از زمان تأسیس به عنوان یک رشته آکادمیک در سال ۱۹۵۵، حوزه تحقیقات هوش مصنوعی (AI) به دسته‌های مختلفی تقسیم شده است، از جمله هوش مصنوعی نمادین و یادگیری ماشین. در حالی که هوش مصنوعی نمادین در دهه‌های اولیه غالب بود، یادگیری ماشین اخیراً بسیار پرطرفدار شده است. بنابراین، بیایید سعی کنیم هر یک از این رویکردها و تفاوت‌های اصلی آن‌ها را هنگام اعمال به پردازش زبان طبیعی (NLP) درک کنیم.

یادگیری ماشین چیست؟
طبق ویکی‌پدیا، یادگیری ماشین کاربردی از هوش مصنوعی است که در آن "الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری توسط سیستم‌های کامپیوتری برای انجام یک کار خاص بدون استفاده از دستورالعمل‌های صریح، بلکه با تکیه بر الگوها و استنتاج به کار می‌روند. (...) الگوریتم‌های یادگیری ماشین یک مدل ریاضی بر اساس داده‌های نمونه، که به عنوان 'داده‌های آموزشی' شناخته می‌شوند، ایجاد می‌کنند تا پیش‌بینی‌ها یا تصمیماتی را بدون برنامه‌ریزی صریح برای انجام آن کار انجام دهند."
به عبارت ساده‌تر، فناوری یادگیری ماشین از یک الگوریتم برای آموزش کامپیوتر در نحوه حل مسائل و کسب بینش از حل آن مسائل استفاده می‌کند. اینگونه است که کامپیوتر به طور خودکار، بدون دخالت یا کمک انسان، یاد می‌گیرد: با مشاهده و جستجوی الگوها در داده‌ها و استفاده از حلقه‌های بازخورد برای نظارت و بهبود پیش‌بینی‌های خود. در حالی که انسان‌ها با حجم زیادی از داده‌ها غرق می‌شوند، یادگیری ماشین شکوفا می‌شود و قادر است درک خود را تکامل بخشد تا بر اساس مثال‌هایی که به آن ارائه شده، تصمیمات بهتری در آینده بگیرد.

یادگیری ماشین در NLP
یادگیری ماشین را می‌توان در بسیاری از زمینه‌ها به کار برد، و یکی از آن‌ها پردازش زبان طبیعی است که در چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌شود.
در اینجا نحوه عملکرد یادگیری ماشین در این مورد خاص آمده است: شخصی که بر ربات نظارت می‌کند، معمولاً به عنوان "Botmaster" شناخته می‌شود، موتور را با تا حد امکان داده‌های مرتبط تغذیه می‌کند. سپس از ربات سؤالاتی پرسیده می‌شود و به طور خودکار تصمیم می‌گیرد که برای هر هدفی که پرسیده شده، چه پاسخی را ارائه دهد. سپس Botmaster باید به این پاسخ‌ها نگاه کند و به طور دستی به موتور بگوید که کدام پاسخ‌ها درست و کدام‌ها نادرست بوده‌اند. اینگونه است که ماشین یاد می‌گیرد که پاسخ صحیح را به یک هدف ارائه دهد.
همانطور که به راحتی می‌توان تصور کرد، این یک کار بسیار سنگین و زمان‌بر است زیرا راه‌های زیادی برای پرسیدن یا بیان یک سؤال وجود دارد. و اگر در نظر بگیرید که یک پایگاه دانش معمولاً به طور متوسط ۳۰۰ هدف دارد، اکنون می‌بینید که نگهداری یک پایگاه دانش با استفاده از یادگیری ماشین چقدر تکراری می‌تواند باشد.
اشتباه نکنید، یادگیری ماشین یک ابزار شگفت‌انگیز است که به ما امکان می‌دهد پتانسیل عظیمی را باز کنیم و رشته‌های هوش مصنوعی مانند تشخیص تصویر یا تشخیص صدا، اما وقتی صحبت از NLP می‌شود، ما کاملاً متقاعد شده‌ایم که یادگیری ماشین بهترین فناوری برای استفاده نیست.

هوش مصنوعی نمادین چیست؟
هوش مصنوعی نمادین که به عنوان هوش مصنوعی قدیمی و خوب (GOFAI) نیز شناخته می‌شود، از نمادهای قابل خواندن توسط انسان استفاده می‌کند که موجودیت‌ها یا مفاهیم دنیای واقعی را نشان می‌دهند و همچنین از منطق (روش‌های منطقی قابل اثبات ریاضی) برای ایجاد 'قواعد' برای دستکاری ملموس این نمادها استفاده می‌کند که منجر به یک سیستم مبتنی بر قاعده می‌شود.
به طور خلاصه، هوش مصنوعی نمادین شامل جاسازی صریح دانش و قوانین رفتاری انسان در برنامه‌های کامپیوتری است.

رویکرد نمادین در NLP
یکی از کاربردهای بسیاری از هوش مصنوعی نمادین، پردازش زبان طبیعی برای چت‌بات‌ها است. با این رویکرد، که "قطعی" نیز نامیده می‌شود، ایده این است که به ماشین یاد دهیم که زبان‌ها را به همان روشی که ما انسان‌ها یاد گرفته‌ایم بخوانیم و بنویسیم، درک کند. برای انجام این کار، ما به مدرسه رفتیم و یاد گرفتیم که زبان را از طریق قوانین، گرامر، صرف و واژگان ساختار دهیم. زبان‌شناسان محاسباتی دقیقاً همین کار را انجام می‌دهند: آن‌ها از قوانین، واژگان و معناشناسی برای آموزش موتور ربات در نحوه درک یک زبان استفاده می‌کنند.
با استفاده از هوش مصنوعی نمادین، همه چیز قابل مشاهده، قابل درک و قابل توضیح است که منجر به چیزی می‌شود که به عنوان یک 'جعبه شفاف' در مقابل 'جعبه سیاه' ایجاد شده توسط یادگیری ماشین شناخته می‌شود.
در نتیجه، کار Botmaster هنگام استفاده از فناوری هوش مصنوعی نمادین با فناوری مبتنی بر یادگیری ماشین کاملاً متفاوت است زیرا او بر نوشتن محتوای جدید برای پایگاه دانش تمرکز می‌کند تا عباراتی از محتوای موجود. او همچنین شفافیت کامل در مورد نحوه تنظیم دقیق موتور در صورت عدم کارکرد صحیح دارد زیرا توانسته است دلیل یک تصمیم خاص را درک کند و ابزارهایی برای رفع آن دارد.
بنابراین برای خلاصه کردن، یکی از تفاوت‌های اصلی بین یادگیری ماشین و استدلال نمادین سنتی نحوه یادگیری است. در یادگیری ماشین، الگوریتم با ایجاد همبستگی بین ورودی‌ها و خروجی‌ها، قوانین را یاد می‌گیرد. در استدلال نمادین، قوانین از طریق مداخله انسان ایجاد می‌شوند و سپس در یک برنامه ثابت کدگذاری می‌شوند.
اگر یادگیری ماشین در ابتدا ممکن است به عنوان یک رویکرد انقلابی به نظر برسد، فقدان شفافیت و مقدار زیادی داده مورد نیاز برای یادگیری سیستم، دو نقص اصلی آن هستند. شرکت‌ها اکنون درک می‌کنند که داشتن هوش مصنوعی شفاف چقدر مهم است، نه تنها به دلایل اخلاقی، بلکه به دلایل عملی نیز، و رویکرد قطعی (یا نمادین) دوباره در حال محبوب شدن است.
امیدواریم تا کنون متقاعد شده باشید که هوش مصنوعی نمادین برای NLP کاربردی در چت‌بات‌ها ضروری است. درباره Inbenta Chat بیشتر بیاموزید.


توسعه هوش مصنوعی

هر زمان که دو دسته از چیزی وجود داشته باشد، مردم منتظر نمی‌مانند تا طرفی بگیرند و سپس دو دسته را مقایسه کنند. وضعیت در مورد تکنیک‌های هوش مصنوعی مانند هوش مصنوعی نمادین و هوش مصنوعی اتصالی نیز همین‌طور است. دومی موفقیت و توجه رسانه‌ها را به دست آورده است، با این حال، وظیفه ما درک اهمیت هر دو هوش مصنوعی نمادین و هوش مصنوعی اتصالی است.

واقعیت این است که این دو مجموعه از تکنیک‌ها جایگاه خود را به عنوان پایه و اساس دارند. هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) وجود ندارد که بتوان آن را در هر مکان و برای هر کاری استفاده کرد. خدمات توسعه هوش مصنوعی مختلفی برای کاربردهای مختلف و مخاطبان متعدد در دسترس است. هر یک از تکنیک‌های هوش مصنوعی نقاط قوت و ضعف خود را دارد، اما انتخاب گزینه مناسب کمی دشوار است.

هوش مصنوعی نمادین چیست؟

هوش مصنوعی نمادین بیشتر به عنوان هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین، هوش مصنوعی قدیمی و کلاسیک (GOFA) شناخته می‌شود. تحقیقات اولیه در زمینه توسعه هوش مصنوعی بر اساس هوش مصنوعی نمادین بود که بر وارد کردن رفتار و دانش انسان به شکل کدهای کامپیوتری تکیه داشت.

ما انسان‌ها از نمادها برای استخراج معنا از چیزها و رویدادها در محیط اطراف خود استفاده می‌کنیم. به عنوان مثال، تصور کنید به دوست خود بگویید یک بطری کوکاکولا برای شما بخرد. دوست شما ابتدا تصویری از یک بطری کوکاکولا را در ذهن خود مجسم می‌کند. این همان ایده پشت توسعه هوش مصنوعی نمادین است، که این نمادها به بلوک‌های سازنده شناخت تبدیل می‌شوند.

هر برنامه‌ای که با هوش مصنوعی نمادین ساخته می‌شود، ترکیبی از کاراکترهایی است که مفاهیم یا موجودیت‌های دنیای واقعی را از طریق مجموعه‌ای از نمادها نشان می‌دهند. این نمادها را می‌توان به راحتی از طریق شبکه‌ها و لیست‌ها یا به صورت سلسله مراتبی مرتب کرد. چنین ترتیبی به الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌گوید که هر نماد چگونه با یکدیگر در کل مرتبط است.

اطلاعات در هوش مصنوعی نمادین از طریق چیزی به نام سیستم خبره پردازش می‌شود. جایی که جفت‌سازی اگر/آنگاه الگوریتم را به پارامترهایی که می‌تواند با آن رفتار کند، هدایت می‌کند. این سیستم‌های خبره پایگاه‌های دانش ساخته دست انسان هستند. موتور استنتاج اصطلاحی است که به یک جزء اشاره دارد که به پایگاه دانش مراجعه می‌کند و قوانینی را برای اعمال به نمادهای داده شده انتخاب می‌کند.

مزایا و معایب هوش مصنوعی نمادین

هوش مصنوعی نمادین برای برنامه‌هایی که بر اساس قوانین و اهداف کاملاً واضح هستند، مناسب است. اگر می‌خواهید این هوش مصنوعی یک انسان را در بازی شطرنج شکست دهد، باید مشخصات شطرنج را به الگوریتم آموزش دهید. این چارچوب مانند مرزی عمل می‌کند که به آن کمک می‌کند به درستی کار کند.

هوش مصنوعی نمادین زمانی ناکام می‌ماند که نیاز به مواجهه با تغییرات داشته باشد. به عنوان مثال، بینایی ماشین که ممکن است از تمام زوایای ممکن به یک محصول نگاه کند. ایجاد قوانین برای همه ترکیبات ممکن خسته‌کننده و زمان‌بر خواهد بود. دنیای واقعی حاوی حجم زیادی از داده‌ها و تغییرات متعدد است. پیش‌بینی تمام تغییرات احتمالی در یک محیط معین دشوار است.

هوش مصنوعی اتصالی چیست؟

متخصصان سابق برای دهه‌ها بر روی نوع هوش مصنوعی نمادین تمرکز داشتند، اما هوش مصنوعی اتصالی اکنون محبوب‌تر است. این هوش مصنوعی بر اساس نحوه عملکرد ذهن انسان و اتصالات عصبی آن است. این تکنیک توسعه نرم‌افزار هوش مصنوعی گاهی اوقات به عنوان پرسپترون برای نشان دادن یک نورون واحد نیز نامیده می‌شود.

یک برنامه ساخته شده با هوش مصنوعی اتصالی تمایل دارد با تغذیه داده‌ها و یادگیری الگوها و روابط مرتبط با محیط و با خود، هوشمندتر شود. از طرف دیگر، هوش مصنوعی نمادین به صورت دستی کدگذاری می‌شود. برای درک هوش مصنوعی اتصالی، به عنوان مثال یک شبکه عصبی مصنوعی را در نظر بگیرید. هر کدام از صدها واحد پردازش و نورون مصنوعی تشکیل شده‌اند. آنها در قالب لایه‌ای با وزن‌هایی هستند که اتصالات را با این ساختار تشکیل می‌دهند که در آن وزن‌ها پارامترهای قابل تنظیم هستند.

در هوش مصنوعی اتصالی، همه عناصر پردازش دارای واحدهای وزن‌دار، خروجی و یک تابع انتقال هستند. با این حال، باید به خاطر داشت که تابع انتقال چندین ورودی را ارزیابی می‌کند و سپس آنها را در یک مقدار خروجی واحد ترکیب می‌کند. هر وزن در الگوریتم به طور موثر جهت و اهمیت را ارزیابی می‌کند و در نهایت مجموع وزن‌دار مؤلفه‌ای است که نورون را فعال می‌کند. وقتی همه کارها انجام شد، سیگنال فعال از طریق تابع انتقال عبور می‌کند و یک خروجی تولید می‌کند.

مزایا و معایب هوش مصنوعی اتصالی

هوش مصنوعی اتصالی گزینه خوبی برای تغذیه با داده‌های آموزشی با کیفیت بالا است. حتی اگر این مدل هوش مصنوعی با تغذیه داده‌ها هوشمندتر شود، هنوز هم به پشتیبانی اطلاعات دقیق برای شروع کل فرآیند یادگیری نیاز دارد. هوش مصنوعی اتصالی در صنعت مراقبت‌های بهداشتی بسیار معروف است. معمولاً زمانی استفاده می‌شود که حجم زیادی از تصاویر پزشکی وجود دارد که باید صحت آنها توسط انسان‌ها تأیید شود و حاشیه‌نویسی‌هایی برای زمینه‌ها اختصاص داده شود.

با تمام مزایا، این هوش مصنوعی اغلب نمی‌تواند توضیح دهد که چگونه به یک راه حل رسیده است. بنابراین، توصیه می‌شود که این هوش مصنوعی را به عنوان انتخاب اصلی یا تنها انتخاب نکنید، زیرا نتایجی که توسط آن به دست آمده‌اند قابل توضیح نیستند و به کمک یک طرف سوم نیاز دارند. به عنوان مثال، استفاده از هوش مصنوعی اتصالی برای تعیین اینکه آیا فردی قاتل است یا خیر. مردم محکوم به ناعادلانه و بی‌رحمانه دانستن تکیه بر هوش مصنوعی هستند که توضیح نمی‌دهد چگونه به نتیجه‌گیری خود رسیده است.

نتیجه‌گیری

توسعه نرم‌افزار هوش مصنوعی اکنون در مقایسه با قبل رایج‌تر شده است، زیرا به طور گسترده مورد استفاده و پذیرش قرار گرفته است. با این حال، این مقاله نشان می‌دهد که چرا درک نحوه عملکرد این هوش مصنوعی و انتخاب گزینه مناسب برای آنها مهم است.


هوش مصنوعی نمادین (Symbolic AI) زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر پردازش و دستکاری نمادها یا مفاهیم، به جای داده‌های عددی تمرکز دارد. هدف از هوش مصنوعی نمادین، ساخت سیستم‌های هوشمندی است که بتوانند مانند انسان‌ها استدلال کرده و فکر کنند، با نمایش و دستکاری دانش و استدلال بر اساس قوانین منطقی.

توضیح هوش مصنوعی نمادین

الگوریتم‌های هوش مصنوعی نمادین با پردازش نمادهایی کار می‌کنند که اشیاء یا مفاهیم موجود در جهان و روابط آن‌ها را نشان می‌دهند. رویکرد اصلی در هوش مصنوعی نمادین، استفاده از برنامه‌نویسی مبتنی بر منطق است، جایی که قوانین و اصول موضوعه برای استنتاج و نتیجه‌گیری استفاده می‌شوند.

