استكشاف تطبيقات رؤية الكمبيوتر في علم الأحياء الدقيقة

تعتبر الملاحظة جزءًا أساسيًا من علم الأحياء الدقيقة، حيث يحلل الباحثون الخلايا تحت المجهر، ويتتبعون مستعمرات البكتيريا، ويراقبون نمو الميكروبات. هذه الأنواع من مهام المراقبة ضرورية لكل من عمليات البحث والتشخيص.

بفضل الابتكارات الحديثة في التصوير الرقمي والأتمتة، تنتج المختبرات الآن بيانات مرئية أكثر من أي وقت مضى. على سبيل المثال، يمكن لمجهر عالي الدقة التقاط آلاف الصور بسهولة لدراسة واحدة. تحتوي كل صورة على تفاصيل دقيقة ومهمة. 

ومع ذلك، يمكن أن تكون مراجعتها بشكل فردي عملية بطيئة وغير متسقة. أدت هذه الزيادة في البيانات إلى الحاجة إلى تحليل صور أسرع وأكثر موثوقية. 

تتمثل إحدى التقنيات الرئيسية التي تساعد على أتمتة هذه العملية في الرؤية الحاسوبية، والتي تمكن أجهزة الكمبيوتر من تفسير وتحليل المعلومات المرئية من الصور أو مقاطع الفيديو. على وجه الخصوص، يتم استخدام نماذج الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي (Vision AI) مثل Ultralytics YOLO11 لدعم أبحاث علم الأحياء الدقيقة من خلال تصنيف الخلايا وعد مستعمرات البكتيريا وتتبع النمو الميكروبي. 

في هذه المقالة، سنستكشف كيف تعمل الرؤية الحاسوبية في علم الأحياء الدقيقة على تحسين سير العمل في المختبر وتمكين العلماء من العمل بكفاءة وثبات أكبر. هيا بنا نبدأ!

دور رؤية الحاسوب في علم الأحياء الدقيقة

يمكن استخدام مهام رؤية الحاسوب (Computer vision tasks) مثل اكتشاف الكائنات وتصنيف الصور، المدعومة بنماذج مثل YOLO11، لاكتشاف الأنماط وتسليط الضوء على الميزات المهمة وأتمتة مهام المختبر المتكررة التي قد تستغرق وقتًا وجهدًا ثمينًا. قبل أن نتعمق في تطبيقات محددة، دعنا نلقي نظرة فاحصة على كيفية استخدام رؤية الحاسوب في علم الأحياء الدقيقة.

تصنيف الخلايا باستخدام رؤية الكمبيوتر

يعد تصنيف الخلايا أحد أهم المهام القائمة على الصور في علم الأحياء الدقيقة. غالبًا ما تستخدم المختبرات الصور المصبوغة للمساعدة في تحديد أنواع الخلايا، واكتشاف علامات العدوى، وإبراز ميزات خلوية معينة تحت المجهر. تستغرق المراجعات اليدوية وقتًا ويمكن أن يكون من الصعب توسيع نطاقها. تستخدم العديد من المختبرات الآن رؤية الكمبيوتر لاكتشاف الخلايا وتقسيمها و تصنيفها تلقائيًا لمعالجة هذه المشكلة.

على سبيل المثال، في مستشفى جامعة مونكلاندز في اسكتلندا، استخدم برنامج تجريبي الرؤية الحاسوبية لتحسين فحص سرطان عنق الرحم. تم رقمنة العينات من المرضى الذين ثبتت إصابتهم بفيروس الورم الحليمي البشري (HPV) ومعالجتها باستخدام نماذج Vision AI. قام النظام بتحليل هياكل الخلايا ووضع علامة على أي منها بخصائص غير عادية لمراجعتها من قبل خبير طبي.

ساعد هذا الفريق على تحديد أولويات العينات عالية المخاطر في وقت مبكر من سير العمل. ونتيجة لذلك، أصبحت مراجعات الشرائح أسرع وأكثر تركيزًا، وتمكنوا من التعامل مع المزيد من الفحوصات دون تغيير طريقة إعداد العينات أو تقديمها.

‍

أتمتة عد المستعمرات وتحليل النمو

عد المستعمرات هو أسلوب معملي يستخدم لقياس النمو الميكروبي وتقييم كيفية استجابة العينات للعلاج. يستخدم على نطاق واسع في تطوير اللقاحات والاختبارات السريرية وسلامة الأغذية. يمكن أن تكون عملية العد معقدة عند إجرائها يدويًا، خاصةً عندما تتداخل المستعمرات أو تزداد أحجام الأطباق.

