اكتشاف اختبار دم جديد يساعد في علاج الأطفال

يعتمد الأطباء عادةً على حكمهم السريري لطلب الاختبارات التي تبحث عن عنصرٍ معين يسبب المرض، مما قد يستغرق 72 ساعة أو أكثر لتقديم النتائج وفق تقرير صحيفة The Times البريطانية يوم السبت 19 آب 2023.

نُشِرَت دراسة أولية للطريقة الجديدة، والتي تبحث عن أنماط مميزة من الجينات التي تعمل أو تتوقف عن العمل مع استجابة الجسم لكل مرض، لأول مرة الجمعة، 19 آب، في دورية Cell Press Med. 

قال البروفيسور مايكل ليفين، رئيس قسم طب الأطفال وصحة الطفل الدولية في قسم الأمراض المعدية في كلية لندن الإمبراطورية، والمؤلف الرئيسي المشارك للبحث: "كأطباء، نحتاج إلى اتخاذ قرارات سريعة بشأن العلاج الذي غالباً ما يعتمد فقط على أعراض الطفل، والمعلومات من الوالدين، وتدريبنا وخبرتنا الطبية، لكننا قد لا نعرف ما إذا كانت الحمى جرثومية أو فيروسية أو أي شيء آخر حتى ساعات أو أيام بعد إصابة الطفل، عندما تظهر نتائج الاختبار". 

وأضاف: "مثل هذه التأخيرات يمكن أن تمنع المرضى من الحصول على العلاج المناسب في وقت مبكر، لذلك هناك حاجة واضحة وملحة لتحسين التشخيص. ويمكن أن يؤدي استخدام هذا النهج الجديد، بمجرد ترجمته إلى نقطة قريبة من أجهزة الرعاية، إلى إحداث تحول في الرعاية الصحية". 

استخدم الباحثون بيانات من 1212 مريضاً لتحديد الجينات الرئيسية التي بدأت عملها أو توقفت عن العمل، استجابةً للأمراض وتحديد التوقيع الجزيئي للمرض. 

ثم طُبِّقَ التعلُّم الآلي للتعرف على الأنماط المرتبطة بظروف معينة، مع التركيز على 161 جيناً. اختُبِرَت هذه الطريقة وتم التحقق من صحتها على 411 طفلاً أُدخِلوا إلى المستشفى وهم مصابون بالإنتان أو الالتهابات الشديدة الناجمة عن 13 من أصل 18 مرضاً. 

وقال الباحثون إن النتائج قدمت "إثباتاً لمفهوم الطريقة، وتبين أنها تنجح". وقال الدكتور ميرسيني كافورو، كبير المحاضرين في قسم الأمراض المعدية في كلية لندن الإمبراطورية والمؤلف المشارك للبحث: "لقد مكنتنا مجموعة العمل هذه من تحديد التوقيع الجزيئي لمجموعة واسعة من الأمراض على أساس 161 جيناً، من أصل آلاف الجينات في الجينوم البشري". 

وأضاف: "من خلال التمييز بين العديد من الأمراض في نفس الوقت ضمن نفس الاختبار، قمنا بتطوير نموذج أشمل وأدق يتوافق مع طريقة تفكير الأطباء في التشخيص". 

وقال: "من خلال هذه الدراسة الأولية لإثبات المفهوم، تمكنا من إظهار أن نهج التشخيص القائم على التعلم الآلي متعدد الأمراض ينجح بالفعل. هذا النوع من التقدم ممكن فقط من خلال التعاون متعدد التخصصات والاتحادات البحثية الكبيرة، التي تجمع بين الخبرة في الأمراض المعدية، والعلوم الجزيئية، والمعلوماتية الحيوية". 

كذلك فقد قال كافورو إنه "لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به" من أجل التقدم في الاختبار إلى الإعدادات السريرية، لكن الفريق "يعمل على تحقيق ذلك". والخطوة التالية هي تجربة هذا النهج على آلاف المرضى في مستشفيات في أوروبا وإفريقيا وآسيا.