فرض کنید یک سیستم هوش مصنوعی نمادین داریم که برای تشخیص بیماری‌های پزشکی بر اساس علائم گزارش شده توسط بیمار طراحی شده است. این سیستم مجموعه‌ای از قوانین و اصول موضوعه را دارد که از آن‌ها برای استنتاج و نتیجه‌گیری در مورد وضعیت بیمار استفاده می‌کند.

به عنوان مثال، اگر بیمار تب داشته باشد، سیستم ممکن است از قانون زیر استفاده کند:

اگر بیمار تب داشته باشد و بیمار سرفه داشته باشد و بیمار دچار مشکل تنفسی باشد، آنگاه بیمار ممکن است ذات‌الریه داشته باشد.

سپس سیستم بررسی می‌کند که آیا بیمار سرفه و مشکل تنفسی نیز دارد یا خیر، و در صورت وجود، نتیجه می‌گیرد که بیمار ممکن است ذات‌الریه داشته باشد.

این رویکرد به شدت قابل تفسیر است، زیرا می‌توانیم به راحتی فرآیند استدلال را به قوانین منطقی که اعمال شده‌اند، ردیابی کنیم. همچنین به ما این امکان را می‌دهد که قوانین سیستم را به راحتی با در دسترس قرار گرفتن اطلاعات جدید، اصلاح و به‌روزرسانی کنیم.

هوش مصنوعی نمادین از زبان‌های رسمی مانند منطق برای نمایش دانش استفاده می‌کند. این دانش توسط موتورهای استدلال پردازش می‌شود که از الگوریتم‌ها برای دستکاری نمادها استفاده می‌کنند. این امر امکان ایجاد سیستم‌هایی مانند سیستم‌های خبره و سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری را فراهم می‌کند که می‌توانند بر اساس قوانین و دانش از پیش تعریف شده، استنتاج و نتیجه‌گیری کنند.

نمونه‌هایی از کاربردهای هوش مصنوعی نمادین در دنیای واقعی

هوش مصنوعی نمادین در زمینه‌های مختلفی از جمله پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های خبره و رباتیک کاربرد داشته است. برخی از نمونه‌های خاص عبارتند از:

*   سیری و سایر دستیاران دیجیتال از هوش مصنوعی نمادین برای درک زبان طبیعی و ارائه پاسخ استفاده می‌کنند.
*   سیستم‌های تشخیص پزشکی از هوش مصنوعی نمادین برای ارائه توصیه‌هایی به پزشکان بر اساس علائم بیمار (همانطور که قبلاً نشان داده شد) استفاده می‌کنند.
*   خودروهای خودران از هوش مصنوعی نمادین برای تصمیم‌گیری بر اساس محیط اطراف، مانند تشخیص علائم توقف و چراغ‌های راهنمایی استفاده می‌کنند.
*   سیستم‌های بینایی کامپیوتر از هوش مصنوعی نمادین برای تشخیص اشیاء و الگوها در تصاویر استفاده می‌کنند.

تفاوت هوش مصنوعی نمادین با سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی نمادین با سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، در این تفاوت دارد که به حجم وسیعی از داده‌های آموزشی نیاز ندارد. در عوض، هوش مصنوعی نمادین بر نمایش دانش و استدلال مبتنی است و آن را برای حوزه‌هایی که دانش به خوبی تعریف شده و می‌تواند در قوانین منطقی نشان داده شود، مناسب‌تر می‌کند.

یادگیری ماشین، از سوی دیگر، به مجموعه‌های داده بزرگ برای یادگیری الگوها و پیش‌بینی‌ها نیاز دارد. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی برای یادگیری ویژگی‌ها به طور مستقیم از داده‌ها استفاده می‌کند و آن را برای حوزه‌هایی با داده‌های پیچیده و بدون ساختار مناسب می‌کند.

اینکه از کدام تکنیک استفاده شود به حوزه مسئله و داده‌های موجود بستگی دارد. هوش مصنوعی نمادین برای حوزه‌هایی با دانش مشخص و ساختاریافته مناسب است، در حالی که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای حوزه‌هایی با حجم زیادی از داده‌ها و الگوهای پیچیده مناسب هستند.

مزایای هوش مصنوعی نمادین چیست؟

هوش مصنوعی نمادین دارای چندین مزیت از جمله:

*   قابلیت تفسیر: هوش مصنوعی نمادین شفافیت را در فرآیند استدلال فراهم می‌کند و درک اینکه یک سیستم چگونه به یک نتیجه‌گیری رسیده است را آسان‌تر می‌کند.
*   نمایش دانش: هوش مصنوعی نمادین می‌تواند دانش پیچیده را به صورت رسمی و ساختاریافته نشان دهد و امکان دستکاری و استدلال آسان را فراهم می‌کند.
*   انعطاف‌پذیری: هوش مصنوعی نمادین بسیار انعطاف‌پذیر است و می‌تواند با اصلاح قوانین و پایگاه دانش، با حوزه‌های مختلف سازگار شود.

محدودیت‌های هوش مصنوعی نمادین چیست؟

هوش مصنوعی نمادین دارای برخی محدودیت‌ها از جمله:

*   دانش ناقص: هوش مصنوعی نمادین برای عملکرد صحیح به دانش کامل و به خوبی تعریف شده نیاز دارد. در حوزه‌هایی که دانش ناقص است، هوش مصنوعی نمادین ممکن است مؤثر نباشد.
*   مقیاس‌پذیری: هوش مصنوعی نمادین می‌تواند با افزایش تعداد نمادها و قوانین، از نظر محاسباتی پرهزینه شود و مقیاس‌بندی آن به حوزه‌های بزرگ را دشوار کند.
*   مشکل در مدیریت اطلاعات نامطمئن یا مبهم: هوش مصنوعی نمادین به نمایش‌های دقیق و بدون ابهام از دانش متکی است و توانایی آن را برای استدلال مؤثر با داده‌های نامطمئن یا مبهم محدود می‌کند.
*   توانایی محدود در یادگیری و سازگاری: سیستم‌های هوش مصنوعی نمادین به برنامه‌نویسی دستی نیاز دارند و ممکن است امکان یادگیری و سازگاری در زمان واقعی را فراهم نکنند.

آیا می‌خواهید در مورد هوش مصنوعی بیشتر بدانید؟ منابع زیر را بررسی کنید:

*   دوره مبانی هوش مصنوعی
*   دوره مقدمه‌ای بر ChatGPT
*   Bard در مقابل ChatGPT برای علم داده
*   بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای علم داده


بسیاری از مورخان و زبان‌شناسان به صورت مستقل و بدون هماهنگی در حال شناسایی و رمزگشایی رمزهای تاریخی هستند. این فرآیندی زمان‌بر است، زیرا آن‌ها اغلب بدون دسترسی به روش‌ها و فرآیندهای خودکار که می‌توانند رمزگشایی را تسریع کنند، کار می‌کنند. در عین حال، دانشمندان کامپیوتر و رمزنگاران الگوریتم‌هایی را برای رمزگشایی انواع مختلف رمزها بدون دسترسی به تعداد زیادی متن رمز شده اصلی توسعه می‌دهند. در این مقاله، ما پروژه DECRYPT را توصیف می‌کنیم که هدف آن ایجاد منابع و ابزارهایی برای رمزنگاری تاریخی با گرد هم آوردن تخصص رشته‌های مختلف برای جمع‌آوری داده‌ها، تبادل روش‌ها برای پیشرفت سریع‌تر در رونویسی، رمزگشایی و تعیین زمینه دست‌نوشته‌های رمزگذاری شده تاریخی است. ما اهداف و کارهای در حال انجام یک رویکرد کلی برای تجزیه و تحلیل دست‌نوشته‌های رمزگذاری شده تاریخی با استفاده از روش‌های استاندارد و مجموعه جدیدی از ابزارهای پیشرفته را ارائه می‌دهیم. ما داده‌ها و ابزارها را به صورت متن‌باز منتشر می‌کنیم و امیدواریم که همه رشته‌های ذکر شده از آن بهره‌مند شوند و به زیرساخت تحقیقاتی رمزنگاری تاریخی کمک کنند.

1. مقدمه
از زمانی که انسان‌ها سیستم‌های نوشتاری را اختراع کردند، نیاز به پنهان کردن پیام‌های خاص از دیگران غیر از گیرندگان مورد نظر وجود داشته است. برای این منظور، انواع مختلفی از تکنیک‌ها از استگانوگرافی تا رمزنگاری در طول قرن‌ها توسعه یافته‌اند. هزاران دست‌نوشته رمزگذاری شده در آرشیوها یافت می‌شوند، اسنادی که هنوز برای تحقیقات تاریخی در دسترس نیستند. نمونه‌هایی از این مواد شامل مکاتبات و اطلاعات نظامی و دیپلماتیک، نوشته‌های علمی، نامه‌های خصوصی و خاطرات، و همچنین دست‌نوشته‌های مربوط به جوامع مخفی و جادو است. بسیاری از محققان و دانشمندان به صورت غیرهماهنگ در زمینه‌های علمی مختلف مانند تاریخ، زبان‌شناسی، زبان‌شناسی باستان، علوم کامپیوتر و زبان‌شناسی محاسباتی روی برخی از این اسناد کار می‌کنند، همه با دیدگاه، هدف و روش‌های خاص خود. آن‌ها هنگام مواجهه با منابع رمزگذاری شده با مشکلات مشابه یا یکسانی روبرو می‌شوند.

اطلاعات چندانی در مورد اسناد رمزگذاری شده در طول قرن‌ها، به ویژه در دوره مدرن اولیه از اواخر قرون وسطی (حدود 1500) تا عصر انقلاب‌ها (حدود 1800) به طور دقیق شناخته نشده است. در حالی که الگوریتم‌ها و ابزارهای مختلفی برای رمزگشایی رایج‌ترین اشکال رمزنگاری توسعه یافته‌اند، بیشتر آن‌ها برای مقابله با اسناد رمزگذاری شده تاریخی که به صورت دستی نوشته شده‌اند، به زبان‌های غیر استاندارد نوشته شده‌اند، اغلب ترکیبی هستند (مخلوطی از متن رمز و متن واضح، یادداشت‌هایی از نویسندگان مختلف)، حاوی اشتباهات هستند و به صورت دیجیتالی در دسترس نیستند، مناسب نیستند. مطالعات در مقیاس بزرگ به دلیل کمبود منابع زیرساختی و ابزارهای رمزنگاری تاریخی امکان‌پذیر نبوده است.

در این مقاله، ما پروژه DECRYPT را ارائه می‌کنیم که هدف آن ایجاد پشتیبانی زیرساختی برای رمزنگاری تاریخی با گرد هم آوردن تخصص رشته‌های مختلف برای رونویسی، پردازش و رمزگشایی منابع رمزگذاری شده تاریخی است. منابع و ابزارها از طریق یک سرویس وب با اطلاعاتی در مورد منشاء منابع و سایر حقایق مربوطه منتشر می‌شوند و ابزارهایی را برای رمزگشایی (نیمه) خودکار ارائه می‌دهند. ما بر توسعه ابزارهای نرم‌افزاری برای تجزیه و تحلیل خودکار تمرکز می‌کنیم که به کاربران امکان می‌دهد انواع مختلفی از اسناد تاریخی رمزگذاری شده را رمزگشایی کنند.

2. رمزنگاری تاریخی
رمزنگاری تاریخی مطالعه پیام‌های رمزگذاری شده از تاریخ ما با هدف رمزگشایی و تعیین زمینه آن‌ها با تجزیه و تحلیل الگوهای کدگذاری ریاضی، زبانی و سایر الگوها و تاریخ آن‌ها است. هنوز یک رشته تثبیت شده وجود ندارد، اما این حوزه به طور کلی توسط دیوید کان در شاهکارش The Codebreakers که برای اولین بار در سال 1967 منتشر شد (Kahn Citation1996) ترسیم شده است. از آن زمان کتاب‌ها و مطالعات موردی متعددی منتشر شده است (به عنوان مثال، Bauer Citation2007; Schmeh Citation2015; Singh Citation2000)، اما هیچ بررسی سیستماتیکی از این حوزه انجام نشده است. الگوریتم‌ها و نرم‌افزارهای تجزیه و تحلیل رمزهای تاریخی به طور کلی در تحقیقات فعلی رمزنگاری مورد توجه قرار نمی‌گیرند. این به این دلیل است که رمزهای کلاسیک در دهه 1960-70 توسط روش‌های پیشرفته نظریه اعداد که رمزنگاری نظامی و تجاری امروزی را هدایت می‌کنند، جایگزین شدند.

با این حال، راز در تاریخ در دهه‌های اخیر توجه فزاینده‌ای را به خود جلب کرده است. مطالعات موردی در مورد جنبه‌های خاصی از استفاده، ابزار و اهداف رمزنگاری منتشر شده است (به عنوان مثال، Bonavoglia and Pellegrino Citation2016; Lasry et al. Citation2017; Láng Citation2015; Patarin and Nachef Citation2010; Strasser Citation2012) اما هنوز یک مرور کلی سیستماتیک از منابع مربوطه و تجزیه و تحلیل آن‌ها وجود ندارد. تمرکز بر مخترعان روش‌های رمزگذاری (مانند Battista Alberti، Trithemius، Della Porta، Selenus، Vigenère، Falconere) بوده است، اما تکنیک‌های پیچیده آن‌ها تا قرن هجدهم به ندرت مورد استفاده قرار می‌گرفتند.

نه جمع‌آوری سیستماتیک دست‌نوشته‌های رمزگذاری شده و نه تولید ابزارهای نرم‌افزاری برای پشتیبانی از رمزگشایی آن‌ها توجه زیادی را به خود جلب کرده است. انجام مطالعات سیستماتیک دشوار بوده است زیرا مواد تحقیقاتی رمزگذاری شده در آرشیوها و کتابخانه‌ها پراکنده شده‌اند، فهرست‌بندی ضعیفی دارند و بنابراین یافتن آن‌ها دشوار است. و اگرچه ابزارهای (نیمه) خودکار رمزگشایی برای برخی از رمزها توسعه یافته‌اند و برخی از آن‌ها به صورت عمومی در دسترس هستند (به عنوان مثال، CrypTool 2)، اما آن‌ها مستقیماً برای رمزگشایی سیستماتیک اسناد تاریخی معتبر در مقیاس بزرگ قابل استفاده نیستند.

با این حال، علم و فناوری فعلی دستیابی تدریجی به اهداف پروژه را امکان‌پذیر می‌کند: ارائه یک مجموعه داده از دست‌نوشته‌های رمزگذاری شده دست‌نویس، تبدیل (نیمه) خودکار تصاویر به فرمت قابل خواندن توسط ماشین، تشخیص خودکار انواع مختلف رمز و زبان متن واضح، و رمزگشایی خودکار اسناد رمزگذاری شده.

تا جایی که ما می‌دانیم، تنها دو پروژه تحقیقاتی با دسترسی باز در سراسر جهان وجود دارد که به رمزگشایی خودکار رمزهای تاریخی در مقیاس بزرگ می‌پردازند. یکی از آن‌ها پروژه DECODE (DECRYPT, Citation2020) است: رمزگشایی خودکار دست‌نوشته‌های تاریخی، که توسط شورای تحقیقات سوئد بین سال‌های 2015 و 2017 تأمین مالی شد، با اهدافی تا حدودی مشابه پروژه DECRYPT، اما در مقیاسی بسیار محدودتر و بدون در نظر گرفتن جنبه‌های تاریخی یا الگوریتم‌های پیشرفته رمزگشایی. پروژه DECODE با هدف توسعه ابزارهای کامپیوتری برای رمزگشایی نیمه خودکار مواد منبع تاریخی بود. این پروژه شامل جمع‌آوری چندین صد رمز و توسعه مجموعه داده‌ای برای توصیف آن‌ها بود. متون تاریخی از 14 زبان جمع‌آوری شد و مدل‌های زبانی مختلفی منتشر شد. دستورالعمل‌های رونویسی توسعه یافت و مطالعات مقدماتی رونویسی نیمه خودکار با پردازش تصویر انجام شد (Fornés, Megyesi, and Mas Citation2017)، یعنی ابزارهایی که به تجزیه و تحلیل رمزنگاری و رمزگشایی خودکار کمک می‌کنند.

