ثورة بالذكاء الاصطناعي تُحدث نقلة نوعية في تشخيص مقاومة المضادات الحيوية
أظهرت دراسة جديدة أجراها علماء جامعة تولين الأمريكية إمكانية تجاوز الطرق التقليدية في التنبؤ بمقاومة البكتيريا للمضادات الحيوية، من خلال نموذج قائم على الذكاء الاصطناعي يُعرف باسم (GAM). تواجه العدوى المقاومة للأدوية، مثل بكتيريا السل والمكورات العنقودية الذهبية، أزمة صحية عالمية تتسبب في علاجات طويلة وتكلفة علاجية باهظة، إذ تُخفض فعالية الأدوية وتساهم في ارتفاع معدلات الوفيات.
التفوق التقني لنموذج (GAM):
نُشرت نتائج الدراسة في مجلة “Nature Communications”، حيث أوضح الباحثون أن نموذج (GAM) يتفوق على الأدوات التقليدية في تحليل تسلسلات الجينوم الكامل للبكتيريا، قادرًا على تحديد التحولات الجينية المرتبطة بمقاومة المضادات الحيوية بدقة عالية. على عكس الأساليب السابقة، لا يعتمد النموذج على قواعد مُسبقة أو معرفة بأنماط المقاومة؛ بل يُعلّم الحاسوب استكشاف الأنماط الجديدة تلقائيًا، مما يقلل من الأخطاء التشخيصية والنتائج الإيجابية الكاذبة.
نتائج الدراسة وأهميتها:
طُبّق نموذج (GAM) على أكثر من 7000 سلالة من بكتيريا السل وحوالي 4000 سلالة من المكورات العنقودية الذهبية، حيث تمكن من الكشف بدقة عن الطفرات الرئيسية المرتبطة بالمقاومة. وأفاد الباحثون بأن دقة النموذج قد طابقت أو تجاوزت بيانات منظمة الصحة العالمية مع تقليل ملحوظ في التشخيصات الخاطئة التي قد تؤدي إلى علاج غير مناسب. وأوضح الدكتور توني هو، رئيس قسم ابتكار التكنولوجيا الحيوية ومدير مركز تولين للتشخيص الخلوي والجزيئي، أن استخدام النموذج يشبه الحصول على “البصمة الجينية الكاملة” للبكتيريا لتحديد أسباب مقاومتها للمضادات الحيوية.
آفاق مستقبلية:
لا يقتصر تأثير نموذج (GAM) على بكتيريا السل والمكورات العنقودية الذهبية فحسب، بل يمكن تطبيقه على أنواع أخرى من البكتيريا، كما يمتد تطبيقه إلى مجال الزراعة لمواجهة مقاومة المضادات الحيوية في المحاصيل. وأكد الطالب جوليان صليبا من مركز تولين للتشخيص الخلوي والجزيئي: “من الضروري أن نبقى سابقين في مواجهة تطورات العدوى المقاومة للأدوية باستمرار، وهذه الأداة تُمثل خطوة واعدة في ذلك الاتجاه.”
بهذا التطور، يُعد نموذج (GAM) للذكاء الاصطناعي أداة قوية للتنبؤ المبكر بمقاومة المضادات الحيوية، مما يساهم في تسريع وتحديد نظام العلاج المناسب قبل تفاقم العدوى، وبالتالي رفع فرص النجاح في معركة مكافحة الأمراض المقاومة للأدوية.
