يعدُّ تمثيل الكائنات الحيَّة والأنسجة ونمذجتهما أحد أكثر المجالات إثارةً في مجال البحوث الطبيَّة الحيويَّة.
وأصبحنا نرى إمكانيات جديدة عن طريق دمج الخوارزميات الذكية وطرائق التمثيل الحالية، وبفضل هذا التطور؛ أصبح بالإمكان تصفح تمثيل للأنسجة الحيَّة مثل تصفح خريطة Google نوعًا ما.

تقنيات دراسة الأنسجة الحيَّة
توفر تقنيات الضوء المجهري (light-sheet microscopes) الحديثة تصورًا دقيقًا للأعضاء الحيَّة؛ ولكنها تولّد حجمًا كبيرًا من البيانات يُقدَّر بعدة تيرا بايتات (Terabytes) من المعطيات التي يستحيل غالبًا معالجتها (2).
استطاع العلماء خلال هذه السنوات تجسيم (تمثيل) بنى كبيرة -مثل أدمغة الفئران وأعضاء الإنسان الواضحة- بمساعدة طرائق وحيل كيميائية عديدة (1).

إنَّ التنقية (CLARITY) هي أبرز التقنيات شيوعًا في مجال تقنيات تصفية العيّنات (Sample Clearing Techniques)، والتي تجعل أية عينةٍ مدروسةٍ شفافةً مثل الماء، وهذا ما مكّن الباحثين من استكشاف البنية الخلوية بطرائق لم يحلموا بها من قبل (1).
هذا ليس كل شيء، ففي عام 2015 نُشِرت طريقةٌ جديدةٌ تسمى: التوسع المجهري (Expansion Microscopy) في مجلة Science؛ إذ اكتشف فريقٌ من الباحثين في معهد ماساتشوستس للتقنية (Massachusetts Institute of Technology) أنَّه من الممكن توسيع الشرائح الرقيقة جدًّا من خلايا الفئران إلى أكبر بخمس مرات من حجمها الطبيعي، وهذا ما سمح للعينات بأن تُفحَص بتفصيلٍ أكبر (1).
أمّا الجديد في هذا المجال، والذي سنتحدث عنه في هذا المقال، فهو تطوير برمجيةٍ جديدةٍ تُدعى: BigStitcher من قِبل فريقٍ بحثيٍّ بإشراف الدكتور ستيفن بريبش (Dr. Stephan Preibisch) من مركز ماكس دلبروك (Max Delbrück Center) لمساعدة الباحثين على استخلاص المفيد من أطنان البيانات المولّدة باستخدام تقنيات الضوء المجهري (1).

البرنامج يرتب الفوضى الحاصلة في البيانات
في المخابر اليوم تُحوَّل العيناتُ بسرعةٍ إلى صور بمساعدة مجهرٍ ضوئيٍّ؛ لكنَّ المشكلة ليست هنا، إنَّما تكمن المشكلة في فرز الحجم الهائل من البيانات المولّدة وفق الطرائق الحالية وتنظيمها والتعامل معها.
هنا يكمن الدور الذي تؤدّيه البرمجية BigStitcher؛ إذ تعيد هيكلة البيانات -التي تشبه إلى حدٍّ ما خرائط Google في وضع ثلاثي الأبعاد- بطريقةٍ معقدةٍ، وتوفر إعادة الهيكلة هذه إمكانية التكبير لفحص بنيةٍ معينةٍ وفق الدقة المرغوبة، وليس إلقاء نظرة عامة فقط (1).
شارك في تطوير هذه البرمجية اثنا عشر باحثًا من برلين، وميونخ، والمملكة المتحدة، والولايات المتحدة.
يُظهر الباحثون في البحث المنشور أنَّه يُمكن استخدام الخوارزميات لإعادة إنشاء البيانات المستخلَصة من المجهر الضوئي وقياسها بطريقةٍ تجعل استعمال الحاسوب الخارق Supercompuuter غير ضروري؛ إذ يمكن استخدام أي حاسوبٍ عادي؛ مما يجعل تبادل البيانات بين الباحثين أمرًا سهلًا (1).
هنا
عرض ثلاثي الأبعاد لتمثيل يرقة إيليغانس (Elegans larva) باستعمال برنامج BigStitcher. 