پروژه دیگر که بر پیاده‌سازی الگوریتم‌های رمزنگاری مختلف، عمدتاً برای رمزهای مدرن تمرکز دارد، پروژه CrypTool است (CrypTool, Citation2020). CrypTool یک پروژه متن‌باز از سال 1998 با بیش از 300 مشارکت‌کننده از دانشگاه‌های مختلف در سراسر جهان است. این پروژه به استاندارد دسترسی آسان در آموزش رمزنگاری با ساخت گسترده‌ترین برنامه‌های یادگیری الکترونیکی رایگان برای رمزنگاری و رمزنگاری تبدیل شده است (Hick, Esslinger, and Wacker Citation2012; Kopal et al. Citation2014). در زمینه رمزهای کلاسیک، برخی از آن‌ها در حال حاضر پیاده‌سازی شده‌اند، از جمله تجزیه و تحلیل رمزنگاری آن‌ها. بخش دیگری از پروژه CrypTool مسابقه بین‌المللی رمز MysteryTwister C3 (MysteryTwister C3, Citation2009–2020) برای حل رمزها است.

در ادامه، پروژه DECRYPT را توصیف خواهیم کرد که هدف آن ایجاد پشتیبانی زیرساختی در مقیاس بزرگ و بین‌رشته‌ای برای پیشرفت سریع و قابل اعتماد در زمینه رمزنگاری تاریخی است.

DECRYPT بر اصلاح و توسعه ابزارهای درگیر در پردازش و رمزگشایی خودکار منابع رمزگذاری شده تاریخی تمرکز دارد. هدف از توسعه این ابزارها، فعال کردن رمزگشایی (نیمه) خودکار دست‌نوشته‌های رمزگذاری شده ناشناخته است. مراحل مختلف درگیر در این فرآیند در نشان داده شده است و شامل 1) جمع‌آوری و دیجیتالی‌سازی داده‌ها، 2) تجزیه و تحلیل مورد نیاز قبل از رمزگشایی، و 3) رمزگشایی شامل رمزنگاری است. این مراحل در بخش‌های بعدی به تفصیل شرح داده خواهند شد.

[تصویر 1. ماژول‌های پروژه DECRYPT.]

3.1. جمع‌آوری و دیجیتالی‌سازی
به منظور مطالعه توسعه رمزنگاری تاریخی در اروپا، مجموعه بزرگی از منابع رمزگذاری شده از انواع مختلف - کلیدها، متن‌های رمز، توضیحات رمزنگاری - در شکل اصلی خود مورد نیاز است که از دوره‌های مختلف، کشورها و مناطق جمع‌آوری شده و به زبان‌های مختلف نوشته شده‌اند. این فرآیندی زمان‌بر و دشوار است، زیرا آن‌ها اغلب در کتابخانه‌ها و آرشیوها فهرست‌بندی نمی‌شوند و بنابراین یافتن آن‌ها دشوار است. هنگامی که یک منبع رمزگذاری شده تاریخی پیدا شد، باید دیجیتالی شود، اگر به صورت دیجیتالی در دسترس نباشد. ما می‌توانیم این کار را با سفارش تصاویر مربوطه از آرشیوها انجام دهیم، اغلب با هزینه‌ای (نسبتاً گران) و فقط برای استفاده شخصی. برای جمع‌آوری رمزها، شرکت‌کنندگان پروژه، عمدتاً مورخان متخصص در دوره‌های و مناطق خاص، همه با علاقه و تخصص در رمزنگاری تاریخی، آرشیوها و کتابخانه‌ها را برای رمزها جستجو می‌کنند. در حال حاضر، مجموعه‌برداری از منابع تاریخی در آرشیوهای اتریش، فرانسه، آلمان، ایتالیا، مجارستان و بریتانیا در حال انجام است. ما از محققان استقبال می‌کنیم تا به ما در گسترش مجموعه کمک کنند.

منابع رمزگذاری شده با مجموعه داده‌ای از فراداده‌ها با اطلاعاتی در مورد مکان فعلی دست‌نوشته، منشاء، محتوا و قالب آن توصیف می‌شوند تا امکان جستجو و تحقیق در مورد زمینه تاریخی و رمزگشایی را فراهم کنند. منابع رمزگذاری شده با توضیحات فراداده خود در یک پایگاه داده در دسترس عموم ذخیره می‌شوند که در بخش 4.1 در مورد آن توضیح داده خواهد شد.

3.2. تجزیه و تحلیل
رمزها معمولاً از یک کلید برای یک الگوریتم رمزنگاری برای تولید یک متن رمز از متن اصلی زیرین استفاده می‌کنند. در آرشیوها، ما معمولاً کلیدها را در کنار متن رمز و متن اصلی پیدا نمی‌کنیم، زیرا برخی از اسناد از بین رفته‌اند یا در مکان‌های مختلف بدون هیچ گونه پیوند یا اطلاعاتی در مورد ارتباط آن‌ها ذخیره شده‌اند. برای انجام مطالعات سیستماتیک در مورد توسعه و استفاده از رمزها در طول زمان، باید سناریوهای مختلف را بسته به نوع سند موجود در نظر بگیریم:

متن رمز فقط: بازتولید کلید و متن اصلی با استفاده از رمزنگاری،
متن رمز و متن اصلی: آشکار کردن کلید با تقسیم توالی کد در متن رمز و نگاشت آن‌ها به کاراکترها و n-گرام‌های متن اصلی.
متن رمز و کلید: تولید متن اصلی با استفاده از یک رمزگشا، و
متن اصلی و کلید: تولید یک متن رمز با استفاده از یک رمزگذار.

اولین سناریو (نوع 1)، یعنی رمزنگاری، به عنوان دشوارترین از چهار نوع در نظر گرفته می‌شود، جایی که ما باید حدس‌های آگاهانه‌ای در مورد زبان متن اصلی و نوع رمز قبل از رمزگشایی بزنیم.

نگاشت متن رمز و متن اصلی (نوع 2) توجه چندانی از رمزنگاران به خود جلب نکرده است، اما مورخان با نگاشت نمادها و کدهای متن رمز به کاراکترها یا کلمات متن اصلی به صورت دستی و اغلب با تلاش‌های زمان‌بر دست و پنجه نرم می‌کنند. در اینجا، ما می‌توانیم با روش‌های خودکار به کمک برسیم که در آن نگاشت‌های محتمل و جایگزین کدها به موجودیت‌های متن اصلی در برابر مدل‌های زبانی تاریخی آزمایش می‌شوند. امکان دادن به مطالعات در مقیاس بزرگ که در آن می‌توان چندین متن رمز را در برابر یک متن اصلی یا بالعکس آزمایش کرد، نیز یک مزیت بزرگ از استفاده از نگاشت‌های خودکار متن رمز-متن اصلی است.

مواردیکه کلید در دسترس است، یا با یک متن رمز (نوع 3) یا یک متن اصلی (نوع 4) معمولاً ساده هستند و پیچیدگی‌ها فقط زمانی رخ می‌دهند که کلید حاوی ابهاماتی باشد (به عنوان مثال، در مورد کلیدهای چندصدایی)، یا اگر دست‌نوشته به دلیل مواد آسیب‌دیده (کاغذ یا پوست) یا سبک دست‌نویس نامشخص، تفسیر آن دشوار باشد، یا به صورت دیجیتالی در دسترس نباشد. مطالعات در مقیاس بزرگ به دلیل کمبود منابع زیرساختی و ابزارهای رمزنگاری تاریخی امکان‌پذیر نبوده است.

در این مقاله، ما پروژه DECRYPT را ارائه می‌کنیم که هدف آن ایجاد پشتیبانی زیرساختی برای رمزنگاری تاریخی با گرد هم آوردن تخصص رشته‌های مختلف برای رونویسی، پردازش و رمزگشایی منابع رمزگذاری شده تاریخی است. منابع و ابزارها از طریق یک سرویس وب با اطلاعاتی در مورد منشاء منابع و سایر حقایق مربوطه منتشر می‌شوند و ابزارهایی را برای رمزگشایی (نیمه) خودکار ارائه می‌دهند. ما بر توسعه ابزارهای نرم‌افزاری برای تجزیه و تحلیل خودکار تمرکز می‌کنیم که به کاربران امکان می‌دهد انواع مختلفی از اسناد تاریخی رمزگذاری شده را رمزگشایی کنند.

2. رمزنگاری تاریخی
رمزنگاری تاریخی مطالعه پیام‌های رمزگذاری شده از تاریخ ما با هدف رمزگشایی و تعیین زمینه آن‌ها با تجزیه و تحلیل الگوهای کدگذاری ریاضی، زبانی و سایر الگوها و تاریخ آن‌ها است. هنوز یک رشته تثبیت شده وجود ندارد، اما این حوزه به طور کلی توسط دیوید کان در شاهکارش The Codebreakers که برای اولین بار در سال 1967 منتشر شد (Kahn Citation1996) ترسیم شده است. از آن زمان کتاب‌ها و مطالعات موردی متعددی منتشر شده است (به عنوان مثال، Bauer Citation2007; Schmeh Citation2015; Singh Citation2000)، اما هیچ بررسی سیستماتیکی از این حوزه انجام نشده است. الگوریتم‌ها و نرم‌افزارهای تجزیه و تحلیل رمزهای تاریخی به طور کلی در تحقیقات فعلی رمزنگاری مورد توجه قرار نمی‌گیرند. این به این دلیل است که رمزهای کلاسیک در دهه 1960-70 توسط روش‌های پیشرفته نظریه اعداد که رمزنگاری نظامی و تجاری امروزی را هدایت می‌کنند، جایگزین شدند.

با این حال، راز در تاریخ در دهه‌های اخیر توجه فزاینده‌ای را به خود جلب کرده است. مطالعات موردی در مورد جنبه‌های خاصی از استفاده، ابزار و اهداف رمزنگاری منتشر شده است (به عنوان مثال، Bonavoglia and Pellegrino Citation2016; Lasry et al. Citation2017; Láng Citation2015; Patarin and Nachef Citation2010; Strasser Citation2012) اما هنوز یک مرور کلی سیستماتیک از منابع مربوطه و تجزیه و تحلیل آن‌ها وجود ندارد. تمرکز بر مخترعان روش‌های رمزگذاری (مانند Battista Alberti، Trithemius، Della Porta، Selenus، Vigenère، Falconere) بوده است، اما تکنیک‌های پیچیده آن‌ها تا قرن هجدهم به ندرت مورد استفاده قرار می‌گرفتند.

نه جمع‌آوری سیستماتیک دست‌نوشته‌های رمزگذاری شده و نه تولید ابزارهای نرم‌افزاری برای پشتیبانی از رمزگشایی آن‌ها توجه زیادی را به خود جلب کرده است. انجام مطالعات سیستماتیک دشوار بوده است زیرا مواد تحقیقاتی رمزگذاری شده در آرشیوها و کتابخانه‌ها پراکنده شده‌اند، فهرست‌بندی ضعیفی دارند و بنابراین یافتن آن‌ها دشوار است. و اگرچه ابزارهای (نیمه) خودکار رمزگشایی برای برخی از رمزها توسعه یافته‌اند و برخی از آن‌ها به صورت عمومی در دسترس هستند (به عنوان مثال، CrypTool 2)، اما آن‌ها مستقیماً برای رمزگشایی سیستماتیک اسناد تاریخی معتبر در مقیاس بزرگ قابل استفاده نیستند.

با این حال، علم و فناوری فعلی دستیابی تدریجی به اهداف پروژه را امکان‌پذیر می‌کند: ارائه یک مجموعه داده از دست‌نوشته‌های رمزگذاری شده دست‌نویس، تبدیل (نیمه) خودکار تصاویر به فرمت قابل خواندن توسط ماشین، تشخیص خودکار انواع مختلف رمز و زبان متن واضح، و رمزگشایی خودکار اسناد رمزگذاری شده.

تا جایی که ما می‌دانیم، تنها دو پروژه تحقیقاتی با دسترسی باز در سراسر جهان وجود دارد که به رمزگشایی خودکار رمزهای تاریخی در مقیاس بزرگ می‌پردازند. یکی از آن‌ها پروژه DECODE (DECRYPT, Citation2020) است: رمزگشایی خودکار دست‌نوشته‌های تاریخی، که توسط شورای تحقیقات سوئد بین سال‌های 2015 و 2017 تأمین مالی شد، با اهدافی تا حدودی مشابه پروژه DECRYPT، اما در مقیاسی بسیار محدودتر و بدون در نظر گرفتن جنبه‌های تاریخی یا الگوریتم‌های پیشرفته رمزگشایی. پروژه DECODE با هدف توسعه ابزارهای کامپیوتری برای رمزگشایی نیمه خودکار مواد منبع تاریخی بود. این پروژه شامل جمع‌آوری چندین صد رمز و توسعه مجموعه داده‌ای برای توصیف آن‌ها بود. متون تاریخی از 14 زبان جمع‌آوری شد و مدل‌های زبانی مختلفی منتشر شد. دستورالعمل‌های رونویسی توسعه یافت و مطالعات مقدماتی رونویسی نیمه خودکار با پردازش تصویر انجام شد (Fornés, Megyesi, and Mas Citation2017)، یعنی ابزارهایی که به تجزیه و تحلیل رمزنگاری و رمزگشایی خودکار کمک می‌کنند.

پروژه دیگر که بر پیاده‌سازی الگوریتم‌های رمزنگاری مختلف، عمدتاً برای رمزهای مدرن تمرکز دارد، پروژه CrypTool است (CrypTool, Citation2020). CrypTool یک پروژه متن‌باز از سال 1998 با بیش از 300 مشارکت‌کننده از دانشگاه‌های مختلف در سراسر جهان است. این پروژه به استاندارد دسترسی آسان در آموزش رمزنگاری با ساخت گسترده‌ترین برنامه‌های یادگیری الکترونیکی رایگان برای رمزنگاری و رمزنگاری تبدیل شده است (Hick, Esslinger, and Wacker Citation2012; Kopal et al. Citation2014). در زمینه رمزهای کلاسیک، برخی از آن‌ها در حال حاضر پیاده‌سازی شده‌اند، از جمله تجزیه و تحلیل رمزنگاری آن‌ها. بخش دیگری از پروژه CrypTool مسابقه بین‌المللی رمز MysteryTwister C3 (MysteryTwister C3, Citation2009–2020) برای حل رمزها است.

در ادامه، پروژه DECRYPT را توصیف خواهیم کرد که هدف آن ایجاد یک رویکرد در مقیاس بزرگ و بین‌رشته‌ای برای پیشرفت سریع و قابل اعتماد در زمینه رمزنگاری تاریخی است.

DECRYPT بر اصلاح و توسعه ابزارهای درگیر در پردازش و رمزگشایی خودکار منابع رمزگذاری شده تاریخی تمرکز دارد. هدف از توسعه این ابزارها، فعال کردن رمزگشایی (نیمه) خودکار دست‌نوشته‌های رمزگذاری شده ناشناخته است. مراحل مختلف درگیر در این فرآیند در نشان داده شده است و شامل 1) جمع‌آوری و دیجیتالی‌سازی داده‌ها، 2) تجزیه و تحلیل مورد نیاز قبل از رمزگشایی، و 3) رمزگشایی شامل رمزنگاری است. این مراحل در بخش‌های بعدی به تفصیل شرح داده خواهند شد.

[تصویر 1. ماژول‌های پروژه DECRYPT.]

3.1. جمع‌آوری و دیجیتالی‌سازی
به منظور مطالعه توسعه رمزنگاری تاریخی در اروپا، مجموعه بزرگی از منابع رمزگذاری شده از انواع مختلف - کلیدها، متن‌های رمز، توضیحات رمزنگاری - در شکل اصلی خود مورد نیاز است که از دوره‌های مختلف، کشورها و مناطق جمع‌آوری شده و به زبان‌های مختلف نوشته شده‌اند. این فرآیندی زمان‌بر و دشوار است، زیرا آن‌ها اغلب در کتابخانه‌ها و آرشیوها فهرست‌بندی نمی‌شوند و بنابراین یافتن آن‌ها دشوار است. هنگامی که یک منبع رمزگذاری شده تاریخی پیدا شد، باید دیجیتالی شود، اگر به صورت دیجیتالی در دسترس نباشد. ما می‌توانیم این کار را با سفارش تصاویر مربوطه از آرشیوها انجام دهیم، اغلب با هزینه‌ای (نسبتاً گران) و فقط برای استفاده شخصی. برای جمع‌آوری رمزها، شرکت‌کنندگان پروژه، عمدتاً مورخان متخصص در دوره‌های و مناطق خاص، همه با علاقه و تخصص در رمزنگاری تاریخی، آرشیوها و کتابخانه‌ها را برای رمزها جستجو می‌کنند. در حال حاضر، مجموعه‌برداری از منابع تاریخی در آرشیوهای اتریش، فرانسه، آلمان، ایتالیا، مجارستان و بریتانیا در حال انجام است. ما از محققان استقبال می‌کنیم تا به ما در گسترش مجموعه کمک کنند.

