نوشته پساخ بنسون • 20 اکتبر 2026
اورشلیم، 20 اکتبر 2026 (TPS-IL) — دهه‌ها پژوهش نکات بسیاری را درباره بیماری آلزایمر آشکار کرده است، با این حال دانشمندان هنوز کاملاً درک نمی‌کنند که چرا این بیماری به شکل‌های بسیار متفاوتی بر بیماران تأثیر می‌گذارد. یک مطالعه جدید چارچوبی محاسباتی را پیشنهاد می‌کند که می‌تواند به پژوهشگران کمک کند تا یافته‌های حوزه‌های مختلف را به یکدیگر پیوند دهند و تصویر جامع‌تری از این بیماری بسازند.
پژوهشگران اسرائیلی و آمریکایی استدلال می‌کنند که مطالعات ژنتیکی، بیولوژیکی و شناختی اغلب آلزایمر را از دیدگاه‌های جداگانه‌ای بررسی کرده‌اند. آن‌ها امیدوارند با پیوند دادن مدل‌های رایانه‌ای تخصصی، روابطی را شناسایی کنند که بتواند به توضیح تفاوت‌های میان بیماران کمک کند و در نهایت به کارآزمایی‌های بالینی و درمان‌های هدفمندتر جهت دهد.
این مطالعه به سرپرستی پروفسور شاحار آرتزی از دانشگاه عبری اورشلیم، با مشارکت باراک راوه، دانشمند علوم رایانه، و پروفسور گاد مارشال از دانشکده پزشکی هاروارد انجام شد. پژوهشگران استدلال می‌کنند که هیچ مدل واحدی نمی‌تواند پیچیدگی بیماری آلزایمر را به اندازه کافی به تصویر بکشد.
بیماری آلزایمر، عامل اصلی زوال عقل در سراسر جهان، میلیون‌ها نفر را تحت تأثیر قرار می‌دهد. این بیماری با تجمع غیرطبیعی پروتئین‌های آمیلوئید و تائو در مغز مرتبط است. التهاب، آسیب‌های عروقی، اختلالات متابولیک و سایر فرآیندهای زیستی نیز ممکن است در بروز و پیشرفت آن نقش داشته باشند. بیماران ممکن است ترکیبات متفاوتی از کاهش حافظه، مشکلات زبانی، اختلال در جهت‌یابی و تغییرات رفتاری و همچنین مشکلاتی در پردازش بصری یا تصمیم‌گیری را تجربه کنند.
آرتزی گفت: «این بدان معناست که دو فرد که تشخیص مشابهی مبنی بر ابتلا به بیماری آلزایمر دریافت می‌کنند، در واقع ممکن است ترکیبات بسیار متفاوتی از تغییرات بیولوژیکی و شناختی را تجربه کنند.»
وی افزود: «به جای جستجوی یک توضیح واحد که برای هر بیماری مناسب باشد، ما باید پروفایل فردی بیماری را درک کنیم.»
برای رفع این پیچیدگی، پژوهشگران روشی موسوم به متامدلسازی (فرامدلسازی) را پیشنهاد می‌کنند. این رویکرد به جای تلاش برای ساخت یک مدل عظیم که تمام اطلاعات موجود را در بر بگیرد، مدل‌های رایانه‌ای تخصصی را که اسکن‌های مغزی، اطلاعات ژنتیکی، تغییرات مولکولی، علائم شناختی و سایر عوامل را بررسی می‌کنند به یکدیگر مرتبط می‌سازد. پیوندهای ریاضی بین این مدل‌ها می‌تواند به پژوهشگران کمک کند تا نحوه ارتباط این عناصر مختلف با یکدیگر را بررسی نمایند.
این چارچوب در صورت توسعه و اعتبارسنجی می‌تواند به پژوهشگران کمک کند تا بررسی کنند که چرا آلزایمر در بین بیماران به‌طور متفاوتی پیشرفت می‌کند، الگوهای مرتبط با پروفایل‌های مختلف بیماری را شناسایی کنند و نحوه تعامل فرآیندهای بیولوژیکی را مورد بررسی قرار دهند.
همچنین این رویکرد می‌تواند به پژوهشگران امکان دهد تا سناریوهای درمانی فرضی را مدل‌سازی کرده و ارزیابی کنند که آیا بیمارانی با ویژگی‌های بیولوژیکی مشابه ممکن است پاسخ‌های متفاوتی به مداخلات خاص بدهند یا خیر. چنین یافته‌هایی می‌تواند به جهت‌دهی پژوهش‌های آینده و طراحی کارآزمایی‌های بالینی کمک کند، اگرچه سودمندی این چارچوب به توسعه و آزمایش‌های بیشتر بستگی خواهد داشت.
این مطالعه در ژورنال داوری همتا شده‌ی Brain منتشر شده است.
