كشفت الدراسة عن فجوة مثيرة للاهتمام بين التشخيص السريري التقليدي والبيانات البيولوجية المستخلصة من الدم، مما يسلط الضوء على أن التشخيص الإكلينيكي قد لا يعبر بدقة عن الحالة البيولوجية للمريض.

ويخطط الفريق لتعميق البحث عبر توسيع مجموعة المؤشرات البروتينية المستخدمة باستخدام تقنيات حديثة مثل مطياف الكتلة (Mass Spectrometry). الهدف هو إنشاء بصمة بروتينية مخصصة لكل مرض على حدة والتقدم نحو تطوير تحليل دم شامل ودقيق يغني عن الحاجة إلى الأدوات التشخيصية السريرية التقليدية.