أظهرت دراسة حديثة أن الذكاء الاصطناعي قد يساهم في تحديد سرعة الشيخوخة لدى الأفراد من خلال تحليل صور الأشعة السينية للصدر. هذا الإنجاز العلمي، الذي نُشر في مجلة The Journals of Gerontology، يفتح آفاقًا جديدة للكشف المبكر عن الأمراض المرتبطة بالتقدم في العمر، مما يعزز إمكانات الطب الوقائي.
أجريت الدراسة بواسطة فريق بحثي يضم خبراء من مؤسسات طبية وأكاديمية أمريكية بارزة، وتحليل بيانات من أكثر من 2000 شخص بالغ. تعتمد الدراسة على تقنية التعلم العميق لتحليل صور الأشعة السينية، بهدف تقدير العمر البيولوجي للفرد بطريقة غير تدخلية.
الذكاء الاصطناعي وتقييم سرعة الشيخوخة: مقاربات جديدة
تسعى الأبحاث المستمرة إلى إيجاد طرق أكثر دقة لتقييم سرعة الشيخوخة، والتي تتجاوز مجرد حساب السنوات التي عاشها الفرد. اعتمدت الدراسة الحالية على نموذج حاسوبي، أُطلق عليه اسم CXR-Age، لتقدير العمر البيولوجي بناءً على تحليل صور الأشعة السينية الصدرية.
مقارنة مع الساعات اللاجينية
قام الباحثون بمقارنة دقة نموذج CXR-Age مع ما تُعرف بـ “الساعات اللاجينية” (Epigenetic Clocks)، وهي أدوات قياس تعتمد على التغيرات الكيميائية في الحمض النووي لتقدير العمر البيولوجي للخلايا. شملت المقارنة استخدام مقياسين علميين شائعين هما Horvath Age وDNAm PhenoAge.
بيانات الدراسة ومنهجيتها
اعتمدت نتائج الدراسة على بيانات تم جمعها من 2097 مشاركًا في مشروع Baseline Health Study، وهو مشروع بحثي طويل الأمد ومتعدد المواقع في الولايات المتحدة. يهدف هذا المشروع إلى دراسة تطور الصحة والمرض مع مرور الوقت، مع التركيز على فهم عوامل الشيخوخة وتأثيرها.
أظهرت النتائج أن نموذج CXR-Age يتمتع بقدرة ملحوظة على رصد التغيرات الدقيقة المرتبطة بالشيخوخة، مثل تراكم الكالسيوم في الشرايين التاجية، وتدهور وظائف الرئة، وفقدان القوة البدنية. بالإضافة إلى ذلك، كشف النموذج عن ارتباطات بين صور الأشعة السينية وارتفاع مستويات البروتينات المرتبطة بالالتهابات العصبية التي ترتبط بالتقدم في العمر.
في المقابل، لاحظ الباحثون أن الساعات اللاجينية أظهرت ارتباطات أضعف بهذه المؤشرات الصحية، وخاصةً لدى البالغين في منتصف العمر. وهذا يشير إلى أن تقييم العمر البيولوجي قد يتطلب استخدام أدوات متعددة لتقديم صورة شاملة ودقيقة.
أهمية النتائج الطبية
أكد الدكتور دوغلاس ب. كيل، مدير مركز أبحاث الجهاز العضلي الهيكلي في معهد هيندا وآرثر ماركوس لأبحاث الشيخوخة، على أهمية هذه النتائج في مجال الطب الوقائي. وأوضح أن القدرة على الكشف عن علامات الشيخوخة في الأعضاء الرئيسية من خلال صور طبية بسيطة ومتاحة على نطاق واسع يمكن أن تساعد الأطباء في تحديد الأفراد الأكثر عرضة لخطر الإصابة بالأمراض المرتبطة بالعمر، حتى قبل ظهور الأعراض السريرية.
تطبيقات الطب الوقائي الذكي
تُظهر الدراسة أن التصوير الطبي المتقدم وتقنيات التعلم الآلي يمكن أن يلعبا دورًا حاسمًا في تعزيز الطب الوقائي والشخصي. فهذه التقنيات لا تقتصر على تشخيص الأمراض فحسب، بل يمكن أن تساعد أيضًا في تقييم المخاطر الصحية وتطوير استراتيجيات تدخل مبكرة.
التحليل الدقيق لصور الأشعة السينية باستخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر معلومات قيمة حول صحة القلب والرئتين، وهي من الأعضاء الأكثر تأثرًا بعملية الشيخوخة. هذه المعلومات يمكن أن تساعد في تحديد الأفراد الذين يحتاجون إلى تدخلات وقائية، مثل تغيير نمط الحياة أو العلاج الدوائي، لتقليل خطر الإصابة بالأمراض.
شارك في إعداد هذه الدراسة باحثون من جامعة ستانفورد، جامعة ديوك، وكلية الطب بجامعة هارفارد، ومستشفى ماساتشوستس العام، مما يعكس التعاون المتزايد بين المؤسسات الأكاديمية والطبية في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته الصحية. وترتبط الدراسة أيضًا بمؤسسات بحثية تابعة لـ Hebrew SeniorLife، التي تُعد مركزًا رائدًا في مجال رعاية كبار السن والبحوث المتعلقة بالأمراض المرتبطة بالعمر.
في المستقبل القريب، من المتوقع أن يتم تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر، وأن يتم دمجها في سير العمل السريري الروتيني. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات يجب التغلب عليها، مثل الحاجة إلى بيانات تدريبية أكبر وأكثر تنوعًا، وضمان موثوقية ودقة هذه النماذج في مختلف الفئات السكانية. ستكون الدراسات المستقبلية ضرورية لتقييم الفوائد السريرية الحقيقية لهذه التقنيات وتحديد أفضل الطرق لاستخدامها لتحسين صحة الأفراد.