الدراسات والبحوث العميقة تتنبأ بتطوير الخلايا الجذعية المكونة للدم

تاريخ النشر : 14/09/2018 التعليقات :0 الاعجابات :0 المشاهدات :11

الدراسات والبحوث العميقة تتنبأ بتطوير الخلايا الجذعية المكونة للدم

ملخص: القيادة المستقلة، التعرف على الكلام تلقائياً، والانطلاق في اللعب: التعلم العميق يولد المزيد والمزيد من الوعي العام.  استخدم العلماء الآن طريقة لتحديد تطور الخلايا الجذعية المكونة للدم في وقت مبكر. هذا المقال الجديد يصف كيف يتوقع برنامجهم نوع الخلية في المستقبل استنادا إلى الصور المجهرية

كيف سيكون شكلها ؟

الخلايا الجذعية المكونة للدم تحت المجهر: أساليب جديدة تساعد علماء هيلمهولتز على التنبؤ بكيفية تطورها .

القيادة المستقلة، التعرف على الكلام تلقائيًا، والانطلاق في اللعب: التعلم العميق يولد المزيد والمزيد من الوعي العام.  إذ قام علماء هيلمهولتز زنتروم في ميونيخ وشركاؤهم في إيث زيورخ وجامعة ميونيخ التقنية (توم) حالياً باستخدام طريقة  لتحديد تطور الخلايا الجذعية المكونة للدم في وقت مبكر.

في الطرق الطبيعية يصفون كيف يمكن للبرمجيات أن تتنبأ بنوع الخلايا المستقبلية على أساس الصور المجهرية . أما اليوم، بيولوجيا الخلية لم تعد مقتصرة على الحالات  الثابتة ولكنها  تشمل أيضًا محاولات لفهم التطور الديناميكي لقطاع سكان الخلية.

ويعد أحد الأمثلة على ذلك: توليد أنواع مختلفة من خلايا الدم من نظائرها ، كالخلايا الجذعية المكونة للدم. ويوضح الدكتور كارستن مار، رئيس المجموعة البحثية في البحوث الكمية لديناميكية الخلية الواحدة في معهد  هيلمهولتز زنتروم ميونخ  لبحوث البيولوجيا الحسابية (ICB) : أنه لا يمكن ملاحظة الإقرار  بوجود الخلايا الجذعية المكونة للدم لتصبح نوع خلية معين. ولكن في هذا الوقت، من الممكن فقط التحقق من القرار  بأثر  رجعي مع  وجود علامات على سطح الخلية. “

ولقد  طور هو وفريقه الآن خوارزمية يمكنها التنبؤ بالقرار مسبقاً. وهو مايُطلِقُ عليه “التعلم العميق هو المفتاح”. و يقول مار: “تلعب الشبكات العصبية العميقة دوراً رئيساً في أسلوبنا.” وتصنف الخوارزميات لدينا الصور المجهرية المضيئة  وأشرطة الفيديو الخاصة  بالخلايا الفردية من خلال مقارنة هذه البيانات مع الخبرات السابقة لتطوير هذه الخلايا، وبهذه الطريقة، فالخوارزمية تعلمنا كيفية تصرف وسلوك الخلايا المحددة.

ثلاثة أجيال سابقة للطرق القياسية

على وجه التحديد، فحص الباحثون الخلايا الجذعية المكونة للدم التي تم تصويرها تحت المجهر في مختبر تيم شرودر في إيث زيوريخ.  ومن خلال المعلومات الخاصة  بالمظهر والسرعة، تمكن البرنامج من “حفظ” أنماط السلوك المقابلة ومن ثَمَّ التنبؤ بها.

يخبرنا تقرير دكتور  فيليكس بوجنثين، الباحث الأول المعاون  للدراسة مع الدكتور فلوريان بوتنر: “أنه بالمقارنة مع الطرق التقليدية، فإن مثل  هذه الأجسام المضادة الفلورية تعمل  كمضادات  لبعض البروتينات السطحية، لذا فإننا نعرف كيف يمكن أن يكون إقرار  الخلايا لثلاثة أجيال سابقة”.

ولكن ما فائدة هذه النظر ة مستقبلاً؟

يوضح قائد الدراسة مار:”بما أننا تعرفنا  الآن على أي  الخلايا ستنمو وتتطور وفي أي  اتجاه – إذ يمكننا عزلها في وقت سابق بشكل أفضل من قبل، ودراسة كيف أنها يمكن أن تختلف على المستوى الجزيئي-فنحن نريد أن نستخدم هذه المعلومات لفهم كيفية اتخاذ الخيارات الخاصة بالخصائص والسمات التطورية  “.

ومستقبلاً  سيكون التركيز  على مجال خارج الخلايا الجذعية المكونة للدم. “فنحن نستخدم التعلم العميق لإيجاد حلول لمشاكل مختلفة جداً وفقاً لسجلات بيانات كبيرة بما فيه الكفاية”

كما أوضح  الأستاذ الدكتور فابيان ثيس، مدير (ICB) وعميد ورئيس كرسي قسم   النمذجة الرياضية للنظم البيولوجية في جامعة ميونخ التقنية (TUM)، الذي قاد الدراسة جنباً إلى جنب مع كارستن مار:” على سبيل المثال، فإننا نستخدم خوارزميات مشابهة جداً لتحليل الأنماط المرتبطة بالمرض في الجينوم وتحديد المؤشرات الحيوية في شاشات الخلايا السريرية”.

ترجمة : مروة عبدالرحيم أحمد برسي

@MARWABARSY

تدقيق: جميلة الأيوبي

@jamila_ayoubi

المصدر:

Science Daily


شاركنا رأيك طباعة