آلزایمر یکی از شایعترین بیماریهای تحلیلبرنده مغز است و با وجود پیشرفتهای اخیر در تولید دارو، همچنان انتخاب درمان مناسب برای بیماران یکی از چالشهای اصلی پزشکان به شمار میرود. بسیاری از داروهای موجود تنها برای بخشی از بیماران اثربخش هستند و پیشبینی اینکه کدام بیمار به کدام درمان پاسخ بهتری خواهد داد، کار سادهای نیست.
اکنون پژوهشگران دانشگاه جانز هاپکینز راهکاری نوآورانه برای حل این مشکل ارائه کردهاند. آنها با استفاده از سلولهای بنیادی استخراجشده از بیماران، نمونههای سهبعدی کوچکی از بافت مغز در محیط آزمایشگاه تولید کردهاند که بسیاری از ویژگیهای سلولهای عصبی انسان را بازسازی میکنند. این مدلهای آزمایشگاهی به پژوهشگران اجازه میدهند واکنش مغز هر بیمار را به داروهای مختلف، پیش از تجویز، بررسی کنند.
نتایج این مطالعه نشان داد که پاسخ این مدلهای آزمایشگاهی به داروها در افراد مختلف یکسان نیست. به عبارت دیگر، دارویی که برای یک بیمار مؤثر است، ممکن است برای بیمار دیگر کارایی کمتری داشته باشد. این یافته اهمیت پزشکی شخصی را در درمان آلزایمر بیش از پیش آشکار میکند؛ رویکردی که در آن درمان بر اساس ویژگیهای زیستی هر فرد طراحی میشود، نه یک نسخه یکسان برای همه بیماران.
پژوهشگران همچنین دریافتند این مدلهای آزمایشگاهی ذرات بسیار کوچکی به نام «وزیکولهای خارجسلولی» ترشح میکنند. این ذرات حاوی اطلاعات ارزشمندی درباره وضعیت سلولهای عصبی هستند و میتوانند در آینده به عنوان نشانگرهای زیستی برای تشخیص زودهنگام آلزایمر، ارزیابی پیشرفت بیماری و حتی سنجش اثربخشی درمانها مورد استفاده قرار گیرند.
به گفته محققان، این فناوری میتواند روند توسعه داروهای جدید را نیز متحول کند. شرکتهای داروسازی به جای آغاز مستقیم آزمایشهای پرهزینه انسانی، میتوانند ابتدا داروهای خود را روی مدلهای آزمایشگاهی ساختهشده از سلولهای بیماران ارزیابی کنند. این موضوع علاوه بر کاهش هزینههای تحقیق و توسعه، احتمال موفقیت داروها در مراحل بالینی را نیز افزایش میدهد.
کاربرد این فناوری تنها به آلزایمر محدود نمیشود. پژوهشگران معتقدند از همین روش میتوان برای مطالعه بیماریهایی مانند پارکینسون، اسکلروز جانبی آمیوتروفیک (ALS)، اوتیسم و برخی اختلالات روانپزشکی نیز استفاده کرد. به همین دلیل، مدلهای آزمایشگاهی مغز به یکی از حوزههای روبهرشد در فناوری سلامت و پزشکی بازساختی تبدیل شدهاند.
کارشناسان معتقدند ترکیب این فناوری با ابزارهای هوش مصنوعی میتواند تحول دیگری در پزشکی ایجاد کند. الگوریتمهای یادگیری ماشین قادرند حجم عظیمی از دادههای بهدستآمده از این مدلهای آزمایشگاهی را تحلیل کرده و الگوهایی را شناسایی کنند که به انتخاب دقیقتر دارو، طراحی درمانهای شخصی و حتی کشف اهداف دارویی جدید منجر شود.
هرچند این فناوری هنوز در مرحله پژوهشی قرار دارد و تا ورود به استفاده گسترده بالینی به مطالعات بیشتری نیاز است، اما نتایج این تحقیق امید تازهای برای میلیونها بیمار مبتلا به آلزایمر و خانوادههای آنها ایجاد کرده است. بسیاری از متخصصان این دستاورد را گامی مهم در حرکت از درمانهای عمومی به سمت پزشکی دقیق و شخصیسازیشده میدانند؛ رویکردی که میتواند آینده درمان بیماریهای عصبی را دگرگون کند.
Re: S.C.i