ستساعدك المقالة التالية: كيف يلعب التعلم العميق دورًا مهمًا في زراعة الأعضاء؟
العديد من البلدان ، بغض النظر عن مدى قوتها وثرائها ، تكافح مع الاختلال المذهل بين عدد المتبرعين بالأعضاء وعدد المتلقين. ولسوء الحظ ، تميل الإبرة نحو الأخير ، مما يعني أن عدد الأشخاص الذين يحتاجون إلى زراعة الأعضاء يفوق عدد المتبرعين المتاحين. على سبيل المثال ، كان لدى الولايات المتحدة الأمريكية ، اعتبارًا من بيانات مايو 2019 ، حوالي 114000 شخص بحاجة إلى عمليات زرع أعضاء مختلفة مثل القلب والرئة والبنكرياس.
يقدم الدكتور راؤول فيلامارين رودريغيز حلاً محتملاً لهذه المشكلة ، عميد كلية إدارة الأعمال بجامعة Woxsen ، والذي كان أحد المتحدثين في Deep Learning DevCon 2020. تحدث الدكتور رودريغيز عن كيفية عمله هو وفريقه على تطوير القدرات المتعددة دفعت الخلايا الجذعية “عضويًا” صناعيًا حيويًا ثلاثي الأبعاد باستخدام أساليب التعلم التي تدعم الكم.
وفقًا للمتحدث ، يتم قبول هذه العضيات بسهولة أكبر من قبل الجسم المضيف مقارنة بالأعضاء الاصطناعية الأخرى. علاوة على ذلك ، مع استخدام الخوارزميات الكمومية والتعلم العميق ، نجح الفريق في تحسين دقة وسرعة تصنيع هذه العضيات.
هدف المشروع
في الجزء الأول من حديثه ، تحدث المتحدث بالتفصيل عن كيف يساعد “العضوي” الاصطناعي الحيوي ثلاثي الأبعاد في التعامل مع التحديات الكبيرة المرتبطة بزراعة الأعضاء الاصطناعية.
قال الدكتور رودريغيز: “أحد المخاطر الرئيسية المرتبطة بزراعة الأعضاء هو ما إذا كان الجسم سيقبلها أو يرفضها”. جذبت الطابعات ثلاثية الأبعاد لطباعة الأعضاء انتباه العالم بأسره. يعدون بحل مشكلة نقص الأعضاء. ومع ذلك ، كما أشار المتحدث ، فإن معظم هذه الأعضاء المطبوعة مصنوعة من السيليكون والبلاستيك ، والتي يرفضها الجسم المضيف. للتعامل مع هذا التحدي ، قال الدكتور رودريغيز إنه تم استخدام الكولاجين والجيلاتين المطبوع على الطابعات الحيوية في أجهزته البحثية. الفرق بين الطباعة ثلاثية الأبعاد والطباعة الحيوية هو أن الأخير مصمم لطباعة المواد السائلة والهلامية ، بما في ذلك الخلايا والأنسجة.
علاوة على ذلك ، الانتقال من جزء التصنيع من المشروع إلى جانب التطوير – اعتمد الفريق التعلم العميق بدلاً من الخوارزميات العادية لعمليات التطوير مثل استرجاع المعلومات ، واستخراج الميزات ، وتوليد المخطط (للطباعة الحيوية للعضويات) ، وتحسين المعلمات ، والتنبؤ النمذجة والطباعة ثلاثية الأبعاد.
وقد وجد أنه مع أساليب التعلم العميق ، تم تثبيت العملية ، وكانت هناك زيادة في الدقة ، وتناقصت فرص رفض الجسم لهذا العضوي.
العناصر الحاسمة للمشروع
فيما يلي العناصر الرئيسية للمشروع:
- تقنيات النماذج الأولية السريعة: كما تمت مناقشته من قبل ، فبدلاً من استخدام مواد مثل السيليكون والبلاستيك ، كانت الأعضاء مصنوعة من مواد طبيعية مثل الكولاجين والجيلاتين.
- استندت خوارزميات التعلم العميق المستخدمة إلى الشبكات العصبية مثل CNN و DNN.
- النهج الحسابي: تم استخدام خوارزميتين رئيسيتين في هذا المشروع – الخوارزميات التطورية والخوارزميات الجينية. تم استخدام الخوارزميات التطورية لتخطيط النماذج والمحاكاة. تساعد هذه الخوارزمية في تحديد هامش الخطأ ودقة النموذج. تم استخدام الخوارزمية الجينية لفهم تجميع تسلسل الحمض النووي والحمض النووي الريبي لمزيد من التطوير للطفرة والقدرة على التكيف مع المضيف.
- منظور خوارزميات الكم: تم استخدام خوارزميتين كميتين رئيسيتين – محاكاة الكم والكم الهجينة.
- الخلايا الجذعية متعددة القدرات: “يجب أن يكون الهدف هو إنشاء عضو عضوي ذاتي التنظيف والذي عندما يحدث خطأ ما سوف يصحح نفسه. الهدف هو إنشاء عضو منظم ذاتيًا أو يعتني بالذات. هذا ممكن من خلال استخدام الخلايا الجذعية متعددة القدرات. قال الدكتور رودريغيز عندما تحدث عن الخلايا الجذعية متعددة القدرات ، وهي خلايا ذاتية التكاثر مشتقة من أنسجة جنينية بشرية ، كما أننا نعمل أيضًا على تقليل احتمال رفض الجسم للعضو إلى الصفر.
خوارزمية الكم ومستقبل الرعاية الصحية
إن الدكتور رودريغيز متفائل للغاية بشأن قدرة الخوارزميات الكمومية على إحداث ثورة في الطب والرعاية الصحية. يتحدث عن نفسه ، وأشار:
- يمكن أن يساعد في فحص كميات كبيرة للغاية من البيانات من السجلات الطبية بسرعة كبيرة ، حوالي 1/20 من الوقت الذي تستغرقه الخوارزميات العادية.
- يمكن أن يساعد في بناء نماذج أكثر دقة.
- يمكن للخوارزميات الكمومية القيام بمهام متعددة. يمكنهم العمل في وقت واحد على معلمات مثل الطفرة والقدرة على التكيف والتجديد.
- لقد نجحوا في دمج القوة التحليلية للشبكات العصبية مع سرعة الكم.
تغليف
في نهاية الحديث ، تطرق المتحدث أيضًا إلى التحدي الحالي الذي يواجهه النموذج. قال إنه بما أن هذا الزرع لم يتم اختباره بعد على إنسان حقيقي ، فلا يمكن للمرء أن يحدد بدقة نجاح هذا النموذج ، مما يؤدي إلى معضلة أخلاقية.
