وقالت محيا مهرمحمدي، عضوة هيئة التدريس في كلية التكنولوجيا الحيوية بجامعة طهران والحائزة على جائزة “أبوريحان”: إن التكنولوجيا المعروفة باسم “الخزعة السائلة”، والتي تعتمد على تتبع العلامات الورمية في مجرى الدم، قد أحدثت ثورة حقيقية في مجال تشخيص السرطان ومتابعة تطوره.
وأوضحت عضوة هيئة التدريس في كلية العلوم: إن هذه التكنولوجيا تعتمد بشكل رئيسي على تحليل الحمض النووي الخلوي الحر cfDNA وجزئه الورمي المعروف بـ”الحمض النووي الورمي المتداول” ctDNA، مضيفة: إن التحدي الأساسي يكمن في التغلب على الكمية الهائلة من الحمض النووي ذي المنشأ الطبيعي مقارنة بالنسبة الضئيلة جدًا من الحمض النووي الورمي.
وأشارت مهرمحمدي إلى ثلاث طرق مبتكرة للتغلب على هذا التحدي وزيادة دقة التشخيص، وقالت: الطريقة الأولى هي تقدير تعبير الجينات من الدم باستخدام تكنولوجيا EPIC-seq ومساعدة الذكاء الاصطناعي. كان التركيز الرئيسي سابقًا على تحديد الطفرات الجينية في ctDNA، لكننا الآن نستفيد من الخصائص الإبيجينية المخفية في نمط تجزئة الحمض النووي. لقد طورنا طريقة تُدعى EPIC-seq تقيس إنتروبيا تجزئة مناطق البروموتور للجينات. ويتيح هذا القياس استنتاج ملف تعبير الجينات مباشرة من cfDNA.
وأكدت عضو هيئة التدريس في كلية التكنولوجيا الحيوية: إن تطبيق هذه الطريقة على عينات دم مرضى سرطان الرئة والليمفوما أظهر قدرتها على تصنيف الفئات الفرعية للأورام بدقة. كما أن الملفات المستنتجة باستخدام EPIC-seq تنبأت جيدًا بردود الفعل على العلاج المناعي لدى المرضى الخاضعين له، وهو خطوة هامة نحو الطب الشخصي.
تصميم لوحات الجيل القادم
وأكدت مهرمحمدي على أن التغلب النهائي على تحدي النسبة المنخفضة للجزء الورمي يتطلب اختيارًا ذكيًا للمناطق الجينومية التي نبحث فيها، وأضافت: في هذا الإطار، قدمنا مجموعة من المعايير الجديدة في تصميم لوحات التسلسل للخزعة السائلة. ويعتمد هذا التصميم على التعلم الآلي لتحديد مناطق الكروماتين التي تكون في خلايا سرطانية محددة مفتوحة بشكل غير طبيعي أو مغلقة. لقد طورنا درجة كمية تقيس هذه الإتاحة النسبية في الورم مقارنة بالخلايا الدموية الطبيعية. يمكّن هذا المعيار من ترتيب أولويات المناطق التي لها احتمال أعلى في الظهور ضمن cfDNA، وإدراجها في تصميم لوحات التشخيص للجيل القادم.
التقدم نحو طب شخصي أكثر دقة
تُرسم هذه التقدمات، مجتمعة مع بعضها، آفاقًا مشرقة لمستقبل تشخيص السرطان ومتابعته. من خلال تجاوز التحليل المجرد للطفرات الجينية، والاستفادة من الطبقات الأعمق للمعلومات الإبيجينية، وتحسين لوحات التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي، نسير نحو تحقيق الخزعة السائلة كأداة غير غازية ذات قدرة تشغيلية عالية ودقة استثنائية، ليس في مرض السرطان فحسب، بل في أنواع أخرى من الأمراض، بما فيها الأمراض المناعية الذاتية، لمتابعة الاستجابة للعلاج ووصف العلاجات المستهدفة.
جدير بالذكر أن الدكتورة محيا مهرمحمدي، عضوة هيئة التدريس في كلية التكنولوجيا الحيوية بكلية العلوم في جامعة طهران، قد اختيرت من قبل أكاديمية العلوم كباحثة شابة متميزة في البلاد في تخصص البيولوجيا – جائزة “أبوريحان البيروني” لعام 2025، تقديرًا لأبحاثها في هذا المجال.