منابع رمزگذاری شده با مجموعه داده‌ای از فراداده‌ها با اطلاعاتی در مورد مکان فعلی دست‌نوشته، منشاء، محتوا و قالب آن توصیف می‌شوند تا امکان جستجو و تحقیق در مورد زمینه تاریخی و رمزگشایی را فراهم کنند. منابع رمزگذاری شده با توضیحات فراداده خود در یک پایگاه داده در دسترس عموم ذخیره می‌شوند که در بخش 4.1 در مورد آن توضیح داده خواهد شد.

3.2. تجزیه و تحلیل
رمزها معمولاً از یک کلید برای یک الگوریتم رمزنگاری برای تولید یک متن رمز از متن اصلی زیرین استفاده می‌کنند. در آرشیوها، ما معمولاً کلیدها را در کنار متن رمز و متن اصلی پیدا نمی‌کنیم، زیرا برخی از اسناد از بین رفته‌اند یا در مکان‌های مختلف بدون هیچ گونه پیوند یا اطلاعاتی در مورد ارتباط آن‌ها ذخیره شده‌اند. برای انجام مطالعات سیستماتیک در مورد توسعه و استفاده از رمزها در طول زمان، باید سناریوهای مختلف را بسته به نوع سند موجود در نظر بگیریم:

متن رمز فقط: بازتولید کلید و متن اصلی با استفاده از رمزنگاری،
متن رمز و متن اصلی: آشکار کردن کلید با تقسیم توالی کد در متن رمز و نگاشت آن‌ها به کاراکترها و n-گرام‌های متن اصلی.
متن رمز و کلید: تولید متن اصلی با استفاده از یک رمزگشا، و
متن اصلی و کلید: تولید یک متن رمز با استفاده از یک رمزگذار.

اولین سناریو (نوع 1)، یعنی رمزنگاری، به عنوان دشوارترین از چهار نوع در نظر گرفته می‌شود، جایی که ما باید حدس‌های آگاهانه‌ای در مورد زبان متن اصلی و نوع رمز قبل از رمزگشایی بزنیم.

نگاشت متن رمز و متن اصلی (نوع 2) توجه چندانی از رمزنگاران به خود جلب نکرده است، اما مورخان با نگاشت نمادها و کدهای متن رمز به کاراکترها یا کلمات متن اصلی به صورت دستی و اغلب با تلاش‌های زمان‌بر دست و پنجه نرم می‌کنند. در اینجا، ما می‌توانیم با روش‌های خودکار به کمک برسیم که در آن نگاشت‌های محتمل و جایگزین کدها به موجودیت‌های متن اصلی در برابر مدل‌های زبانی تاریخی آزمایش می‌شوند. امکان دادن به مطالعات در مقیاس بزرگ که در آن می‌توان چندین متن رمز را در برابر یک متن اصلی یا بالعکس آزمایش کرد، نیز یک مزیت بزرگ از استفاده از نگاشت‌های خودکار متن رمز-متن اصلی است.

مواردیکه کلید در دسترس است، یا با یک متن رمز (نوع 3) یا یک متن اصلی (نوع 4) معمولاً ساده هستند و پیچیدگی‌ها فقط زمانی رخ می‌دهند که کلید حاوی ابهاماتی باشد (به عنوان مثال، در مورد کلیدهای چندصدایی)، یا اگر دست‌نوشته به دلیل مواد آسیب‌دیده (کاغذ یا پوست) یا سبک دست‌نویس نامشخص، تفسیر آن دشوار باشد، یا به صورت دیجیتالی در دسترس نباشد. مطالعات در مقیاس بزرگ به دلیل کمبود منابع زیرساختی و ابزارهای رمزنگاری تاریخی امکان‌پذیر نبوده است.

در این مقاله، ما پروژه DECRYPT را ارائه می‌کنیم که هدف آن ایجاد پشتیبانی زیرساختی برای رمزنگاری تاریخی با گرد هم آوردن تخصص رشته‌های مختلف برای رونویسی، پردازش و رمزگشایی منابع رمزگذاری شده تاریخی است. منابع و ابزارها از طریق یک سرویس وب با اطلاعاتی در مورد منشاء منابع و سایر حقایق مربوطه منتشر می‌شوند و ابزارهایی را برای رمزگشایی (نیمه) خودکار ارائه می‌دهند. ما بر توسعه ابزارهای نرم‌افزاری برای تجزیه و تحلیل خودکار تمرکز می‌کنیم که به کاربران امکان می‌دهد انواع مختلفی از اسناد تاریخی رمزگذاری شده را رمزگشایی کنند.

4. منابع
در ادامه، منابع در دسترس و ابزارهایی را که تا کنون توسعه داده‌ایم، توصیف می‌کنیم.

4.1. پایگاه داده DECODE
به منظور ذخیره و به اشتراک گذاری منابع رمزگذاری شده، ما یک پایگاه داده به نام DECODE (به DECRYPT, Citation2020 مراجعه کنید) توسعه داده‌ایم که هدف آن ایجاد پشتیبانی زیرساختی برای تحقیقات تاریخی به طور کلی و رمزنگاری تاریخی به طور خاص است. رکوردهای رمزگذاری شده جمع‌آوری شده - متن‌های رمز و کلیدها - با طرح فراداده‌ای که به طور خاص برای رمزهای تاریخی توسعه یافته است، حاشیه‌نویسی می‌شوند. اطلاعات شامل مکان فعلی دست‌نوشته، منشاء، رونویسی قابل خواندن توسط ماشین، رمزگشایی (های) احتمالی و ترجمه (های) متن رمز، تصاویر، متن واضح یافت شده در ارتباط با منبع رمزگذاری شده و هر ماده اضافی مربوط به دست‌نوشته خاص است.

در زمان نگارش این مقاله، پایگاه داده حاوی بیش از 1100 متن رمز و کلید از دوره مدرن اولیه از آرشیوها و کتابخانه‌های مختلف در اروپا است: اتریش، بلژیک، آلمان، مجارستان، ایتالیا، هلند، بریتانیا و واتیکان. قدیمی‌ترین رکوردها مربوط به قرن پانزدهم و جدیدترین آن‌ها مربوط به سال 1809 است. حدود 33 درصد از مواد شامل کلیدهای اصلی است. از 634 متن رمز، تقریباً 30 درصد رمزگشایی شده‌اند و 30 درصد به فرمت متن (utf-8) رونویسی شده‌اند که امکان پردازش بیشتر برای رمزنگاری را فراهم می‌کند. زبان‌های متن اصلی یافت شده عبارتند از هلندی، انگلیسی، فرانسوی، آلمانی، مجاری، ایتالیایی، لاتین، اسپانیایی یا ترکیبی از آن‌ها (به عنوان مثال، انگلیسی-لاتین، مجاری-لاتین، ایتالیایی-اسپانیایی). بیشتر رکوردها کوتاه هستند، تصاویر یک یا دو صفحه‌ای، اما ما همچنین متن‌های رمز طولانی‌تری تا 410 صفحه پیدا می‌کنیم. اکثریت متن‌های رمز با استفاده از ارقام رمزگذاری شده‌اند، اما متن‌های رمز با کاراکترهای الفبایی و نمادهای گرافیکی (مانند علائم زودیاک و کیمیاگری) نیز وجود دارند. انواع رمزهای شناخته شده در پایگاه داده عمدتاً مبتنی بر جایگزینی تک الفبایی، جایگزینی هم‌آوایی، جایگزینی چند الفبایی و چند نگارشی، انواع مختلفی از جابجایی، نامه‌نگاری‌ها و ترکیبی از آن‌ها هستند.

پایگاه داده به همه کاربران امکان جستجو در مجموعه موجود را می‌دهد. کاربران ثبت‌نام شده با یک حساب کاربری (یعنی متخصصان رمزنگاری تاریخی) همچنین می‌توانند اسناد موجود را ویرایش کنند یا اسناد رمزگذاری شده جدید را بارگذاری کنند. امیدواریم که کاربران آگاه با بارگذاری مواد جدید برای یک مجموعه در حال رشد، به گسترش پایگاه داده کمک کنند.

4.2. متون تاریخی و مدل‌های زبانی
به منظور شناسایی زبان زیربنایی یک متن رمز (یعنی زبان متن اصلی) و اصلاح فرضیه‌های مختلف در مورد توالی‌های کاراکتر یا کلمات خاص متن اصلی، مدل‌های زبانی که الگوهای مبتنی بر کاراکتر و کلمه را برای انواع مختلفی از زبان‌ها از دوره‌های مختلف توصیف می‌کنند، منابع ضروری هستند. در پروژه DECODE، مجموعه HistCorp (Pettersson and Megyesi Citation2018) ایجاد شد، که یک پلتفرم باز و در دسترس عموم (HistCorp, Citation2018) با هدف توزیع طیف گسترده‌ای از متون تاریخی و سایر منابع و ابزارهای مفید برای محققان علاقه‌مند به مطالعه متون تاریخی است. این پلتفرم در حال حاضر شامل یک مجموعه نظارتی از متون تاریخی از دوره‌های و ژانرهای مختلف برای 14 زبان اروپایی است: چکی، هلندی، انگلیسی، فرانسوی، آلمانی، یونانی، مجاری، ایسلندی، ایتالیایی، لاتین، پرتغالی، اسلوونی، اسپانیایی و سوئدی. مجموعه از متون تاریخی مستند جمع‌آوری شده و در یک فرمت استاندارد و یکنواخت توزیع می‌شود. متون به صورت متن ساده قابل دانلود هستند، از نظر املایی نرمال شده‌اند و برخی از آن‌ها با قسمت‌های گفتار و ساختار نحوی حاشیه‌نویسی شده‌اند. علاوه بر این، مدل‌های زبانی از پیش پیکربندی شده و ابزارهای نرمال‌سازی املایی برای مطالعه متون تاریخی ارائه می‌شوند. علاوه بر این، کاربر می‌تواند متون تاریخی را بارگذاری کند تا مدل‌های زبانی خود را با استفاده از ابزارهای آنلاین ایجاد کند.

5. ابزارها
برای تجزیه و تحلیل رمزها، ما روش‌ها و ابزارهایی را برای انواع مختلف ورودی همانطور که در بخش 3.2 توضیح داده شد، توسعه می‌دهیم. در صورتی که رمزها دیجیتالی شده باشند اما هنوز رونویسی نشده باشند، می‌توان از تکنیک‌های پردازش تصویر برای تسهیل رونویسی آن‌ها استفاده کرد. با هدف ارائه ابزارهای رونویسی عمومی که نیازی به داده‌های حاشیه‌نویسی ندارند، ابتدا بر توسعه یک روش بدون نظارت برای رونویسی نیمه خودکار رمزها از هر نوع تمرکز کردیم (Baró et al. Citation2019). بنابراین، سیستم قادر است نمادها را در تصاویر سند تشخیص دهد، خوشه‌بندی کند و رونویسی کند با حداقل دخالت کاربر و بدون نیاز به داشتن داده‌های حاشیه‌نویسی برای آموزش سیستم برای هر دست‌نوشته خاص.

با توجه به یک دسته از متن‌های رمز و کلیدها، ما به طور خودکار یک متن رمز را به یک کلید نگاشت می‌کنیم و در صورت شناخته شدن نوع رمز، متن اصلی را برمی‌گردانیم. ما خروجی نگاشت را با استفاده از مدل‌های زبانی تاریخی بر اساس HistCorp اندازه‌گیری می‌کنیم تا حدس‌های آگاهانه‌ای در مورد رمزگشایی صحیح متن‌های رمز بزنیم (Pettersson and Megyesi Citation2019). این روش در یک رابط کاربری آنلاین در دسترس عموم پیاده‌سازی شده است که در آن کاربران می‌توانند یک کلید رونویسی شده و یک متن رمز را بارگذاری کنند و ابزار متن اصلی را به همراه یک معیار احتمال بازگرداند که نشان می‌دهد متن رمزگشایی شده چقدر با مدل‌های زبانی تاریخی برای 14 زبان اروپایی مطابقت دارد.

برای رمزنگاری، ما بر انواع رایج رمزهای تاریخی در دوره مدرن اولیه مبتنی بر جایگزینی، از جمله جایگزینی هم‌آوایی و چندآوایی با یا بدون نامه‌نگاری‌ها، کدهای با طول ثابت یا متغیر، با یا بدون تهی‌سازی تمرکز می‌کنیم. مجموعه ابزارهایی که در حال حاضر توسعه داده‌ایم شامل ابزارهای خوشه‌بندی متن رمز برای گروه‌بندی متن‌های رمز بر اساس نوع رمز آن‌ها، مجموعه وسیعی از تجزیه‌کننده‌ها برای توکنیزه کردن رونویسی‌های متن رمز به عناصر اصلی آن‌ها و ابزارهای بازیابی کلید از متن اصلی شناخته شده و متن رمز است.

تا زمان نگارش این مقاله، ما 12 تجزیه‌کننده مختلف برای رمزهای جایگزینی مختلف از واتیکان در CrypTool 2 (CT2) پیاده‌سازی کرده‌ایم که به ما امکان می‌دهد متن‌های رمز را تجزیه و تحلیل کنیم، آن‌ها را رمزگشایی کنیم (در صورت وجود کلید) و تجزیه و تحلیل آماری بیشتری انجام دهیم. نحوه تجزیه و رمزگشایی یک رمز واتیکان با استفاده از CT2 را نشان می‌دهد.

[تصویر 2. مؤلفه DECODE Decipherer در CrypTool 2 - نشان دادن تجزیه و رمزگشایی یک رمز واتیکان.]

ما همچنین بر بازیابی خودکار کلید هم‌آوایی (متن اصلی شناخته شده و همچنین متن رمز فقط) کار کرده‌ایم. ما الگوریتم‌های رمزنگاری بر اساس صعود تپه و شبیه‌سازی تبرید را پیاده‌سازی کرده‌ایم که به کاربر امکان می‌دهد رمزهای جایگزینی هم‌آوایی را در CT2 (Kopal Citation2019) بشکند. تحلیلگر جایگزینی هم‌آوایی در CT2 را که نامه معروف Zodiac-408 را تجزیه و تحلیل می‌کند، نشان می‌دهد. این ابزار به کاربر امکان می‌دهد متن‌های رمزگذاری شده به صورت خودکار و نیمه خودکار را تجزیه و تحلیل کند. کلمات فاش شده قبلی با رنگ سبز مشخص می‌شوند و کلمات به طور خودکار یافت شده با رنگ آبی مشخص می‌شوند. در ، حروف قفل شده با رنگ سبز و کلمات به طور خودکار یافت شده با رنگ آبی مشخص شده‌اند. در کارهای آینده، قصد داریم تحلیلگر را به گونه‌ای تطبیق دهیم که بتواند هم‌آوایی‌های با طول‌های مختلف را تجزیه و تحلیل کند، به عنوان مثال، تعداد مختلف ارقام در هر هم‌آوایی، و همچنین برای رمزگشایی سیستماتیک اسناد تاریخی معتبر در مقیاس بزرگ کار کند.

[تصویر 3. تحلیلگر جایگزینی هم‌آوایی در CT2 - تجزیه و تحلیل نامه معروف Zodiac-408.]

نمونه‌های اولیه ابتدا به عنوان برنامه‌های مبتنی بر کنسول بدون رابط کاربری پیچیده توسعه داده می‌شوند. پس از بهبود الگوریتم‌های جدید، نسخه‌های کاربرپسندتر در برنامه متن‌باز CT2 و همچنین در وب‌سایت پروژه DECRYPT (DECRYPT, Citation2020) پیاده‌سازی می‌شوند. رمزهای حل نشده از پایگاه داده DECODE نیز به عنوان یک چالش در MysteryTwister C3 منتشر شده‌اند و دو مورد از آن‌ها برای اولین بار توسط علاقه‌مندان به رمزنگاری با موفقیت حل شده‌اند.