ما هو BigStitcher؟
هو برنامجٌ يقوم بالنمذجة الثلاثية الأبعاد للأنسجة المختلفة؛ مما يسمح بالنمذجة التفاعلية والمساعدة على التحليل الحيوي، وأبرز نقاط قوته أنَّه يستطيع معالجة كميةٍ كبيرةٍ من البيانات بسرعةٍ كبيرةٍ وهو مفتوح المصدر، وقد بدأ تطوير "BigStitcher" منذ عشر سنوات مضت (1).
تُنجَز عملية النمذجة في البرنامج من خلال إجراء عملية محاذاةٍ بسيطةٍ ومرنةٍ لمجموعات بيانات الصور ذات الطبقات المتعددة والزوايا المختلفة، ويدعم البرنامج أحجام صورٍ عديدةٍ تتراوح بين الصور الصغيرة الحجم إلى أحجام تُقدَّر بعدة تيرابايت، والتي تَنتج بمعالجة عينات النُسج عن طريق الفحص الضوئي المجهري (3).

ميزات BigStitcher: 
يعدُّ دعم "BigStitcher" للاختيار التلقائي المسبق لأفضل العينات في اتجاه معين من كل كتلة صور في عينة ما لتشكيل الأنموذج من أبرز الميزات التي يتمتع بها البرنامج.
كذلك يتميز بالآتي:

• استنباط عيناتٍ من الصور المتعددة الطبقات والزوايا، فتكون صورة كل عينة تجميعًا لعددٍ من الصور من مختلف الطبقات والزوايا.
• تسجيل ما نستنبطه من عينات صور للأنسجة المتعددة الطبقات والزوايا؛ إذ يُحصَل على صورة كل عينة من مجموعة المعالجة المتكاملة للبيانات، مثل دمج البيانات وإزالة التفافها عند مستويات دقة مختلفة (دقة كاملة أو مخفضة)، وللمناطق المحددة (صورة كاملة أو أجزاء محددة).
• نظرًا لأنَّ العينات التي تُمسَح عادةً ما يُحصَل عليها بواسطة مجهرٍ ضوئي الذي يمكن أن ينير من اتجاهات مختلفة، فإنَّ BigStitcher يدعم الاختيار المسبق لأفضل اتجاه إضاءة في كل كتلة صورة في العينة.
• دعم استنباط البيانات من مجموعات غير منتظمة التي تتضمن الاستنباط الذكي؛ فقد تكون بعض كتل الصورة مفقودة.
• دعم بيانات الصور التي حُصِل عليها بدقةٍ مختلفةٍ؛ للجمع بين عمليات المسح النظري وعمليات الاستنباط العالية الدقة لمجالات اهتمام محددة. (3)
• تحديد جودة البيانات ممكنة
• يُمكن لبرنامج "BigStitcher" أن يُمثّل على الشاشة العينات المُصوَّرة مسبقًا في أية مرحلة من التفصيل المطلوب؛ ولكن يستطيع أن يفعل أكثر من ذلك، فهو يُقدّر جودة البيانات أيضًا (1).

كيف ذلك؟
كلما كانت المناطق أكثر سطوعًا -لنقل على سبيل المثال دماغ فأر أو عضو بشري عُرض على الشاشة- كانت درجة الوثوقية والتحقق للبيانات الموجودة أعلى (1).
يسمح البرنامج أيضًا للمستخدمين بتدوير الصورة الملتقطة بالمجهر في أي اتجاه على الشاشة، ومن ثمَّ يمكن عرض العينة من أية زاوية (1).

هنا عرض ثلاثي الأبعاد للنظام العصبي الكامل ليرقة ذبابة الفاكهة في مجال النانومتر (1)

هنا فحص دماغ فأر باستعمال "BigStitcher"؛ إذ تظهر إمكانية تكبير العينات وتدويرها على نحو افتراضي.
تُتيح هذه البيانات أوّل مرة تمييز الاختلافات منهجيًّا على مستوى الخلية الفردية بين الفئران العادية والمعدلة وراثيًا، واستخلاص استنتاجات عن التغييرات السلوكية المحتملة التي قد تنتج (1).

يمكنك الاطلاع على BigStitcher وتجربته من  هنا

المصادر: 
1- هنا
2- هنا
3- هنا