لتبسيط ذلك، يمكن استخدام مهام الرؤية الحاسوبية مثل تجزئة المثيل لتحديد حدود المستعمرة وقياس حجمها وعد كل مستعمرة بناءً على شكلها وانتشارها، حتى في حالات التداخل. هذا يجعل عملية المراجعة أسرع وأكثر اتساقًا عبر الدفعات.

على سبيل المثال، يستخدم مرفق أبحاث اللقاحات المعترف به دوليًا ProtoCOL 3، وهو عداد مستعمرات متقدم مدعوم برؤية الكمبيوتر. يقوم النظام بمسح اللوحات متعددة الآبار وتحليل المستعمرات التي تنجو بعد التعرض للأجسام المضادة. بفضل هذا التشغيل الآلي، زاد إنتاج المرفق من تحليل 16 لوحة إلى أكثر من 300 لوحة يوميًا.

‍

تحسين صور المجهر بالذكاء الاصطناعي

يستخدم علماء الأحياء الدقيقة بانتظام المجاهر لمراقبة بنية وسلوك الخلايا الميكروبية. ومع ذلك، غالبًا ما يكون من الصعب تحليل صور المجهر بسبب الخلايا المتداخلة والحدود الباهتة والضوضاء المرئية. 

هذا هو بالضبط السبب الذي يجعل المختبرات تتحول إلى أدوات رؤية الكمبيوتر التي تعزز وضوح الصورة من خلال تطبيق تقنيات مثل تجزئة الصور و تقليل الضوضاء قبل معالجتها لمهام مثل عد المستعمرات أو تصنيف الخلايا.

بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام تحسين الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتحسين وضوح الصور منخفضة الدقة للهياكل الخلوية الصغيرة، مثل الميتوكوندريا وأنسجة المخ. وهذا يمكّن العلماء من تحليل التفاصيل المهمة في الوقت الفعلي، وتسريع البحث وتحسين دقة التشخيص.

‍

تطبيقات واقعية للرؤية الحاسوبية في علم الأحياء الدقيقة

الآن بعد أن ناقشنا كيفية استخدام الرؤية الحاسوبية في علم الأحياء الدقيقة، دعنا نتعمق في بعض التطبيقات الواقعية.

الأبحاث الدوائية المدعومة بالرؤية الحاسوبية

أي دواء نتناوله عندما لا نشعر أننا بخير، حتى شيء بسيط مثل علاج البرد، يتطلب جهدًا كبيرًا. البحث الصيدلاني هو عملية اكتشاف وتطوير أدوية جديدة لعلاج الأمراض، وجزء رئيسي من ذلك يتضمن اختبار كيفية تأثير المركبات على الخلايا الميكروبية. غالبًا ما يقوم العلماء بزراعة البكتيريا في أطباق الاستنبات لمعرفة ما إذا كان الدواء يمكن أن يوقف نمو الميكروبات.

نشهد الآن استخدام نماذج رؤية الكمبيوتر مثل YOLO11 لتسريع تحليل أطباق الاستنبات (culture plates) من خلال الكشف عن الكائنات. يمكن لـ YOLO11 اكتشاف الخلايا وعدها، ويمكن استخدام هذه الرؤى بدورها لتتبع نموها أو انكماشها استجابةً للعلاجات، مما يجعل عملية البحث أسرع وأكثر كفاءة.

‍

التشخيصات السريرية المعتمدة على الرؤية

في حين أن الأبحاث الدوائية تتعامل مع اكتشاف واختبار أدوية جديدة، تركز مختبرات التشخيص على تحليل العينات البيولوجية، مثل الدم، للكشف عن علامات العدوى أو المرض. والغرض من مختبرات التشخيص هو توفير معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب تساعد في تشخيص الحالات، ومراقبة تطور المرض، وتوجيه قرارات العلاج.

على الرغم من أن الرؤى الأساسية من هذه التحليلات قد تختلف، إلا أن التحقيقات نفسها متشابهة تمامًا، وهذا هو السبب في أن رؤية الكمبيوتر لها تأثير أيضًا في هذا المجال. على سبيل المثال، في تحليل الدم، يمكن استخدام رؤية الكمبيوتر لتصنيف خلايا الدم تلقائيًا، مثل خلايا الدم الحمراء وخلايا الدم البيضاء والصفائح الدموية. 

من خلال تطبيق تصنيف الصور واكتشاف الكائنات، يمكن لنماذج Vision AI اكتشاف هذه الخلايا وتصنيفها بدقة، مما يبسط عملية المراجعة ويساعد الباحثين أو الأطباء على التركيز على المجالات التي تحتاج إلى اهتمام فوري.