6. نتیجه‌گیری
در این مقاله، پروژه DECRYPT را ارائه کردیم: رمزگشایی دست‌نوشته‌های تاریخی با هدف ایجاد زیرساختی برای رمزنگاری تاریخی شامل مجموعه بزرگی از متن‌های رمز و کلیدها و ابزارهایی برای پردازش و تجزیه و تحلیل خودکار انواع مختلف رمزها از دوره مدرن اولیه. ما همچنین اهداف بلندمدت برنامه‌ریزی شده خود را به همراه منابع و ابزارهای در دسترس عموم توسعه یافته تا کنون ارائه کردیم (DECRYPT, Citation2020).

در میان منابع، پایگاه داده DECODE را ارائه کردیم که یک مجموعه بزرگ از منابع رمزگذاری شده با فراداده‌ها و رونویسی‌ها را ارائه می‌دهد و مجموعه HistCorp شامل متون تاریخی برای 14 زبان اروپایی با مدل‌های زبانی مبتنی بر کاراکتر و کلمه است که می‌تواند منبع مفیدی برای رمزنگاری باشد.

در میان ابزارها، ما در حال توسعه روش‌هایی برای انواع مختلف ورودی همانطور که در بخش 3.2 توضیح داده شد، توصیف کردیم. در صورتی که رمزها دیجیتالی شده باشند اما هنوز رونویسی نشده باشند، می‌توان از تکنیک‌های پردازش تصویر برای تسهیل رونویسی آن‌ها استفاده کرد. با هدف ارائه ابزارهای رونویسی عمومی که نیازی به داده‌های حاشیه‌نویسی ندارند، ابتدا بر توسعه یک روش بدون نظارت برای رونویسی نیمه خودکار رمزها از هر نوع تمرکز کردیم.

با توجه به یک دسته از متن‌های رمز و کلیدها، ما به طور خودکار یک متن رمز را به یک کلید نگاشت می‌کنیم و در صورت شناخته شدن نوع رمز، متن اصلی را برمی‌گردانیم. ما خروجی نگاشت را با استفاده از مدل‌های زبانی تاریخی بر اساس HistCorp اندازه‌گیری می‌کنیم تا حدس‌های آگاهانه‌ای در مورد رمزگشایی صحیح متن‌های رمز بزنیم. این روش در یک رابط کاربری آنلاین در دسترس عموم پیاده‌سازی شده است که در آن کاربران می‌توانند یک کلید رونویسی شده و یک متن رمز را بارگذاری کنند و ابزار متن اصلی را به همراه یک معیار احتمال بازگرداند که نشان می‌دهد متن رمزگشایی شده چقدر با مدل‌های زبانی تاریخی برای 14 زبان اروپایی مطابقت دارد.

برای رمزنگاری، ما بر انواع رایج رمزهای تاریخی در دوره مدرن اولیه مبتنی بر جایگزینی، از جمله جایگزینی هم‌آوایی و چندآوایی با یا بدون نامه‌نگاری‌ها، کدهای با طول ثابت یا متغیر، با یا بدون تهی‌سازی تمرکز می‌کنیم. مجموعه ابزارهایی که در حال حاضر توسعه داده‌ایم شامل ابزارهای خوشه‌بندی متن رمز برای گروه‌بندی متن‌های رمز بر اساس نوع رمز آن‌ها، مجموعه وسیعی از تجزیه‌کننده‌ها برای توکنیزه کردن رونویسی‌های متن رمز به عناصر اصلی آن‌ها و ابزارهای بازیابی کلید از متن اصلی شناخته شده و متن رمز است.

ابزارها و الگوریتم‌ها در حال حاضر در حال توسعه هستند و در CT2 و در وب‌سایت پروژه DECRYPT (DECRYPT, Citation2020) منتشر خواهند شد.

قدردانی
نویسندگان از همکاران خود در شبکه HICRYPT برای بحث‌ها و پیشنهادات ارزشمند در مورد نیاز به پشتیبانی زیرساختی برای رمزنگاری تاریخی، به ویژه و به ترتیب حروف الفبا: Camille Desenclos، Kevin Knight، Anne-Simone Rous و Gerhard Strasser سپاسگزارند.

اطلاعات اضافی
تأمین مالی
این کار توسط شورای تحقیقات سوئد [کمک هزینه 2018-06074] حمایت شده است. Alicia Fornés همچنین از بورس تحصیلی Ramon y Cajal [RYC-2014-16831] و پروژه اسپانیایی [RTI2018-095645-B-C21] قدردانی می‌کند.

یادداشت در مورد مشارکت‌کنندگان
Beáta Megyesi
Beáta Megyesi دانشیار زبان‌شناسی محاسباتی در بخش زبان‌شناسی و زبان‌شناسی باستان، دانشگاه اوپسالا، سوئد است. او متخصص در زبان‌شناسی دیجیتال و پردازش زبان طبیعی داده‌های زبان غیر استاندارد است. او به عنوان محقق اصلی پروژه‌های DECODE و DECRYPT خدمت می‌کند که هدف آن ایجاد منابع زیرساختی و ابزارهایی برای رمزنگاری تاریخی است.

Bernhard Esslinger
Bernhard Esslinger استاد امنیت اطلاعات و رمزنگاری در دانشگاه زیگن، آلمان است. قبل از آن، او رئیس امنیت اطلاعات در دویچه بانک و مدیر ارشد امنیت اطلاعات در SAP بود. او متخصص در رمزنگاری نامتقارن و در جنبه‌های آموزشی کل حوزه رمزنگاری است. او رئیس پروژه CrypTool است و به عنوان یک متخصص رمزنگاری در پروژه DECRYPT خدمت می‌کند.

Alicia Fornés
Alicia Fornés محقق ارشد در مرکز بینایی کامپیوتر و دانشگاه خودمختار بارسلونا، اسپانیا است. او تخصص گسترده‌ای در تجزیه و تحلیل و تشخیص تصاویر اسناد دارد. علایق تحقیقاتی او شامل تجزیه و تحلیل تصویر اسناد تاریخی، تشخیص متن دست‌نویس و تشخیص گرافیکی است.

Nils Kopal
Nils Kopal دانشمند کامپیوتر و رمزنگار است که به عنوان محقق پسادکتری در دانشگاه زیگن، آلمان کار می‌کند. او متخصص در تجزیه و تحلیل رمزهای کلاسیک و رمزنگاری توزیع شده است. او مسئول توسعه نرم‌افزار متن‌باز CrypTool 2 است. در پروژه DECRYPT او مسئول توسعه ابزارهایی برای رمزنگاری رمزهای تاریخی و ادغام آن‌ها در خط لوله DECRYPT و CT2 است.

Benedek Láng
Benedek Láng مورخ و متخصص قرون وسطی است (دکترای فلسفه، دانشگاه اروپای مرکزی، بخش مطالعات قرون وسطی، 2003). در حال حاضر او به عنوان استاد و رئیس بخش در دانشگاه فناوری و اقتصاد بوداپست (بخش فلسفه و تاریخ علم) کار می‌کند. او مورخ علم است که در دو موضوع اصلی تخصص دارد: دست‌نوشته‌های قرون وسطایی متاخر از جادوی آموخته و ارتباطات مخفی مدرن اولیه (زبان‌های مصنوعی و سیستم‌های رمز).

George Lasry
George Lasry دانشمند کامپیوتر در صنعت فناوری پیشرفته در اسرائیل است. او دکترای خود را در سال 2017 با گروه تحقیقاتی "امنیت اطلاعات کاربردی" (AIS) در دانشگاه کاسل، آلمان دریافت کرد. قبل از این، او سال‌ها در توسعه سیستم‌های ارتباطی کار کرده و همچنین مدیریت سازمان‌های تحقیق و توسعه و فروش را بر عهده داشته است. علاقه اصلی او در تحقیقات رمزنگاری، کاربرد تکنیک‌های بهینه‌سازی تخصصی برای تجزیه و تحلیل رمزنگاری کامپیوتری رمزهای کلاسیک و ماشین‌های رمز است. با استفاده از چنین تکنیکی، او در نوامبر 2013 چالش رمزگشایی Double Transposition (Doppelwürfel) را که توسط Klaus Schmeh در سال 2007 منتشر شده بود، حل کرد.

Karl de Leeuw
Karl de Leeuw مورخ اطلاعات است که به طور گسترده در مورد تاریخ رمزنگاری در هلند منتشر کرده است. او سردبیر اصلی The History of Information Security: A Comprehensive Handbook (2007) و یک سری کتاب برای Springer در همان زمینه است.

Eva Pettersson
Eva Pettersson محقق زبان‌شناسی محاسباتی در بخش زبان‌شناسی و زبان‌شناسی باستان، دانشگاه اوپسالا است. علایق تحقیقاتی او شامل علوم انسانی دیجیتال و پردازش زبان طبیعی متن تاریخی است. او روش‌های متعددی را برای نرمال‌سازی املایی متن تاریخی و استخراج اطلاعات از منابع تاریخی توسعه داده است.

Arno Wacker
پروفسور Arno Wacker رئیس گروه تحقیقاتی "حریم خصوصی و انطباق" در دانشگاه بوندس‌ور آلمان است. او بخشی از گروه رهبری پروژه متن‌باز CrypTool 2 بوده و عضو هیئت مدیره MysteryTwister C3 است. علایق اصلی تحقیقاتی او پروتکل‌های امنیتی مدرن برای سیستم‌های توزیع شده غیرمتمرکز، به عنوان مثال، برای سناریوهای محاسبات داوطلبانه و تجزیه و تحلیل رمزنگاری کامپیوتری رمزهای کلاسیک است. علاوه بر این، او رمزنگاری کلاسیک و مدرن را در کلاس‌های دانشگاه کاسل و در کارگاه‌های ویژه برای دانش‌آموزان در مدارس محلی تدریس کرده است.

Michelle Waldispühl
Michelle Waldispühl دانشیار زبان‌شناسی آلمانی و آموزش زبان در بخش زبان‌ها و ادبیات، دانشگاه گوتنبرگ، سوئد است. او یک زبان‌شناس تاریخی است که در زبان‌شناسی، تاریخ زبان آلمانی و زبان‌شناسی نوشتار تخصص دارد. او بر تغییرات املایی تاریخی، به ویژه در منابع رونیک و نام‌شناسی کار کرده است.


راهنمای مطالعه فصل 6 ریاضی 116
ابعاد ماتریس را تعیین کنید.
دستگاه معادلات خطی را به صورت ماتریس افزوده بنویسید. دستگاه را حل نکنید.
جواب دستگاه معادلات خطی متناظر با ماتریس افزوده نشان داده شده را بنویسید. سه بخش.
تعیین کنید که آیا هر ماتریس در فرم پلکانی سطری، فرم پلکانی سطری کاهش یافته یا هیچکدام است. چهار بخش.
دستگاه معادلات خطی 2×2 را با استفاده از حذف گاوس-جردن حل کنید.
دستگاه معادلات خطی 2×2 را با استفاده از قانون کرامر حل کنید.
معادلات ماتریسی را برای X حل کنید. چهار بخش. توجه داشته باشید که وقتی یک اسکالر را از یک ماتریس فاکتور می‌گیرید، باید اسکالر را در I ضرب کنید: مثال AX-5X = (A-5I)X، نه (A-5)X.
با توجه به دو ماتریس 2×2 A و B، بتوانید ماتریس‌ها را جمع کنید، در یک اسکالر ضرب کنید، ترکیب خطی دو ماتریس را انجام دهید (مثلاً 3A-2B)، دو ماتریس را ضرب کنید، یک ماتریس را به توان دو برسانید، دترمینان را پیدا کنید، ترانهاده را پیدا کنید و معکوس را پیدا کنید.
از یک دترمینان برای یافتن معادله خطی که از نقاط داده شده عبور می‌کند، استفاده کنید. مدل داده شده است.
دو ماتریس را در هم ضرب کنید.
معادله‌ای را که شامل دترمینان‌ها است برای x حل کنید.
دستگاه معادلات خطی 3×3 را با استفاده از حذف گاوس-جردن حل کنید.
یادداشت‌ها
در بخش کلاسی از ماشین حساب استفاده نشود.
بخش کلاسی 50 امتیاز دارد.
بخشی برای انجام در خانه طراحی شده است که با استفاده از ماشین حساب انجام شود.
بخش انجام در خانه 50 امتیاز دارد و روز بعد از امتحان کلاسی تحویل داده می‌شود.
در صورت لزوم، مراحل کار را نشان دهید. برخی از قسمت‌های مسئله 8 آنقدر ساده هستند که می‌توانید محاسبات را در ذهن خود انجام دهید.
هیچ یک از مسائل مستقیماً از متن نیستند.
مطمئن شوید که از تکنیک مناسب (حذف گاوس-جردن یا قانون کرامر) استفاده می‌کنید. اگر از تکنیک اشتباه استفاده کنید، نیمی از امتیازات را از دست خواهید داد. مطمئن شوید که از حذف گاوس-جردن و نه فقط کاهش گاوسی با جایگذاری معکوس استفاده می‌کنید.
در مسائلی که گفته شده از حذف گاوس-جردن استفاده کنید، نیازی به استفاده از محوری کردن ندارید، می‌توانید از عملیات سطری کتاب درسی استفاده کنید، اما من استفاده از محوری کردن را تشویق می‌کنم.
هر فرد دو پیام رمزگذاری شده برای رمزگشایی دارد. استفاده از اکسل برای این کار بسیار آسان‌تر از استفاده از ماشین حساب شما خواهد بود. در اینجا دستورالعمل‌هایی برای رمزگشایی پیام با اکسل وجود دارد.
مقادیر امتیاز برای هر سوال
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  11  12  انجام در خانه   مجموع
امتیاز 2   2   3   4   6   6   4   7   3   4   3   6   50  100
به صفحه اصلی ریاضی 116 بروید
آخرین به‌روزرسانی: 19 نوامبر 2003 ساعت 12:54 بعد از ظهر


حذف گوسی-جردن الگوریتمی است که می‌تواند برای حل دستگاه معادلات خطی و یافتن معکوس هر ماتریس معکوس‌پذیر استفاده شود. این الگوریتم بر اساس سه عملیات سطری مقدماتی است که می‌توان روی یک ماتریس انجام داد:

جابجایی موقعیت دو سطر
ضرب یک سطر در یک اسکالر غیر صفر
اضافه یا کم کردن مضرب اسکالری یک سطر به سطر دیگر.

برای مثال، برای عملیات سطری مقدماتی اول، موقعیت سطر اول و سوم را جابجا کنید.

(40−12−23750)⇒(7502−2340−1)

برای مثال، برای عملیات سطری مقدماتی دوم، سطر دوم را در 3 ضرب کنید.

(40−12−23750)⇒(40−16−69750)

برای مثال، برای عملیات سطری مقدماتی سوم، دو برابر سطر اول را به سطر دوم اضافه کنید.

(40−12−23750)⇒(40−110−21750)

شکل پله‌ای کاهش‌یافته سطری
هدف از حذف گوسی-جردن استفاده از سه عملیات سطری مقدماتی برای تبدیل یک ماتریس به شکل پله‌ای کاهش‌یافته سطری است. یک ماتریس در شکل پله‌ای کاهش‌یافته سطری (که به عنوان شکل متعارفی سطری نیز شناخته می‌شود) قرار دارد اگر شرایط زیر برآورده شوند:

همه سطر‌هایی که فقط ورودی‌های صفر دارند در پایین ماتریس قرار دارند.
ورودی غیر صفر اول در یک سطر، که به عنوان ورودی پیشرو یا تکیه‌گاه نامیده می‌شود، از ورودی پیشرو سطر بالایی آن قرار دارد.
ورودی پیشرو (که به عنوان تکیه‌گاه نیز شناخته می‌شود) در هر سطر غیر صفر برابر با 1 است.
همه ورودی‌های دیگر در ستونی که حاوی یک تکیه‌گاه 1 است، صفر هستند.

برای مثال:
A\=(100013000),B\=(100010001),C\=(073100000),D\=(173010001)
ماتریس‌های A و B در شکل پله‌ای کاهش‌یافته سطری هستند، اما ماتریس‌های C و D نیستند. C در شکل پله‌ای کاهش‌یافته سطری نیست زیرا شرایط دو و سه را نقض می‌کند. D در شکل پله‌ای کاهش‌یافته سطری نیست زیرا شرط چهار را نقض می‌کند. علاوه بر این، می‌توان از عملیات‌های سطری مقدماتی برای کاهش ماتریس D به ماتریس B استفاده کرد.

