السبت 18 يوليو 2026
"الذكاء الاصطناعي ومحاكاة الدماغ: خطوات نحو علاج الزهايمر وباركنسون"
"كيف تُساعد المحاكاة الحاسوبية في أبحاث الأمراض التنكسية العصبية؟"
ابتكر فريق من علماء جامعة ساري محاكاة حاسوبية تهدف إلى تعزيز فهم كيفية تطور الدماغ ونمو الخلايا العصبية، ونُشرت النتائج في مجلة Journal of Mathematical Biology. اعتمد الباحثون على تقنية الحساب البايزي التقريبي لضمان دقة المحاكاة ومقارنتها بالبيانات الحقيقية. وأظهرت المحاكاة توافقًا مع أنماط نمو الخلايا العصبية في منطقة الحُصين، مما يعزز الآمال في تحسين العلاجات لأمراض مثل الزهايمر وباركنسون. وعلى الرغم من التحديات المرتبطة بدقة البيانات، يُعتبر هذا العمل خطوة هامة نحو فهم أعمق لعمل الدماغ، مع إمكانية استخدامه في أبحاث الخلايا الجذعية مستقبلاً.
محاكاة حاسوبية جديدة لفهم تطور الدماغ ونمو الخلايا العصبية
طور علماء من جامعة ساري محاكاة حاسوبية مبتكرة تُظهر كيفية تطور الدماغ ونمو الخلايا العصبية، بهدف تعزيز فهمنا لآليات عمل الدماغ والمساهمة في أبحاث الأمراض التنكسية العصبية. تُعد هذه التقنية خطوة مهمة قد تساهم مستقبلاً في أبحاث الخلايا الجذعية، التي يمكن أن تلعب دورًا حاسمًا في تجديد أنسجة الدماغ.
تفاصيل الدراسة
نُشرت الدراسة في Journal of Mathematical Biology، حيث اعتمد الفريق البحثي على تقنية تُعرف بالحساب البايزي التقريبي (Approximate Bayesian Computation - ABC). هذه التقنية تساعد في تحسين دقة النماذج الحاسوبية من خلال مقارنة المحاكاة ببيانات نمو الخلايا العصبية الحقيقية. يتيح هذا الأسلوب ضمان أن تعكس المحاكاة بدقة كيفية تكوين الخلايا العصبية للروابط ونموها.
نتائج المحاكاة
اختبر الباحثون المحاكاة باستخدام خلايا عصبية من منطقة الحُصين في الدماغ، وهي منطقة حيوية ترتبط ارتباطًا وثيقًا بالذاكرة. وقد أظهرت المحاكاة توافقًا مع أنماط النمو الفعلية للخلايا العصبية الحُصينية، مما يُشير إلى قدرة هذه التقنية على محاكاة تطور الدماغ بدقة عالية.
في هذا السياق، صرح الدكتور رومان باور، من كلية علوم الحاسب والهندسة الإلكترونية في جامعة ساري، قائلاً:
“ما زال فهم كيفية عمل الدماغ أحد أكبر الألغاز في العلم. ومع هذه المحاكاة والتقدم في الذكاء الاصطناعي، نقترب أكثر من فهم كيفية نمو الخلايا العصبية وتواصلها. نأمل أن يُسهم هذا العمل في تحسين العلاجات لأمراض مدمرة مثل الزهايمر وباركنسون، مما قد يُحدث فرقًا في حياة الملايين.”
التحديات والمستقبل
ترتبط دقة المحاكاة بشكل كبير بجودة البيانات المستخدمة في المعايرة. فإذا كانت بيانات الخلايا العصبية الحقيقية غير مكتملة، فقد تنخفض دقة النتائج. ورغم أن النموذج الحالي أظهر نجاحًا في محاكاة خلايا عصبية محددة، مثل الخلايا الهرمية في منطقة الحُصين، إلا أنه قد تكون هناك حاجة إلى تعديلات إضافية لتحسين دقة المحاكاة لأنواع أخرى من الخلايا العصبية أو مناطق مختلفة من الدماغ.
برنامج BioDynaMo
تم تطوير المحاكاة باستخدام برنامج BioDynaMo، وهو أداة تدعم العلماء في إنشاء وإدارة المحاكاة متعددة الأبعاد بسهولة، سواء كانت بيولوجية أو اجتماعية أو بيئية أو حتى مالية. يُعتبر هذا البرنامج أداة قوية في مجال البحث العلمي، ويُستخدم في مجموعة متنوعة من التطبيقات.
تقدم هذه المحاكاة الحاسوبية خطوة مهمة نحو فهم أعمق لعمل الدماغ وتطور الخلايا العصبية. كما تفتح آفاقًا جديدة لتحسين العلاجات لأمراض تنكسية عصبية، مع إمكانية استخدامها في المستقبل لدعم أبحاث الخلايا الجذعية وتجديد أنسجة الدماغ.
