استكشاف تطبيقات الرؤية الحاسوبية في علم الأحياء المجهرية

تصنيف الخلايا باستخدام الرؤية الحاسوبية

يُعد تصنيف الخلايا إحدى أهم المهام القائمة على الصور في علم الأحياء المجهرية. وغالباً ما تستخدم المختبرات الصور الملطخة للمساعدة في تحديد أنواع الخلايا، والكشف عن علامات العدوى، وإبراز سمات خلايا معينة تحت المجهر. تستغرق المراجعات اليدوية وقتاً طويلاً وقد يكون من الصعب قياسها. وتستخدم العديد من المختبرات الآن الرؤية الحاسوبية للكشف عن الخلايا وتجزئتها وتصنيفها تلقائياً لمعالجة هذه المشكلة.

على سبيل المثال، في مستشفى مونكلاندز الجامعي في اسكتلندا، استخدم برنامج تجريبي الرؤية الحاسوبية لتحسين فحص سرطان عنق الرحم. تم ترقيم عينات من المرضى الذين ثبتت إصابتهم بفيروس الورم الحليمي البشري (HPV) ومعالجتها باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي البصري. قام النظام بتحليل هياكل الخلايا ووضع علامة على أي منها بسمات غير عادية لمراجعتها من قبل خبير طبي.

ساعد ذلك الفريق على تحديد أولويات العينات عالية الخطورة في وقت مبكر من سير العمل. ونتيجةً لذلك، أصبحت مراجعات الشرائح أسرع وأكثر تركيزًا، وأصبحوا قادرين على التعامل مع المزيد من الفحوصات دون تغيير كيفية تحضير العينات أو تقديمها.

‍

أتمتة عد المستعمرات وتحليل نمو المستعمرات

عد المستعمرات هي تقنية مختبرية تُستخدم لقياس نمو الميكروبات وتقييم كيفية استجابة العينات للعلاج. ويُستخدم على نطاق واسع في تطوير اللقاحات والاختبارات السريرية وسلامة الأغذية. يمكن أن تكون عملية العد معقدة عند إجرائها يدوياً، خاصةً عند تداخل المستعمرات أو زيادة أحجام الألواح.

لتبسيط هذا الأمر، يمكن استخدام مهام الرؤية الحاسوبية مثل تجزئة المثيل لتحديد حدود المستعمرات وقياس حجمها وإحصاء كل مستعمرة بناءً على شكلها وانتشارها، حتى في حالات التداخل. وهذا يجعل عملية المراجعة أسرع وأكثر اتساقاً عبر الدفعات.

على سبيل المثال، تستخدم إحدى منشآت أبحاث اللقاحات المعترف بها دوليًا نظام ProtoCOL 3، وهو عداد مستعمرات متقدم يعمل بواسطة الرؤية الحاسوبية. يقوم النظام بمسح الصفائح متعددة الخلايا ويحلل المستعمرات التي تبقى على قيد الحياة بعد التعرض للأجسام المضادة. وبفضل هذه الأتمتة، زادت المنشأة من إنتاجها من تحليل 16 صفيحة إلى أكثر من 300 صفيحة في اليوم الواحد.

‍

تحسين الصور المجهرية باستخدام الذكاء الاصطناعي

يستخدم علماء الأحياء المجهرية بانتظام المجاهر لمراقبة بنية وسلوك الخلايا الميكروبية. ومع ذلك، غالباً ما يكون من الصعب تحليل الصور المجهرية بسبب تداخل الخلايا والحدود الباهتة والضوضاء البصرية. 

وهذا بالضبط هو السبب في تحول المختبرات إلى أدوات الرؤية الحاسوبية التي تعزز وضوح الصور من خلال تطبيق تقنيات مثل تجزئة الصور وتقليل الضوضاء قبل معالجتها لمهام مثل عدّ المستعمرات أو تصنيف الخلايا.

بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام تحسين الصور التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين وضوح الصور منخفضة الدقة للبنى الخلوية الصغيرة، مثل الميتوكوندريا وأنسجة المخ. يتيح ذلك للعلماء إمكانية تحليل التفاصيل المهمة في الوقت الفعلي، مما يسرع من وتيرة البحث ويحسن دقة التشخيص.

‍

البحوث الصيدلانية الممكّنة بواسطة الرؤية الحاسوبية

إن أي دواء نتناوله عندما نشعر بتوعك ما، حتى لو كان دواءً بسيطًا مثل علاج الزكام، يتطلب جهدًا كبيرًا. الأبحاث الصيدلانية هي عملية اكتشاف وتطوير عقاقير جديدة لعلاج الأمراض، وجزء أساسي من ذلك يتضمن اختبار كيفية تأثير المركبات على الخلايا الميكروبية. وغالباً ما يقوم العلماء بزراعة البكتيريا على أطباق الاستنبات لمعرفة ما إذا كان الدواء يمكنه إيقاف نمو الميكروبات.

نحن نشهد الآن استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLO11 لتسريع عملية تحليل ألواح الاستنبات من خلال اكتشاف الأجسام. يمكن لـ YOLO11 اكتشاف الخلايا وحساب عددها، ويمكن استخدام هذه الرؤى بدورها لتتبع نموها أو انكماشها استجابةً للعلاجات مما يجعل عملية البحث أسرع وأكثر كفاءة.

‍

التشخيص السريري القائم على الرؤية

بينما تتعامل الأبحاث الصيدلانية مع اكتشاف عقاقير جديدة واختبارها، تركز مختبرات التشخيص على تحليل العينات البيولوجية، مثل الدم، للكشف عن علامات العدوى أو المرض. الغرض من مختبرات التشخيص هو توفير معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب تساعد في تشخيص الحالات المرضية ومراقبة تطور المرض وتوجيه قرارات العلاج.

على الرغم من أن الرؤى الأساسية لهذه التحليلات قد تختلف، إلا أن التحقيقات نفسها متشابهة إلى حد كبير، وهذا هو السبب في أن الرؤية الحاسوبية مؤثرة أيضًا في هذا المجال. على سبيل المثال، في مجال تحليل الدم، يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لتصنيف خلايا الدم، مثل خلايا الدم الحمراء وخلايا الدم البيضاء والصفائح الدموية، بشكل آلي. 

من خلال تطبيق تصنيف الصور والكشف عن الأشياء، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي المرئي اكتشاف هذه الخلايا وتصنيفها بدقة، مما يسهل عملية المراجعة ويساعد الباحثين أو الأطباء على التركيز على المناطق التي تحتاج إلى اهتمام فوري.

‍