طور فريق من الباحثين في جامعتي كاليفورنيا وستانفورد طريقة غير جراحية لمراقبة النشاط الكهربائي داخل خلايا عضلة القلب من الخارج، وتجنب الحاجة إلى اختراق الخلايا جسديًا.

وحسب الدراسة التي نشرت في 14 يناير بموقع مجلة ' Nature Communications ' العلمية، تعتمد الطريقة الجديدة على تسجيل الإشارات الكهربائية من خارج الخلايا واستخدام الذكاء الاصطناعي لإعادة بناء الإشارات داخل الخلايا بدقة مذهلة.الإشارات الكهربائية داخل خلايا القلب

توفر الإشارات الكهربائية داخل خلايا عضلة القلب رؤى حول كيفية عمل القلب، وكيف تتواصل خلاياه وكيف تستجيب للأدوية، ولكن من أجل التقاط هذه الإشارات كان الأطباء يقومون عادةً بثقب الخلايا بأقطاب كهربائية صغيرة، مما قد يؤدي إلى إتلافها وجعل الاختبارات واسعة النطاق معقدة.طريقة جديدة للنظر داخل الخلايا

الآن، وجد الباحثون طريقة جديدة للنظر داخل الخلايا دون الدخول إليها فعليًا.

ويكمن المفتاح في اكتشاف العلاقة بين الإشارات داخل الخلايا (الإشارات داخل الخلايا) والإشارات المسجلة على سطحها (الإشارات خارج الخلايا).

قالت زينب جاهد، أستاذة في قسم الهندسة الكيميائية والنانوية بجامعة كاليفورنيا، وأحد مؤلفي الدراسة: 'اكتشفنا أن الإشارات خارج الخلايا تحتوي على معلومات تساعد باكتشاف السمات داخل الخلايا.. وعلى الرغم من أنه يمكن التقاط الإشارات خارج الخلايا بأساليب أقل تدخلاً، لكن هذه الإشارات خارج الخلايا لا توفر الكثير من التفاصيل حول النشاط الكهربائي داخل الخلية.. إنه مثل الاستماع إلى محادثة من خلال جدار - يمكنك اكتشاف حدوث الاتصال، لكنك تفقد التفاصيل المحددة'.

وتضيف 'جاهد': 'على النقيض من ذلك، تقدم الإشارات داخل الخلايا كل التفاصيل، مما يجعلك تشعر وكأنك تجلس داخل الغرفة وتسمع كل كلمة بوضوح، ولكن لا يمكن التقاطها إلا من خلال الطرق الجراحية القديمة، إنها أكثر تدخلاً وتحديًا من الناحية الفنية'.الذكاء الاصطناعي حل المشكلة

خلال الدراسة قام الفريق المكون من زينب جاهد وكيفان رحماني، طالب دكتوراه في هندسة النانو، والمؤلف الأول للدراسة وزملائهم باستخدام الذكاء الاصطناعي، لربط الإشارات خارج الخلية بإشارات محددة داخل الخلايا.

ولتطوير الطريقة الجديدة، قام الفريق أولاً بتصميم مجموعة من الأقطاب الكهربائية على شكل إبرة على نطاق النانو. هذه الأقطاب الكهربائية، كل منها أصغر بما يصل إلى 200 مرة من خلية عضلة القلب الفردية، مصنوعة من السيليكا المطلية بالبلاتين. تم زراعة خلايا عضلة القلب، المشتقة من الخلايا الجذعية، ثم وضعها على مجموعة الأقطاب الكهربائية.جمع البيانات خارج وداخل الخلايا

وجمع الباحثون مجموعة بيانات ضخمة عبر - آلاف الأزواج من الإشارات الكهربائية - كل زوج يربط تسجيلاً خارج الخلية بإشارته داخل الخلية المقابلة. تضمنت البيانات كيف استجابت الخلايا عند تعرضها لأدوية مختلفة. قدم هذا مكتبة غنية من البيانات حول كيفية تصرف خلايا عضلة القلب في ظل ظروف مختلفة.يقرأ إشارات الخارج فيكتشف إشارات الداخل

عند تحليل هذه الأزواج، حدد الباحثون أنماطًا من الإشارات خارج الخلية وداخل الخلية. ثم قاموا بتدريب نموذج التعلم العميق للتنبؤ بمظهر الإشارات داخل الخلايا بناءً على التسجيلات خارج الخلايا فقط. في الاختبارات، أنشأ نموذجهم عمليات إعادة بناء دقيقة وكاملة للإشارات داخل الخلايا.تطبيقات مهمة في فحص الأدوية

وقالت 'جاهد': إن هذا العمل له تطبيقات مهمة في فحص الأدوية. يجب أن يخضع كل دواء جديد لاختبارات صارمة للتأكد من أنه لا يؤثر سلبًا على القلب - وهي العملية المعروفة باسم اختبار السمية القلبية.

ويتضمن جزء من هذه العملية جمع بيانات مفصلة داخل الخلايا من خلايا القلب. يمكن أن توفر التغييرات الدقيقة في هذه الإشارات الكهربائية أدلة حول تأثيرات الدواء على القلب، مما قد يساعد مطوري الأدوية في تقييم سلامة الأدوية الجديدة.

من خلال استخدام النهج الجديد القائم على الذكاء الاصطناعي في هذه الدراسة، يمكن للباحثين فحص الأدوية مباشرة على خلايا القلب البشرية. يمكن أن يوفر هذا صورة أكثر دقة لكيفية تصرف الدواء في جسم الإنسان وتجاوز الحاجة إلى اختبار الحيوانات في مرحلة مبكرة.خفض الوقت والتكلفة لتطوير الأدوية

وقالت 'جاهد': 'إن هذا من شأنه أن يقلل بشكل كبير من الوقت والتكلفة اللازمين لتطوير الأدوية. ولأن الخلايا المستخدمة في هذه الاختبارات مستمدة من الخلايا الجذعية البشرية، فإنها تفتح الباب أيضًا أمام الطب الشخصي. ويمكن فحص الأدوية على خلايا خاصة بكل مريض للتنبؤ بكيفية استجابة الفرد لهذه العلاجات'.من خلايا القلب إلى الخلايا العصبية

وبينما ركزت الدراسة الحالية على خلايا عضلة القلب، يعمل الباحثون بالفعل على توسيع طريقتهم لتشمل أنواعًا أخرى من الخلايا، بما في ذلك الخلايا العصبية. ويتمثل هدفهم في تطبيق هذه التكنولوجيا لفهم مجموعة واسعة من الأنشطة الخلوية في الأنسجة المختلفة بشكل أفضل.