Multi-Excitation Front-Face Fluorescence Spectroscopy with Explainable LSTM for Detection of Lymphatic Tissue Adulteration in Ground Beef

تعتمد سلامة سلسلة التوريد الغذائية على معرفة ما يوجد بالضبط داخل العبوة. فعندما يُباع لحم البقر المفروم، تتطلب اللوائح وثقة المستهلك أن يحتوي فقط على العضلات الهيكلية، وهي اللحم الصالح للأكل الذي نتوقعه. ومع ذلك، تواجه صناعة اللحوم تحديًا مستمرًا يتمثل في الإدراج العرضي أو الاحتيالي للأنسجة اللمفاوية. وتعد العقد اللمفاوية جزءًا من الجهاز المناعي للحيوان، حيث تعمل كمرشحات يمكن أن تحوي بكتيريا ومسببات أمراض. وبخلاف العضلات، تُصنف هذه الأنسجة ضمن "الأحشاء" (offal) ولا يُقصد منها الاستهلاك البشري. وبمجرد طحن هذه الأنسجة وخلطها في دفعة من لحم البقر، تصبح غير مرئية للعين المجردة. وكانت الطرق التقليدية للعثور عليها، مثل اختبار الحمض النووي (DNA)، بطيئة ومكلفة ومدمرة، مما يجعلها غير عملية لفحص كل دفعة من اللحم تمر عبر المسلخ. وقد نظر العلماء لفترة طويلة إلى التقنيات القائمة على الضوء كبديل أسرع؛ فمن خلال تسليط الضوء على عينة وقياس كيفية توهجها مرة أخرى، يمكن للباحثين اكتشاف جزيئات محددة تعمل كبصمات كيميائية. وهذا النهج، المعروف باسم "مطيافية الفلورة" (fluorescence spectroscopy)، يمكنه الكشف عن الاختلافات الدقيقة في التركيب التي تغفل عنها العين البشرية، مما يوفر وسيلة محتملة لرصد التلوث بسرعة ودون إتلاف المنتج.

لقد وضع فريق من الباحثين هدفًا لحل مشكلة محددة وهي اكتشاف الأنسجة اللمفاوية المختبئة داخل لحم البقر المفروم. وكانوا يعلمون أن اختبار الضوء البسيط سيواجه صعوبة لأن لحم البقر المفروم خليط معقد حيث يمكن لمحتوى الدهون، والأكسدة، ونوع قطعة اللحم، أن تغير جميعها طريقة توهج اللحم، وغالبًا ما تحاكي إشارة التلوث. وللتغلب على هذا الارتباك، طوروا طريقة تستخدم أربعة ألوان مختلفة من الضوء لفحص اللحم، بدلاً من لون واحد فقط. وجمعوا بين هذا النهج متعدد الألوان وبرنامج حاسوبي متطور مصمم لتعلم الأنماط، بشكل يشبه كيف يتعرف الدماغ البشري على الوجه من خلال النظر إلى العديد من الميزات في آن واحد. جمع الباحثون مجموعة ضخمة من عينات لحم البقر من خمس مسالخ تجارية، تمثل ثلاثة سلالات مختلفة من الماشية، وفئتين عمريتين، وقطعًا متنوعة من اللحم. كما أنشأوا مئات الدفعات الاختبارية، بخلط لحم البقر النقي مع الأنسجة اللمفاوية بكميات دقيقة تتراوح من عدم وجودها تمامًا إلى الأنسجة اللمفاوية النقية، لتعليم نظامهم كيف يبدو التلوث الحقيقي.

يكمن جوهر اكتشافهم في كيفية تفاعل الأنسجة المختلفة مع الضوء. فعندما سلط الباحثون أطوالًا موجية محددة من الضوء على العينات، وجدوا أن الأنسجة اللمفاوية والأنسجة العضلية ترويان قصصًا مختلفة تمامًا. فالأنسجة العضلية غنية ببروتينات معينة تتوهج بسطوع تحت لون محدد، بينما تفتقر الأنسجة اللمفاوية إلى هذه البروتينات ولكنها غنية بجزيئات أخرى مرتبطة بإنتاج الطاقة والنشاط المناعي والتي تتوهج تحت ألوان مختلفة. ومن خلال قياس اللحم بأربعة إعدادات ضوئية متميزة، استطاع النظام رؤية نمط فريد: انخفاض في التوهج الخاص بالعضلات وارتفاع في التوهج الخاص باللمف. وقد عمل هذا الجمع من الإشارات كبصمة حاسمة للتلوث. تعلم النموذج الحاسوبي كيفية وزن هذه التغييرات معًا، مما سمح له بالتمييز بين الأنسجة اللمفاوية الفعلية والعوامل الأخرى مثل الدهون الزائدة أو الماء، والتي قد تغير انعكاس الضوء ولكن ليس هذا النمط الكيميائي المحدد.