مراحل حذف گوسی-جردن
برای انجام حذف گوسی-جردن:

سطرها را جابجا کنید تا همه سطر‌هایی که همه ورودی‌های آن‌ها صفر است در پایین قرار گیرند.
سطرها را جابجا کنید تا سطری که دارای بزرگترین ورودی غیر صفر سمت چپ است در بالا قرار گیرد.
سطر بالا را در یک اسکالر ضرب کنید تا ورودی پیشرو سطر بالا برابر با 1 شود.
مضرب‌هایی از سطر بالا را به سایر سطرها اضافه یا کم کنید تا همه ورودی‌های دیگر در ستونی که حاوی ورودی پیشرو سطر بالا است، صفر شوند.
مراحل 2-4 را برای ورودی غیر صفر بعدی سمت چپ تکرار کنید تا همه ورودی‌های پیشرو برابر با 1 شوند.
سطرها را جابجا کنید تا ورودی پیشرو هر سطر غیر صفر از ورودی پیشرو سطر بالایی آن قرار گیرد.

نمونه‌های ویدیویی انتخاب‌شده در زیر نشان داده شده‌اند:

حذف گوسی-جردن - جاناتان میشل (یوتیوب)
استفاده از گوسی-جردن برای حل دستگاهی از سه معادله خطی - مثال 1 - پاتریک‌جی‌ام‌تی (یوتیوب)
جبر - ماتریس‌ها - روش گوسی-جردن قسمت 1 ماتریس افزوده - IntuitiveMath (یوتیوب)
حذف گوسی - پاتریک‌جی‌ام‌تی (یوتیوب)

برای به دست آوردن معکوس یک ماتریس n × n  به نام A :

ماتریس پارتیشن‌بندی‌شده (A|I) را ایجاد کنید، که در آن I ماتریس همانی است.
حذف گوسی-جردن را روی ماتریس پارتیشن‌بندی‌شده انجام دهید با هدف تبدیل قسمت اول ماتریس به شکل پله‌ای کاهش‌یافته سطری.
اگر به درستی انجام شود، ماتریس پارتیشن‌بندی‌شده حاصل به شکل (I|A−1) خواهد بود.
با اطمینان از اینکه AA−1\=I، کار خود را دوباره بررسی کنید.


ادیان نقش بسزایی در شکل‌گیری تاریخ و فرهنگ بشر ایفا کرده‌اند. آن‌ها چارچوبی برای درک جهان ارائه می‌دهند، به پرسش‌های بنیادین هستی پاسخ می‌دهند و راهنمایی‌های اخلاقی فراهم می‌کنند. با این حال، ادیان می‌توانند پیچیده و متنوع باشند و تفاسیر و عملکردهای متفاوتی داشته باشند. در این مطلب وبلاگی، به موضوع رمزگشایی ادیان خواهیم پرداخت تا درک عمیق‌تری از اهمیت و پیچیدگی‌های آن‌ها به دست آوریم.

ریشه‌های ادیان
ادیان در طول تاریخ بشر پدیدار شده‌اند و اغلب از ترکیبی از عوامل فرهنگی، اجتماعی و تاریخی نشأت می‌گیرند. آن‌ها ممکن است تحت تأثیر موقعیت‌های جغرافیایی، تحولات سیاسی یا آموزه‌های رهبران کاریزماتیک قرار گیرند. برخی از ادیان، مانند هندوئیسم، ریشه‌های باستانی دارند که می‌توان به هزاران سال پیش بازگرداند، در حالی که برخی دیگر، مانند اسلام، ریشه‌های جدیدتری دارند.

اعتقادات و اعمال
یکی از جنبه‌های کلیدی هر دینی، اعتقادات و اعمال آن است. این موارد می‌توانند از یک دین به دین دیگر و حتی در درون فرقه‌ها یا مذاهب مختلف یک دین بسیار متفاوت باشند. اعتقادات ممکن است شامل وجود یک قدرت برتر یا خدایان متعدد، ماهیت جهان و هدف زندگی انسان باشد. اعمال می‌توانند شامل آیین‌ها، نمازها، مدیتیشن و دستورالعمل‌های اخلاقی باشند.

توجه به این نکته مهم است که ادیان موجودیت‌های یکپارچه‌ای نیستند. آن‌ها پویا هستند و در طول زمان تکامل می‌یابند و با تغییرات اجتماعی، فرهنگی و تاریخی سازگار می‌شوند. این تکامل می‌تواند منجر به ظهور فرقه‌ها یا مذاهب جدید در یک دین شود که هر کدام دارای اعتقادات و اعمال متمایز خود هستند.

تفسیرها و تنوع
ادیان اغلب در معرض تفاسیر متعددی قرار می‌گیرند که می‌تواند منجر به درک‌ها و عملکردهای متنوع در یک سنت دینی واحد شود. این تفاسیر می‌توانند تحت تأثیر باورهای فردی، هنجارهای فرهنگی و زمینه‌های تاریخی باشند. به عنوان مثال، تفسیر متون دینی می‌تواند به طور گسترده‌ای متفاوت باشد و منجر به درک‌های مختلفی از اصول اخلاقی یا نقش زنان در جامعه شود.

تنوع در ادیان در وجود التقاط دینی نیز آشکار است که به آمیختگی سنت‌ها یا باورهای دینی مختلف اشاره دارد. این امر می‌تواند از طریق تبادل فرهنگی، مهاجرت یا تأثیر استعمار رخ دهد. التقاط اغلب منجر به ظهور شیوه‌ها و باورهای دینی جدیدی می‌شود که عناصری از سنت‌های متعدد را در خود جای می‌دهند.

چالش‌ها و جنجال‌ها
ادیان همچنین می‌توانند منبع جنجال و درگیری باشند. تفاوت در اعتقادات و اعمال می‌تواند منجر به تنش بین گروه‌های مذهبی یا در جوامع شود. بنیادگرایی مذهبی، که با پایبندی سختگیرانه به باورهای خاص و رد دیدگاه‌های جایگزین مشخص می‌شود، می‌تواند به افراط‌گرایی و عدم تحمل کمک کند.

علاوه بر این، ادیان گاهی برای توجیه تبعیض، خشونت یا سرکوب مورد استفاده قرار گرفته‌اند. تشخیص بین آموزه‌های یک دین و اقدامات پیروان آن ضروری است، زیرا متون دینی می‌توانند به روش‌های مختلف تفسیر شوند و افراد ممکن است از دین برای پیشبرد اهداف خود استفاده کنند.

درک و احترام
برای رمزگشایی ادیان، رویکردی با ذهن باز و تمایل به یادگیری ضروری است. تعامل با افراد با پیشینه‌های مذهبی مختلف می‌تواند درک را تقویت کند و تحمل را ترویج دهد. شناخت تنوع در ادیان و پیچیدگی‌های تفاسیر آن‌ها می‌تواند به از بین بردن کلیشه‌ها و تصورات غلط کمک کند.

در نهایت، مطالعه ادیان می‌تواند بینش‌های ارزشمندی در مورد طبیعت انسان، معنویت و جستجوی معنا ارائه دهد. با رمزگشایی ادیان، می‌توانیم قدردانی عمیق‌تری از غنای فرهنگی و تنوع جهان خود به دست آوریم.


کریستی وودن، یوان‌شین (امی) یانگ آلكوكر

کریستی وودن کریستی وودن یک معلم ریاضی با 20 سال سابقه تدریس است که تجربه تدریس تمام سطوح ریاضی از جبر تا حساب دیفرانسیل و انتگرال را دارد. کریستی دارای مدرک کارشناسی ریاضی و کارشناسی ارشد آموزش ریاضی متوسطه از دانشگاه ایالتی ترومن در کیرکسویل، میسوری است. او دارای گواهینامه تدریس ریاضی برای پایه های 7 تا 12 در ویرجینیا است.
مشاهده بیوگرافی
مدرس یوان‌شین (امی) یانگ آلكوكر امی دارای مدرک کارشناسی ارشد در آموزش متوسطه است و بیش از 9 سال است که ریاضی تدریس می‌کند. امی با دانش‌آموزانی در تمام سطوح، از دانش‌آموزان با نیازهای ویژه تا دانش‌آموزان با استعداد، کار کرده است.
مشاهده بیوگرافی

درک کنید که روش حذف گاوس-جردن چیست و فرم رده‌ای سطری یک ماتریس چیست. سپس یاد بگیرید که چگونه با یک مثال حذف گاوس-جردن را انجام دهید. به‌روزرسانی: 21/11/2023
هدف از روش حذف گاوس-جردن چیست؟
هدف اصلی روش حذف گاوس-جردن، بازنویسی یک ماتریس افزوده به فرم رده‌ای سطری کاهش یافته با استفاده از عملیات سطری مقدماتی است.
تفاوت بین حذف گاوس و گاوس-جردن چیست؟
تفاوت بین حذف گاوس و روش گاوس-جردن این است که یکی ماتریسی را در فرم رده‌ای سطری تولید می‌کند در حالی که دیگری ماتریسی را در فرم رده‌ای سطری کاهش یافته تولید می‌کند.
چگونه روش گاوس-جردن را انجام می‌دهیم؟
روش گاوس-جردن بر استفاده از عملیات سطری مقدماتی برای تبدیل یک ماتریس به فرم رده‌ای سطری کاهش یافته متمرکز است. سه نوع اصلی عملیات سطری مقدماتی وجود دارد: جابجایی سطرها، افزودن یک سطر به سطر دیگر و ضرب یک سطر در یک مقدار غیر صفر.
چه عیبی در استفاده از گاوس-جردن وجود دارد؟
روش گاوس-جردن بسیار شبیه به حذف گاوس است. با این حال، یک عیب در روش گاوس-جردن این است که برای تبدیل ماتریس به فرم رده‌ای سطری کاهش یافته به محاسبات اضافی نیاز دارد.
حذف گاوس-جردن می‌تواند برای حل یک دستگاه معادلات خطی استفاده شود. یک دستگاه معادلات خطی مجموعه‌ای از دو یا چند معادله خطی با متغیرهای یکسان است. یک مثال از یک دستگاه معادلات خطی عبارت است از:
2x+3y=14
3x−7y=−25
یک جواب برای یک دستگاه معادلات خطی مقداری از متغیرها است که تمام معادلات موجود در دستگاه را برآورده می‌کند. در مثال بالا، جواب دستگاه معادلات x=1 و y=4 است. این به عنوان یک جواب برای دستگاه معادلات در نظر گرفته می‌شود زیرا مقادیر x و y هر دو معادله را درست می‌کنند.
برای باز کردن این درس، باید عضو Study.com باشید.
ایجاد حساب کاربری

ویدئو
آزمون
دوره
فقط ویدئو

روش گاوس-جردن می‌تواند برای حل یک دستگاه معادلات خطی با استفاده از ماتریس‌ها استفاده شود. با استفاده از ماتریس‌ها و روش گاوس-جردن، حل یک دستگاه پیچیده معادلات خطی بسیار مبتنی بر قاعده و رویه‌ای می‌شود. هدف از روش گاوس-جردن اعمال عملیات سطری مقدماتی به یک ماتریس تا زمانی است که فرم رده‌ای سطری کاهش یافته به دست آید.
فرم رده‌ای سطری کاهش یافته: [100a010b001c]. هنگامی که ماتریس در این فرم قرار گیرد، x=a، y=b، z=c. به عبارت دیگر، جواب دستگاه معادلات سه‌تایی مرتب (a,b,c) است.
سه عملیات سطری مقدماتی وجود دارد که می‌توان آن‌ها را برای به دست آوردن فرم رده‌ای سطری کاهش یافته به یک ماتریس اعمال کرد:

جابجایی دو سطر
ضرب یک سطر در یک عدد غیر صفر
افزودن مضربی از یک سطر به سطر دیگر

جابجایی دو سطر
جابجایی دو سطر زمانی اتفاق می‌افتد که دو سطر در ماتریس جای خود را عوض کنند. می‌توان هر دو سطر را در یک ماتریس با هم جابجا کرد. در مورد زیر، سطر 1 (R1) و سطر 2 (R2) با هم جابجا می‌شوند.
برای باز کردن این درس، باید عضو Study.com باشید.
ایجاد حساب کاربری
اساساً، حذف گاوس-جردن الگوریتمی است که برای حل یک دستگاه معادلات خطی استفاده می‌شود. رویه انجام حذف گاوس-جردن به شرح زیر است:
برای باز کردن این درس، باید عضو Study.com باشید.
ایجاد حساب کاربری
دستگاه معادلات خطی زیر را می‌توان با استفاده از کاهش گاوس-جردن حل کرد:
x+y+2z=8
−x−2y+3z=1
3x−7y+4z=10
ابتدا، دستگاه معادلات باید به صورت یک ماتریس افزوده نوشته شود.
[1128−1−2313−7410]
از آنجایی که از قبل 1 در سطر اول و ستون اول وجود دارد، می‌توان از عملیات سطری مقدماتی برای به دست آوردن 0 در سایر موقعیت‌های ستون 1 استفاده کرد.
[1128−1−2313−7410]→R1+R2→R2 [11280−1593−7410] →−3R1+R3→R3 [11280−1590−10−2−14]
می‌توان عنصر در سطر دوم و ستون دوم را با ضرب سطر 2 در -1 به 1 تبدیل کرد.
[11280−1590−10−2−14] →−1R2→R2[112801−5−90−10−2−14]
با استفاده از عملیات سطری مقدماتی، می‌توان عناصر باقی‌مانده در ستون دوم را به 0 تبدیل کرد.
برای باز کردن این درس، باید عضو Study.com باشید.
ایجاد حساب کاربری
حذف گاوس-جردن فرآیندی برای یافتن جواب یک دستگاه معادلات است. نحوه انجام حذف گاوس-جردن بر نوشتن دستگاه معادلات خطی به صورت یک ماتریس افزوده و تبدیل ماتریس افزوده به فرم رده‌ای سطری کاهش یافته متمرکز است. کاهش گاوس-جردن از عملیات سطری مقدماتی برای تبدیل ماتریس افزوده به فرم رده‌ای سطری کاهش یافته استفاده می‌کند. هنگامی که یک ماتریس افزوده در فرم رده‌ای سطری کاهش یافته قرار گیرد، می‌توان به راحتی جواب دستگاه معادلات خطی مرتبط را تشخیص داد. با تمرین، می‌توان از روش گاوس-جردن برای حل بیشتر دستگاه‌های معادلات خطی با سهولت نسبی استفاده کرد.
برای باز کردن این درس، باید عضو Study.com باشید.
ایجاد حساب کاربری
دستگاه‌های خطی
دستگاه‌های خطی مجموعه‌ای از معادلات خطی هستند. ما می‌توانیم دستگاه‌های خطی در دو متغیر، دستگاه‌های خطی در سه متغیر و دستگاه‌های خطی در متغیرهای بیشتر داشته باشیم. نکته کلیدی در همه این دستگاه‌ها این است که هیچ توانی برای هیچ یک از متغیرها وجود ندارد. به عبارت دیگر، همه متغیرها به درجه اول هستند. با پیشرفت در ریاضیات، با دستگاه‌های خطی از همه نوع، هم ساده و هم پیچیده‌تر مواجه خواهید شد. توانایی حل آسان آن‌ها به شما کمک خواهد کرد. پس به تماشا ادامه دهید و یاد خواهید گرفت که چگونه از حذف گاوس-جردن برای کمک به حل دستگاه‌های خطی خود استفاده کنید.
برای کمک به ما در نشان دادن این تکنیک، بیایید روی این دستگاه خطی در سه متغیر کار کنیم:

بنابراین، فرآیند حذف گاوس-جردن شامل ایجاد یک ماتریس افزوده از هر دو طرف معادلات ما، تغییر این ماتریس به فرم رده‌ای سطری کاهش یافته (که بعداً توضیح خواهم داد) و سپس اتمام مسئله برای یافتن جواب ما است.
بیایید شروع کنیم. ابتدا ماتریس افزوده خود را ایجاد می‌کنیم. سطر اول ما 2، 1، -3 و 3 است. سطر دوم ما -2، 2، 3 و 4 است. سطر سوم نهایی ما 0، -3، 2 و 1 است.

