نماذج تنبؤية معتمدة على التعلم الآلي وأنماط أنواع فرعية في الدم المحيطي لمرض الفصام استناداً إلى إطار حوسبي للتعلم الآلي

لماذا يمكن أن يساعد الدم في فك شفرة اضطراب عقلي معقد

الفصام مرض عقلي خطير يمكن أن يعطل التفكير والمشاعر والحياة اليومية، ومع ذلك ما زال الأطباء يعتمدون في الغالب على مراقبة السلوك لتشخيصه. تطرح هذه الدراسة سؤالاً بسيطاً لكنه قوي: هل يمكن لعينة دم عادية أن تكشف أنماطاً بيولوجية مخفية تساعد على اكتشاف الفصام مبكراً وتصنيف المرضى إلى مجموعات علاجية أكثر تخصيصاً؟

البحث عن دلائل في أنبوب دم

بدأ الباحثون بجمع عدة مجموعات بيانات موجودة سبق تحليل نشاط الجينات فيها من دم أشخاص مصابين بالفصام ومتطوعين أصحاء. يمكن التفكير بكل جين على أنه مفتاح صغير يتم رفعه أو خفضه. من خلال دمج آلاف هذه المفاتيح من خمسة دراسات منفصلة وتصحيح الاختلافات التقنية، أنشأ الفريق خريطة موحدة كبيرة لنشاط الجينات في الدم المحيطي. ثم بحثوا عن الجينات التي تتصرف باستمرار بشكل مختلف لدى المرضى مقارنةً بالمراقبين، مع التركيز على تلك المرتبطة بالالتهاب والاستجابات المناعية وكيفية تعامل الخلايا مع الدهون وجزيئات أخرى.

تعليم الحواسيب لتمييز توقيع مخفي

وبما أنه لا يستطيع أي إنسان رؤية أنماط مفيدة عبر هذا العدد الكبير من الجينات بسهولة، لجأ الفريق إلى التعلم الآلي، وهو فرع من علوم الحاسوب يتيح للخوارزميات التعلم من البيانات. جرّبوا 12 طريقة مختلفة للتعلم الآلي وطرقاً متعددة للجمع بينها، واستقروا في النهاية على اقتران اختار أكثر الجينات إفادة ثم بنى مصنفاً حولها. أدت هذه العملية إلى مجموعة مدمجة مكونة من 16 جيناً يمكن أن يميز نمط نشاطها مجتمعياً بين مرضى الفصام والأشخاص الأصحاء عبر ثماني مجموعات بيانات مختلفة. ثم حوّل المؤلفون هذا "التوقيع" المكون من 16 جيناً إلى أداة تنقيط بيانية، تسمى نوموغرام، التي من الناحية النظرية يمكن أن تساعد الأطباء في تقدير احتمال أن تكون عينة دم معينة مأخوذة من شخص مصاب بالفصام.

ما الذي تكشفه الجينات الرئيسية عن حالة الجسم

الجينات الستة عشر التي أبرزها النموذج ليست عشوائية. يرتبط الكثير منها بالجهاز المناعي، واستجابات إجهاد الخلايا، وكيفية تعامل الجسم مع الدهون وجزيئات الإشارة. برزت حضورية جين واحد على وجه الخصوص، يدعى AZI2، كمحور في التوقيع. كان نشاطه مرتبطاً بقوة بمسارات تتحكم في الالتهاب وسلوك خلايا المناعة، وبكيفية استجابة الخلايا للإشارات التي تخبرها بالنمو أو الانقسام أو الموت. عندما فحص الفريق أنماط خلايا المناعة المستنتجة من بيانات الدم، وجدوا تغيرات في عدة أنواع من خلايا الدم البيضاء لدى مرضى الفصام، مما يدعم صورة مفادها أن الجهاز المناعي متغير باستمرار في هذا الاضطراب.

اثنان من النكهات البيولوجية لنفس التشخيص

وجود توقيع تشخيصي مفيد، لكن من المعروف أن الفصام متغاير للغاية من شخص لآخر. لاستكشاف هذا التنوع، استخدم الباحثون أساليب التجميع غير المراقب، التي تجمع العينات حسب التشابه دون إخطارها بمن هم المرضى أو ما هي أعراضهم. قسمت هذه الأساليب مجموعة المصابين بالفصام إلى نوعين رئيسيين قائمين على الدم، ثم إلى مجموعات فرعية أدق. ارتبط أحد الأنماط بتغيرات في الأيض بدرجة أقوى، مثل كيفية استخدام الخلايا للطاقة والدهون، بينما ارتبط الآخر بالتهاب ونشاط مناعي أكبر. كما اختلفت المجموعات في مجموعات من البروتينات ومسارات الجينات المتعلقة بتخثر الدم وإشارات الدماغ والاستجابات للعدوى، مما يلمح إلى أن المرضى الذين يحملون نفس التسمية السريرية قد يكون لديهم في الواقع بيولوجيا أساسية مختلفة.

ما الذي قد يعنيه هذا للرعاية في المستقبل

إجمالاً، تشير هذه الدراسة إلى أن لوحة صغيرة من الجينات المقاسة من عينة دم بسيطة قد تساعد في دعم تشخيص الفصام وربما، والأهم من ذلك، الكشف عن أنواع فرعية بيولوجية مميزة من المرض. بينما هناك حاجة إلى اختبارات إضافية في مجموعات مرضى أكبر ومتابعة بعناية قبل أن تُستخدم مثل هذه الأدوات في العيادات، تقدم الدراسة خارطة طريق نحو طب نفساني أكثر تخصيصاً، حيث تُوجَّه قرارات العلاج ليس فقط بالأعراض بل أيضاً بإشارات الجسم الجزيئية.

الاستشهاد: Li, Z., Sun, Q., Li, H. et al. Machine learning-based predictive models and subtypes patterns in peripheral blood of schizophrenia based on a machine learning computational framework. Schizophr 12, 46 (2026). https://doi.org/10.1038/s41537-026-00744-z

الكلمات المفتاحية: الفصام, علامات حيوية في الدم, التعلم الآلي, تعبير الجينات, الجهاز المناعي