‍

إيجابيات وسلبيات استخدام رؤية الحاسوب في علم الأحياء الدقيقة

تمكن الرؤية الحاسوبية مختبرات علم الأحياء الدقيقة من تبسيط المهام القائمة على الصور، وتحسين الكفاءة والاتساق. إنها تسرع التحليل، وتقلل من العمل اليدوي، وتعزز التكرار عبر العمليات. فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية الأخرى لاستخدام الرؤية الحاسوبية في علم الأحياء الدقيقة:

• كفاءة التكلفة: أتمتة تحليل الصور تقلل الحاجة إلى موظفين إضافيين، مما يقلل تكاليف العمالة ويزيد الإنتاجية.
  
  
• أخطاء يدوية أقل: يتم تقليل الأخطاء المرئية والملاحظات غير المتسقة، حيث تطبق النماذج نفس القواعد على كل صورة.
  
  
• يدعم الاستخدام عن بعد وفي الوقت الفعلي: يمكن معالجة الصور ومراجعتها من مواقع مختلفة. يساعد هذا الباحثين على التعاون أو مراقبة البيانات في الوقت الفعلي.
  
  
• قابلية التوسع: مع زيادة أحجام البيانات، يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية أن تتوسع بسهولة للتعامل مع مجموعات بيانات أكبر دون الحاجة إلى زيادات نسبية في العمالة أو الموارد.

على الرغم من هذه المزايا، هناك أيضًا بعض القيود التي يجب أخذها في الاعتبار. لتحقيق أقصى استفادة من أدوات رؤية الذكاء الاصطناعي، يعد التخطيط والدعم والإعداد المناسب أمرًا حيويًا. فيما يلي بعض التحديات الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار:

• التكلفة الأولية والإعداد: يتطلب البدء بأدوات الذكاء الاصطناعي استثمارًا كبيرًا في الأجهزة والبرامج والتدريب، مما قد يكون عائقًا أمام بعض المختبرات.
  
  
• خصوصية البيانات وأمنها: تتطلب معالجة البيانات الحساسة، خاصة في الرعاية الصحية أو البحوث السريرية، تدابير أمنية قوية لضمان الامتثال للوائح الخصوصية.
  
  
• التكامل مع الأنظمة الحالية: قد يكون تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا إذا كانت الأدوات الجديدة بحاجة إلى التكامل مع أنظمة أو إجراءات إدارة المختبرات الحالية.
  
  
• الصيانة والتحديثات المستمرة: تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي مراقبة وتحديثات وضبطًا دقيقًا مستمرًا لتبقى فعالة، الأمر الذي قد يستهلك الكثير من الموارد.

المسار المستقبلي للرؤية الاصطناعية في علم الأحياء الدقيقة

تتجه الرؤية الحاسوبية في علم الأحياء الدقيقة نحو أدوات أسهل في التدريب وأكثر عملية للاستخدام في البيئات المعملية الحقيقية. يركز الباحثون على نماذج تحتاج إلى بيانات أقل للبدء ويمكن أن تتكيف بسرعة أكبر عندما تتغير الظروف المعملية.

أحد المجالات الرائعة للتقدم بشكل خاص هو الفحص المجهري المحمول. يتم الآن دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الصغيرة التي تعمل خارج نطاقات المختبرات التقليدية. تلتقط هذه الأنظمة صورًا مجهرية وتحللها في الموقع، مما يجعلها مثالية للاستخدام في المناطق النائية ذات البنية التحتية المحدودة.

‍

النقاط الرئيسية

مع تحول التصوير الرقمي إلى محور رئيسي في أبحاث علم الأحياء الدقيقة، يستمر الطلب على تحليل أسرع وأكثر اتساقاً في النمو. تساعد الرؤية الحاسوبية في تلبية هذه الحاجة من خلال التعامل بكفاءة مع المهام الأساسية مثل تصنيف الخلايا وعد المستعمرات وتجزئتها بسرعة ودقة.

لقد انتقلت العديد من المختبرات بالفعل من المراجعات اليدوية إلى الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. بالنسبة للمختبرات التي تتعامل مع أحجام عينات كبيرة أو جداول زمنية ضيقة، أصبحت الرؤية الحاسوبية بسرعة حلاً عمليًا. من السهل دمج هذه الأدوات في سير العمل الحالي، مما يسمح للمختبرات بتبنيها دون تغييرات كبيرة.

انضم إلى مجتمعنا المتنامي! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا للتعمق في الذكاء الاصطناعي. إذا كنت مهتمًا بالاستفادة من الرؤية الحاسوبية، فراجع خيارات الترخيص الخاصة بنا. تعرف على الرؤية الحاسوبية في الرعاية الصحية و الذكاء الاصطناعي في التصنيع في صفحات الحلول الخاصة بنا!