اکنون که ماتریس افزوده خود را ایجاد کرده‌ایم، اکنون وقت آن است که آن را تغییر دهیم.
فرم رده‌ای سطری کاهش یافته
می‌خواهیم آن را به فرم رده‌ای سطری کاهش یافته خود تغییر دهیم. این فرم چیست؟ زمانی است که ماتریس ما دارای صفر در قطر پایین و اولین عدد غیر صفر در هر سطر 1 باشد. همچنین، اگر ستونی دارای 1 پیشرو باشد، همه اعداد دیگر نیز باید 0 باشند.
برای شروع، قطر پایین در ماتریس ما شامل اعداد -2 و -3 است. ما باید این‌ها را به 0 تغییر دهیم. بیایید اول این کار را انجام دهیم.
برای تغییر -2 به 0، می‌توانیم سطر اول و دوم را با هم جمع کنیم. با انجام این کار، سطر دوم جدیدی از 0، 3، 0 و 7 به دست می‌آوریم. اکنون می‌توانیم سطر دوم جدید را به سطر سوم اضافه کنیم تا سطر سوم جدیدی از 0، 0، 2 و 8 به دست آوریم. اکنون این ماتریس را داریم:

اکنون، بیایید همه اعداد پیشرو خود را به 1 تبدیل کنیم. سطر اول را بر 2 تقسیم می‌کنیم تا 1، 1/2، -3/2 و 3/2 به دست آوریم. سطر دوم را بر 3 تقسیم می‌کنیم تا 0، 1، 0 و 7/3 به دست آوریم. سطر سوم خود را بر 2 تقسیم می‌کنیم تا 0، 0، 1 و 4 به دست آوریم. اکنون ماتریس ما به این شکل است:

به 1های پیشرو خود نگاه می‌کنیم و می‌بینیم که در ستون دوم باید 1/2 را به 0 و در ستون سوم باید -3/2 را به 0 تبدیل کنیم. به یاد داریم که در فرم رده‌ای سطری کاهش یافته، هر ستونی که دارای 1 پیشرو باشد، باید برای همه اعداد دیگر 0 داشته باشد.
برای باز کردن این درس، باید عضو Study.com باشید.
ایجاد حساب کاربری
ثبت نام برای مشاهده این درس
آیا شما دانش‌آموز هستید یا معلم؟
آموزش خود را باز کنید
خودتان ببینید چرا 30 میلیون نفر از Study.com استفاده می‌کنند
عضو Study.com شوید و همین الان شروع به یادگیری کنید.
عضویت
قبلاً عضو هستید؟ ورود به سیستم
بازگشت
منابع ایجاد شده توسط معلمان برای معلمان
بیش از 30000 درس و منبع آموزشی ویدیویی - همه در یک مکان.

درس‌های ویدیویی

آزمون‌ها و برگه‌های تمرین

ادغام در کلاس درس

طرح درس
من قطعاً Study.com را به همکارانم توصیه می‌کنم. انگار یک معلم چوب جادویی تکان داده و کار را برای من انجام داده است. احساس می‌کنم یک خط نجات است.

بازگشت


هشتاد و سه سال پیش در چنین روزی، سر الکساندر فلمینگ پنی‌سیلین را کشف کرد، یکی از پرکاربردترین آنتی‌بیوتیک‌ها.
او با الهام از آنچه در میدان‌های جنگ جهانی اول دیده بود، به آزمایشگاه خود در بیمارستان سنت مری در لندن بازگشت تا راهی برای مبارزه با عفونت‌های باکتریایی پیدا کند.
در سال ۱۹۲۸، او به طور تصادفی یک پتری‌دیش که در آن باکتری استافیلوکوکوس اورئوس را پرورش می‌داد، بدون درپوش رها کرد. بعداً متوجه شد که روی صفحه کپکی رشد کرده است و در اطراف کپک، باکتری‌های استافیلوکوک مرده‌اند. فلمینگ آن را جدا کرد و کپک را به عنوان پنی‌سیلیوم نوتاتوم، نوعی قارچ که شبیه کپکی است که روی نان رشد می‌کند، شناسایی کرد. فلمینگ یافته‌های خود را در سال ۱۹۲۹ در مجله بریتانیایی پاتولوژی تجربی منتشر کرد، اما این گزارش توجه چندانی جلب نکرد.
سپس در سال ۱۹۳۸، ارنست چین، یک بیوشیمیدان که با آسیب‌شناس هاوارد فلوری در دانشگاه آکسفورد کار می‌کرد، در حین تحقیق در مورد ترکیبات ضد باکتریایی، با مقاله فلمینگ مواجه شد. دانشمندان در آزمایشگاه فلوری شروع به کار با پنی‌سیلین کردند که در نهایت آن را به موش‌ها تزریق کردند تا آزمایش کنند که آیا می‌تواند عفونت‌های باکتریایی را درمان کند یا خیر. آزمایش‌های آن‌ها موفقیت‌آمیز بود و آن‌ها به آزمایش آن بر روی انسان‌ها ادامه دادند، جایی که نتایج مثبتی نیز مشاهده کردند.
تا سال ۱۹۴۱، یک فرم تزریقی وجود داشت که می‌توانست برای درمان بیماران استفاده شود، که به ویژه برای سربازانی که در جنگ جهانی دوم می‌جنگیدند، مفید بود.
امروزه پنی‌سیلین، که به عنوان اولین داروی معجزه آسا شناخته می‌شود، برای درمان عفونت‌های گلو، مننژیت، سیفلیس و سایر عفونت‌های باکتریایی استفاده می‌شود. این دارو با مهار آنزیم‌های دخیل در ساخت دیواره سلولی باکتریایی و با فعال کردن آنزیم‌های دیگر که این موانع محافظتی را تجزیه می‌کنند، عمل می‌کند. برخی از باکتری‌ها در برابر پنی‌سیلین مقاومت ایجاد کرده‌اند، که بر اهمیت استفاده محتاطانه از آنتی‌بیوتیک‌ها تأکید می‌کند.
در سال ۱۹۴۵، به فلمینگ، چین و فلوری جایزه نوبل در فیزیولوژی یا پزشکی به دلیل "کشف پنی‌سیلین و اثرات درمانی آن در بیماری‌های عفونی مختلف" اهدا شد.
فلمینگ در سال ۱۹۵۵ درگذشت.
برای کسب اطلاعات بیشتر، مقاله ریچارد سایکس با عنوان پنی‌سیلین: از کشف تا محصول را بخوانید.
— دانیلا هرناندز


فهرست مجلات
Yale J Biol Med
جلد 90(1)؛ مارس 2017
PMC5369031

مارس 2017؛ 90(1): 135–145.
منتشر شده آنلاین 29 مارس 2017.
تمرکز: توسعه دارو
چکیده
بدون شک، کشف پنی‌سیلین یکی از بزرگترین نقاط عطف در پزشکی مدرن است. سال 2016 هفتاد و پنجمین سالگرد اولین تجویز سیستمیک پنی‌سیلین در انسان را نشان می‌دهد و به همین دلیل فرصتی برای تأمل در تأثیر فوق‌العاده‌ای است که پنی‌سیلین از آن زمان بر زندگی میلیون‌ها نفر داشته است. این مقاله یک بررسی تاریخی از کشف این داروی شگفت‌انگیز ارائه می‌دهد، ماهیت بیولوژیکی پنی‌سیلین را توصیف می‌کند و درس‌هایی را که می‌توان از دوران طلایی تحقیقات آنتی‌بیوتیکی، که بین سال‌های 1940 و 1960 رخ داد، آموخت، بررسی می‌کند. نگاهی به تاریخچه پنی‌سیلین می‌تواند به ما کمک کند تا این سفر را برای یافتن درمان‌ها و عوامل ضد میکروبی جدید دوباره زنده کنیم. این موضوع امروز به ویژه مهم است، زیرا ظهور باکتری‌های مقاوم به چند دارو یک تهدید جهانی به شمار می‌رود و تلاش‌های مشترک برای مبارزه با افزایش و گسترش مقاومت مورد نیاز است.
کلمات کلیدی: پنی‌سیلین، مقاومت آنتی‌میکروبی، هاوارد فلوری
کشف فلینگ و پیشرفت آکسفورد 1928 تا 1941
کشف پنی‌سیلین چیزی فراتر از یک اتفاق خوش‌شانسی بود، اگرچه با یک اشتباه آغاز شد. در سال 1928، الکساندر فلینگ، یک باکتری‌شناس که در بیمارستان سنت ماری در لندن کار می‌کرد، پس از بازگشت از تعطیلات، متوجه شد که یکی از ظروف پتری حاوی استافیلوکوک‌هایی که روی نیمکت رها کرده بود، آلوده شده است [1]. او مشاهده کرد که یک آلودگی قارچی بر رشد باکتری‌های مجاور تأثیر می‌گذارد. قارچ Penicillium notatum تشخیص داده شد و مولکول ضد باکتریایی که تولید می‌کرد، پنی‌سیلین نامیده شد. فلینگ مشاهدات خود را در مقاله‌ای در مجله بریتانیایی پاتولوژی تجربی در سال 1929 [2] ثبت کرد، جایی که نشان داد پنی‌سیلین قادر به مهار رشد باکتریایی در شرایط آزمایشگاهی است. فلینگ فکر می‌کرد که پنی‌سیلین می‌تواند به عنوان یک ماده ضدعفونی کننده موضعی مفید باشد، اما نتوانست پنی‌سیلین را خالص کند یا فعالیت آن را مشخص کند [1،3].
مقاله فلینگ در مورد پنی‌سیلین به عنوان مبنایی برای دانشمندان آکسفورد عمل کرد تا در سال 1939 تحقیقاتی را در مورد مواد ضد میکروبی جدید آغاز کنند. در آن زمان، هاوارد فلوری روی لیزوزیم و توانایی آن در کشتن باکتری‌ها کار می‌کرد. او به همراه ارنست چین، یک شیمیدان در آزمایشگاه، به مشاهده فلینگ در مورد ظرفیت ضد میکروبی Penicillium علاقه‌مند شد. چین و فلوری تصمیم گرفتند روشی برای کشت قارچ طراحی کنند و هدفشان تولید آن به مقدار کافی برای انجام آزمایش‌های بیشتر در مورد نقش‌های ضد میکروبی آن بود. نورمن هیتلی، یک شیمیدان جوان در آزمایشگاه فلوری، نقش کلیدی در فرآیند خالص‌سازی پنی‌سیلین ایفا کرد. هیتلی و چین روش‌های اولیه استخراج پنی‌سیلین را طراحی کردند که برای به دست آوردن مواد کافی برای انجام اولین آزمایش‌ها با دارو مورد نیاز بود. تا اواسط دهه 1940، پنی‌سیلین کافی در مدرسه پاتولوژی سر ویلیام دان در آکسفورد برای راه‌اندازی آزمایش‌های اثربخشی آن در موش‌ها وجود داشت. این آزمایش که توسط هیتلی و همکارانش انجام شد، داده‌های کلیدی را برای نشان دادن اثر پنی‌سیلین در شرایط زنده [4،5] ارائه کرد. هشت موش با دوز کشنده استرپتوکوک گروه A تزریق شدند. پس از یک ساعت، به دو موش یک دوز پنی‌سیلین (10 میلی‌گرم) و به دو موش 5 میلی‌گرم پنی‌سیلین به همراه سه دوز اضافی 5 میلی‌گرمی در ساعات 3، 5، 7 و 11 پس از عفونت داده شد. چهار موش به عنوان کنترل عمل کردند و پنی‌سیلین دریافت نکردند. هفده ساعت پس از عفونت اولیه، همه موش‌های گروه کنترل مرده بودند، در حالی که همه موش‌هایی که دوز پنی‌سیلین دریافت کرده بودند زنده ماندند (شکل 1A). این مشاهده قابل توجه، شواهد کلیدی را ارائه داد که پنی‌سیلین پتانسیل نجات‌بخش زندگی را دارد.

اولین آزمایش موشی و ظروف سفالی مورد استفاده برای رشد قارچ. A. نتایج اولین آزمایش پنی‌سیلین شامل موش‌ها که توسط دانشمندان آکسفورد در سال 1940 انجام شد (پانل سمت چپ). B. لگن توالت قدیمی که از بیمارستان رادکلیف در آکسفورد برای رشد اولین دسته پنی‌سیلین به دست آمده است. ظرف کشت سفالی که توسط فلوری و همکارانش برای افزایش بازده تولید پنی‌سیلین طراحی شده است (پانل سمت راست). (تصاویر از [4]).
تولید پنی‌سیلین 1941 تا 1943
چالش اصلی پیش روی فلوری و تیمش تولید پنی‌سیلین کافی برای آزمایش‌های بیشتر روی موش‌ها بود، در حالی که آزمایش‌های انسانی به دوزهای بسیار بزرگتری نیاز داشتند. بازده و تولید باید افزایش می‌یافت، اما در طول جنگ هیچ کمکی از شرکت‌های تجاری به دلیل کمبود منابع وجود نداشت. بنابراین، تولید در بخش فلوری راه‌اندازی شد. در ابتدا، از لگن‌های توالت قدیمی برای رشد Penicillium استفاده می‌شد، اما این روش بازده کافی ایجاد نمی‌کرد [4]. با تجهیزات محدود، فلوری و همکارانش ظرف کشت سفالی خود را طراحی کردند. هیتلی و فلوری سپس ترتیب دادند که ظرف توسط یک شرکت سفالگری در حدود 100 متری آکسفورد به صورت انبوه تولید شود، که توسط آشنایان او در سفالگری پیشنهاد شده بود (شکل 1B). در پایان سال 1940، فلوری و همکارانش ظروف را دریافت کردند و هیتلی آنها را در 25 دسامبر با قارچ تلقیح کرد. تا اوایل فوریه 1941، تیم آکسفورد مواد کافی را برای آزمایش‌های بالینی در انسان خالص کرده بود.
اولین آزمایش‌ها در انسان
اولین بیماری که پنی‌سیلین را به عنوان بخشی از آزمایش سمیت دریافت کرد، زنی مبتلا به سرطان پیشرفته بود. بلافاصله پس از تزریق پنی‌سیلین، او دچار تب و لرز شد که ناشی از ناخالصی‌های پیروژنیک موجود در مخلوط پنی‌سیلین بود [5].
ادوارد آبراهام یک بیوشیمیدان در آزمایشگاه فلوری بود و به همراه چین پیشنهاد داد که پنی‌سیلین را می‌توان بیشتر خالص کرد تا هرگونه پیروژن باقیمانده قبل از تجویز به بیماران حذف شود. دومین بیماری که دوز خالص‌شده پنی‌سیلین را دریافت کرد، یک افسر پلیس در بیمارستان رادکلیف بود که دچار عفونت شدید استافیلوکوکی و استرپتوکوکی بود [5]. تزریق‌های مکرر پنی‌سیلین به صورت وریدی به مدت 5 روز تأثیر عمیقی بر بهبودی او داشت. به دلیل کمبود بسیار زیاد پنی‌سیلین، ادرار بیمار باید جمع‌آوری و بازیافت می‌شد تا پنی‌سیلین بیشتری برای تزریق‌های بعدی استخراج شود. در نهایت، کمبود کلی پنی‌سیلین باعث قطع درمان شد و بیمار بلافاصله پس از آن عود کرد و درگذشت [6].
فلوری، هیتلی و چین مجموعه‌ای از آزمایش‌های بالینی بیشتر را بین سال‌های 1941 تا 1942 انجام دادند که شامل 170 بیمار می‌شد. نتایج نشان داد که پنی‌سیلین تأثیر قابل توجهی در مبارزه با عفونت‌های باکتریایی بدون هیچ گونه عوارض جانبی سمی دارد [7].
تیم آکسفورد بلافاصله پتانسیل پنی‌سیلین را برای درمان سربازان مجروح و غیرنظامیان در طول جنگ تشخیص داد. با این حال، بودجه و ظرفیت تولید انبوه پنی‌سیلین در بریتانیا وجود نداشت، بنابراین در سال 1941 فلوری و هیتلی به ایالات متحده، که هنوز در جنگ نبود، رفتند تا به دنبال حمایت باشند. فلوری و هیتلی به همراه همکاران آمریکایی به ایجاد آنچه بعداً به عنوان "پروژه پنی‌سیلین" شناخته شد، کمک کردند. کار این پروژه سه جریان اصلی داشت: اولین مورد بر بهبود خالص‌سازی پنی‌سیلین متمرکز بود؛ دومی هدفش یافتن سویه‌های قوی‌تر Penicillium بود و هیتلی به طور نزدیک با وزارت کشاورزی ایالات متحده برای شناسایی این سویه‌ها همکاری کرد؛ و جریان سوم، به رهبری فلوری و شرکای آمریکایی‌اش، بر یافتن شرکت‌های داروسازی متمرکز بود که تولید انبوه پنی‌سیلین را بر عهده بگیرند. در نهایت، 15 شرکت داروسازی در هر دو کشور بریتانیا و ایالات متحده بر روی تولید پنی‌سیلین کار کردند و آزمایش‌های بالینی در سراسر ایالات متحده برای اثبات بیشتر اثربخشی دارو انجام شد. اولین آزمایش‌های پنی‌سیلین در محیط جنگی توسط فلوری در بیمارستان‌های نظامی در شمال آفریقا در سال 1942 انجام شد و نشان داد که پنی‌سیلین هنگام استفاده بر روی زخم‌های تازه و عفونی مؤثر است [8]. واضح بود که پنی‌سیلین نقش مهمی در تلاش جنگی برای نجات جان بسیاری از سربازان خواهد داشت. عفونت‌های باکتریایی کشنده‌ای که در طول جنگ جهانی اول جان هزاران سرباز را گرفت، به لطف پنی‌سیلین قابل درمان شد. به زودی، تلاش‌های مشترک بین دولت، صنعت و دانشمندان بریتانیایی و آمریکایی منجر به تولید کافی پنی‌سیلین تا روز D در سال 1944 شد، زمانی که نیروهای متفقین در فرانسه پیاده شدند [8،9]. پس از جنگ، تا سال 1946، پنی‌سیلین به طور گسترده برای تجویز در دسترس بود.
در سال 1945، به فلینگ، فلوری و چین جایزه نوبل برای "کشف پنی‌سیلین و اثر درمانی آن در بیماری‌های عفونی مختلف" [10] اهدا شد. چین و آبراهام به کار بر روی ساختار پنی‌سیلین تا سال 1943 ادامه دادند، زمانی که آبراهام برای اولین بار ساختار بتا-لاکتام را پیشنهاد کرد. این موضوع توسط دوروتی هاجکین و باربارا لو با استفاده از کریستالوگرافی اشعه ایکس تأیید شد [11،12].
کشف پنی‌سیلین مسیر تاریخ را تغییر داد. پنی‌سیلین جان هزاران سرباز مجروح و غیرنظامیان را در طول بزرگترین جنگ‌ها نجات داد و کشف آن پایه و اساس عصر آنتی‌بیوتیک و توسعه بعدی آنتی‌بیوتیک‌های قوی‌تر را بنا نهاد.
مکانیسم‌های پنی‌سیلین، یک درمان انقلابی و الهام‌بخش در پزشکی مدرن
یک عنصر ساختاری ضروری برای بیشتر باکتری‌ها دیواره سلولی است، یک لایه محافظ از پپتیدوگلیکان (PGN) که عملکرد اصلی آن حفظ یکپارچگی و شکل سلول و جلوگیری از نفوذ ماکرومولکول‌ها به داخل سلول است [13]. PGN درست خارج از غشای سیتوپلاسمی قرار دارد و از زنجیره‌های متناوب N-استیل گلوکوزآمین (GlcNAc) و N-استیل مورامیک اسید (MurNAc) تشکیل شده است که به صورت کووالانسی از طریق پپتیدهای کوتاه (شکل 2) متصل به هم متصل شده‌اند. در طول رشد و تقسیم، PGN به طور مداوم سنتز و بازسازی می‌شود. بنابراین، برای باکتری‌ها ضروری است که بتوانند اجزای PGN را سنتز کرده و آنها را به یک ماکرومولکول واحد مونتاژ کنند. استحکام مشخصه PGN در ساختار شبکه‌ای آن نهفته است که عمدتاً از پیوندهای متقاطع پپتیدی مشتق شده است [13]. این پیوندها توسط فعالیت آنزیم‌های خاصی به نام ترانس‌پپتیدازها یا پروتئین‌های اتصال پنی‌سیلین (PBPs) تشکیل می‌شوند. پنی‌سیلین، مانند سایر اجزای آنتی‌بیوتیک‌های بتا-لاکتام، حاوی یک حلقه بتا-لاکتام چهار عضوی است (شکل 3)، که مسئول مهار ترانس‌پپتیداز است [14]. با تقلید از دو اسید D-آلانین آخر پپتید، پنی‌سیلین قادر است به طور برگشت‌ناپذیری به محل فعال ترانس‌پپتیداز متصل شود و از اتصال زنجیره‌های پپتیدوگلیکان جلوگیری کند. بنابراین، با مسدود کردن تشکیل پل‌های پپتیدی، پنی‌سیلین از تشکیل PGN جدید جلوگیری می‌کند و سلول در برابر لیز حساس می‌شود، زیرا PGN دیگر قادر به ارائه مقاومت در برابر فشار اسمزی نیست. علاوه بر این، پنی‌سیلین به طور خاص باکتری‌ها را هدف قرار می‌دهد، زیرا سلول‌های یوکاریوتی دارای هر دو PGN و آنزیم‌های مسئول سنتز PGN نیستند.

