ابتكر علماء أمريكيون بجامعة كورنيل، مجموعة من المستشعرات النانوية ونظام تعلم آلي قادرين على اكتشاف أشكال مختلفة من سرطان الدماغ لدى المرضى بدقة تصل إلى 98٪.
نظام التعلم الآلي حدد نوع الورم بدقة تصل إلى 71٪
ودرس العلماء عبر هذا النظام الجديد، عينات دم من 700 مريض بسرطان الدماغ، بالإضافة إلى 200 متطوع سليم، وحللوا البيانات باستخدام نظام التعلم الآلي، وأظهر التحليل أن السمات المميزة في تركيب الدم تسمح بالكشف عن المصابين بسرطان الدماغ باحتمالية 98٪، وتحديد نوع الورم بدقة 71٪ باستخدام هذا النظام.
وقال الباحثون إنه يمكن للنظام تحديد نوع الورم من خلال السمات المميزة في التركيب البروتيني لعينات الدم، ووفقًا لما نقلته مجلة “نيتشر” العلمية؛ فإن النظام يسهم في تبسيط وتشخيص هذه الأورام الخطيرة وخفض تكاليفها.
وأضافوا أن نظام أخذ الخزعة السائلة الذي قاموا بتطويره يعتمد على التعلم الآلي، ولا يتطلب تقنيات تحليل خاصة، أو إعداد معقد للعينات، مؤكدين أن النظام ساهم في اكتشاف الأورام وتصنيف نوعها بدقة.
ووفق الباحثين، تلعب مجموعة من أنابيب الكربون النانوية المحاطة بخيوط من الحمض النووي دورًا رئيسيًّا في عمل النظام، حيث ترتبط خيوط الحمض النووي بأنواع معينة فقط من الجزيئات الحيوية الموجودة في عينات الدم، وعندما ترتبط هذه الجزيئات بسلاسل الحمض النووي، تحدث تغييرات في طبيعة التوهج الناتج عن العيوب النقطية في الأنابيب النانوية عند تسليط الليزر عليها.
ولفت الباحثون إلى أنهم استفادوا من هذه الخاصية لتطوير مستشعرات نانوية للحمض النووي تتعرف على البروتينات المرتبطة بتطور الأورام الدبقية، والأورام السحائية، والأورام الغمدية العصبية، وغيرها من أشكال سرطان الدماغ.