أظهرت النتائج أن هذا النهج كان فعالاً بشكل ملحوظ. فعند اختبار عينات لحم البقر من مسالخ لم يرها الحاسوب من قبل، استطاع النظام التنبؤ بدقة بكمية الأنسجة اللمفاوية الموجودة بدرجة عالية من الثقة. وقد نجح في اكتشاف وجود التلوث عند المستويات ذات الصلة بالحدود التنظيمية، مميزًا بين لحم البقر النقي ولحم البقر المخلوط بكميات صغيرة من العقد اللمفاوية. ومع ذلك، أوضح الباحثون أنه بينما يمكن للطريقة اكتشاف الغش بالقرب من مستوى 2%، فإن التحديد الكمي الموثوق عند هذا التركيز ليس مدعومًا بعد. كما أثبت الباحثون أن استخدام ألوان متعددة من الضوء كان مفتاح هذا النجاح؛ فعندما حاولوا استخدام لون ضوء واحد تقليدي تعتمد عليه معظم الدراسات السابقة، ارتبك النظام، حيث خلط بين الدهون أو الماء وبين التلوث. ولم يكن بإمكان النموذج أن يظل دقيقًا ويتجنب الإنذارات الكاذبة إلا من خلال الجمع بين إشارات الضوء الأربعة المختلفة. وقد أكد هذا أن التحسن جاء من الطريقة التي جُمعت بها البيانات، وليس فقط من تعقيد البرنامج الحاسوبي.

ولضمان أن تكون النتائج حقيقية وليست مجرد نتاج عرضي للحاسوب، تحقق الفريق من نتائجهم مقابل اختبارات كيميائية فعلية. فقد قاموا بقياس الجزيئات المحددة التي حددها الحاسوب كجزيئات مهمة، ووجدوا أن المستويات الكيميائية تطابقت تمامًا مع تنبؤات الحاسوب. فعندما قال الحاسوب إن هناك نقصًا في بروتين العضلات وزيادة في الجزيئات المرتبطة بالمناعة، أكدت الاختبارات المعملية ذلك بدقة. وقد منح هذا التحقق للباحثين دليلًا قويًا على أن طريقتهم كانت ترى البيولوجيا الفعلية للتلوث. وحددوا أن الطريقة يمكنها اكتشاف وجود الأنسجة اللمفاوية بمستويات منخفضة تصل إلى 1.8 بالمئة، وهو أقل من العتبة التي يبدأ عندها المنظمون عادةً في القلق. ومع ذلك، بينما يعد النظام ممتازًا في رصد وجود التلوث، فإنه يصبح موثوقًا في إعطاء رقم دقيق فقط عندما يصل التلوث إلى حوالي 6 بالمئة.

توضح هذه الدراسة أن مسحًا ضوئيًا بسيطًا نسبيًا وغير مدمر يمكن أن يعمل كأداة فحص قوية لسلامة الغذاء. فهو يقدم طريقة للمسالخ للتحقق بسرعة من كميات كبيرة من لحم البقر المفروم بحثًا عن نوع محدد وخطير من الغش كان من الصعب كشفه. ورغم أن هذه التقنية ليست مثالية بعد لقياس الكميات الصغيرة بدقة مطلقة، إلا أنها قوية بما يكفي للإبلاغ عن الدفعات المشبوهة لإجراء مزيد من الاختبارات الأكثر تفصيلًا. وأشار الباحثون إلى أن النظام يعمل بشكل جيد عبر مختلف المزارع وسلالات الماشية، مما يشير إلى إمكانية تكييفه للاستخدام في العالم الحقيقي. ويسلط هذا العمل الضوء على أنه من خلال النظر إلى المشكلة عبر عدسات متعددة، بدلاً من عدسة واحدة فقط، يمكن للعلماء الكشف عن حلول كانت مخفية سابقًا في ضجيج البيانات البيولوجية المعقدة.