نمایش شماتیک از مکانیسم عمل پنی‌سیلین. PGN از زنجیره‌های پلی‌ساکاریدی تشکیل شده از واحدهای GlcNAc و MurNAc (با سایه‌های مختلف آبی نشان داده شده) که به نوبه خود دارای پپتیدهای کوچکی هستند. آنزیم ترانس‌پپتیداز (PBP) (به رنگ قهوه‌ای) کاتالیزور تشکیل پیوندهای متقاطع بین این پپتیدها است، با اتصال خاص به دو اسید D-آلانین آخر یک پپتید (دایره‌های قرمز). پنی‌سیلین ساختار این بقایا را تقلید می‌کند و با تشکیل یک پیوند کووالانسی برگشت‌ناپذیر به باقیمانده سرین کاتالیزوری آنزیم، PBP را غیرفعال می‌کند [69].

ساختارهای شیمیایی کلاس‌های مختلف پنی‌سیلین. نمونه‌هایی از نسل‌های مختلف پنی‌سیلین نشان داده شده است. حلقه بتا-لاکتام، ویژگی مشترک همه کلاس‌ها، به رنگ قهوه‌ای برجسته شده است و جایگزین شیمیایی مربوطه در زنجیره جانبی با رنگ‌های زیر کدگذاری شده است: آبی، پنی‌سیلین G (بنزیل پنی‌سیلین کلاس، نسل اول)؛ زرد، متی‌سیلین (نسل دوم)؛ سبز، آمپی‌سیلین (کلاس آمینوپنی‌سیلین، نسل سوم)؛ نارنجی، کاربنی‌سیلین (کلاس کاربوکسی‌پنی‌سیلین، نسل چهارم)؛ بنفش، آزلوسیلین (کلاس اورئیدوپنی‌سیلین، نسل چهارم).
در حال حاضر، نام "پنی‌سیلین" به طور کلی برای اشاره به مولکول‌های مختلفی استفاده می‌شود که دارای ساختار مبتنی بر بتا-لاکتام و فعالیت ضد باکتریایی مشابه بنزیل پنی‌سیلین (پنی‌سیلین G) - مولکول اصلی استخراج شده از P. notatum هستند. طبقه‌بندی پنی‌سیلین‌ها بر اساس جایگزینی‌های شیمیایی روی باقیمانده متصل به حلقه بتا-لاکتام است که فعالیت‌های مختلفی را به ارمغان می‌آورد. بنزیل پنی‌سیلین‌ها، به عنوان مثال، در برابر باکتری‌های گرم مثبت، به ویژه کوکسی‌ها، مانند استافیلوکوک‌ها، پنومونی‌ها و سایر استرپتوکوک‌ها و باسیل‌ها، از جمله Bacillus anthracis، Clostridium perfringens و Corynebacterium diphtheriae فعال‌تر هستند، اما در برابر باکتری‌های گرم منفی کمتر مؤثر هستند. ناتوانی در عمل در برابر باکتری‌های گرم منفی نه تنها در بنزیل پنی‌سیلین‌ها بلکه در بسیاری از آنتی‌بیوتیک‌های مختلف مشاهده می‌شود. این عمدتاً به دلیل دو عامل است: اولاً، بر خلاف باکتری‌های گرم مثبت، گونه‌های گرم منفی حاوی غشای بیرونی هستند که به عنوان یک مانع انتخابی عمل می‌کند و از نفوذ پنی‌سیلین جلوگیری می‌کند [15]؛ ثانیاً، برخی از باکتری‌های گرم منفی ژن‌های خاصی را به دست آورده‌اند که برای پنی‌سیلازها (همچنین به عنوان بتا-لاکتامازها شناخته می‌شوند) کدگذاری می‌کنند، کلاسی از آنزیم‌ها که پنی‌سیلین را با هیدرولیز حلقه بتا-لاکتام غیرفعال می‌کنند [16].
پس از استفاده گسترده از "پنی‌سیلین‌های طبیعی"، سویه‌های تولید کننده پنی‌سیلاز نیز در میان گونه‌های گرم مثبت ظاهر شدند. این امر تحقیقات دارویی را به سمت توسعه پنی‌سیلین‌های نیمه سنتتیک مقاوم به بتا-لاکتاماز (یعنی پنی‌سیلین‌های نسل دوم) مانند اکسی‌سیلین، متی‌سیلین و دیکلوکساسیلین سوق داد که به دلیل توانایی‌شان در مقاومت در برابر پنی‌سیلازهای موجود در استافیلوکوک‌ها، به عنوان پنی‌سیلین‌های ضد استافیلوکوکی تعریف می‌شوند. طیف فعالیت نسبتاً باریک این آنتی‌بیوتیک‌ها و نیاز به پوشش گسترده‌تر در برابر باکتری‌های گرم منفی، انگیزه‌ای برای گسترش پنی‌سیلین‌های نسل دوم شد. در دهه 1960، پنی‌سیلین‌های نسل سوم و طیف گسترده که به عنوان آمینوپنی‌سیلین‌ها نیز شناخته می‌شوند، معرفی شدند. آموکسی‌سیلین و آمپی‌سیلین نمونه‌های اصلی این گروه هستند و بر خلاف پیشینیان خود، پنی‌سیلین‌های نسل سوم ثابت کردند که در برابر گروه گسترده‌تری از باکتری‌های گرم منفی (از جمله Haemophilus influenzae، Escherichia coli، Salmonella spp. و Shigella spp.) مؤثرتر هستند، به لطف پایداری بالاتر خود در برابر پنی‌سیلازها [16]. آخرین نسل پنی‌سیلین‌ها که شامل کاربوکسی‌پنی‌سیلین‌ها و اورئیدوپنی‌سیلین‌ها است، طیف پوشش پنی‌سیلین را در برابر باکتری‌های گرم منفی گسترش داد و فعالیت قوی علیه Pseudomonas aeruginosa را نشان داد [17].
علاوه بر پنی‌سیلین‌ها، کلاس‌های دیگری از ترکیبات بتا-لاکتام کشف شده و برای استفاده بالینی معرفی شده‌اند. در سال 1945، اولین جزء خانواده سفالوسپورین از قارچ Cephalosporium acremonium جدا شد [18]. چندین نسل از این آنتی‌بیوتیک جدید از طریق اصلاحات شیمیایی مختلف ترکیب طبیعی که در ابتدا جدا شده بود، توسعه یافته است و فعالیت طیف وسیع‌تری را افزایش می‌دهد. از اواخر دهه 1970، پیشرفت‌های جدید در تغییرات شیمیایی ساختار اصلی بتا-لاکتام منجر به تولید آنتی‌بیوتیک‌های بتا-لاکتام بیشتر، از جمله پنم‌ها، کارباپنم‌ها و مونو باکتام‌ها شد [19].
مقاومت به پنی‌سیلین: علائم اولیه، پیشرفت و مشکل جهانی
اولین نشانه مقاومت آنتی‌بیوتیکی بلافاصله پس از کشف پنی‌سیلین ظاهر شد. در سال 1940، آبراهام و چین گزارش دادند که یک سویه E. coli قادر به غیرفعال کردن پنی‌سیلین با تولید پنی‌سیلاز است [20].
گسترش مقاومت به پنی‌سیلین در سال 1942 مستند شد، زمانی که چهار سویه Staphylococcus aureus در بیماران بستری در بیمارستان در برابر عمل پنی‌سیلین مقاوم یافت شدند [21]. در طول چند سال بعد، نسبت عفونت‌های ناشی از S. aureus مقاوم به پنی‌سیلین به سرعت افزایش یافت و به سرعت از بیمارستان‌ها به جوامع گسترش یافت. تا اواخر دهه 1960، بیش از 80 درصد از سویه‌های S. aureus به دست آمده از جوامع و بیمارستان‌ها به پنی‌سیلین مقاوم بودند [22]. گسترش سریع مقاومت به پنی‌سیلین به طور موقت پس از معرفی متی‌سیلین نسل دوم در دهه 1960 متوقف شد. با این حال، سویه‌های مقاوم به متی‌سیلین به زودی ظاهر شدند و تنها در سال 1981 مکانیسم این مقاومت آشکار شد [23]: این سویه‌ها دارای یک PBP تغییر یافته به نام PBP-2a بودند که میل کمتری به پنی‌سیلین نشان می‌داد و در نتیجه مقاومت به پنی‌سیلین را ایجاد می‌کرد. PBP-2a توسط mecA کدگذاری می‌شود، یک ژن واقع در کروموزوم S. aureus [24] که در جزیره ژنومی متحرک SCCmec (کروموزوم مکانیسم مقاومت استافیلوکوکی) قرار دارد [25]. در حدود 20 سال، مقاومت به متی‌سیلین در ایالات متحده بومی شد و به 29 درصد از بیماران آلوده به S. aureus بستری در بیمارستان رسید [26،27].
در سال 1967، سویه‌های S. pneumoniae نیز به پنی‌سیلین مقاوم شدند [28]. تا سال 1999، درصد موارد مرتبط با عفونت پنومونی مقاوم به آنتی‌بیوتیک در مقایسه با سال 1979 سه برابر شده و به 14.4 درصد در آفریقای جنوبی رسید [29]. در سال 1976، بتا-لاکتامازهای تولید کننده گونوکوک در انگلستان و ایالات متحده جدا شدند [30-32]. گسترش سریع مقاومت گونوکوک به دنبال آن بود [33] و در طول 10 سال پس از معرفی اولیه پنی‌سیلین برای درمان گونوрея، شیوع سویه‌های مقاوم به پنی‌سیلین گونوکوکی به اوج خود رسید، به ویژه در آسیا [30]. علاوه بر این، در سال 1983، یک شیوع بزرگ گونوکوک مقاوم به غیر بتا-لاکتاماز در شهر دورام، کارولینای شمالی (ایالات متحده) رخ داد [34]. مقاومت این سویه‌ها از طریق کروموزومی بود، به دلیل ظهور جهش‌هایی که PBP2 هدف پنی‌سیلین را تغییر می‌دهد و بیان سیستم‌های خروجی دارو را افزایش می‌دهد [35،36]. در مجموع، این رویدادها منجر به ممنوعیت استفاده از پنی‌سیلین به عنوان داروی خط اول برای درمان گونوрея در بیشتر نقاط جهان شد [37].
گروه دیگری از باکتری‌ها با نرخ بالای مقاومت به پنی‌سیلین، انتروباکتریاسه هستند، که چندین سویه از آنها به طور ذاتی در برابر آمینوپنی‌سیلین‌ها، به ویژه در میان گونه‌های E. coli مقاوم هستند [38-40]. بین سال‌های 1950 و 2001، تقریباً دو سوم E. coli که باعث بیماری‌های انسانی می‌شوند در ایالات متحده در برابر آمپی‌سیلین مقاوم بودند [40] و نرخ مقاومت آمینوپنی‌سیلین همچنان در حال افزایش است [41].
توسعه مقاومت همزمان با معرفی نسل‌های جدید پنی‌سیلین در عمل بالینی (شکل 4) بود. بیش از 150 آنتی‌بیوتیک از زمان کشف پنی‌سیلین کشف شده‌اند و برای اکثر آنتی‌بیوتیک‌های موجود، مقاومت ایجاد شده است. علاوه بر این، افزایش اخیر سویه‌های چند/پان-دارو مقاوم با افزایش موربیدیته و مرگ و میر همراه بوده است. به طور کلی، عدم اثربخشی درمان‌های آنتی‌بیوتیکی در برابر عفونت‌های "سوپر باگ" منجر به ماندگاری و گسترش گونه‌های چند مقاوم [42] در سراسر جهان شده است. این یک تهدید جدی جهانی برای بهداشت عمومی [41] است.

سفر توسعه آنتی‌بیوتیک و مقاومت. تاریخ‌های کلیدی برای معرفی کلاس‌های مختلف پنی‌سیلین و ظهور مربوطه نشان داده شده است (بالا و پایین به ترتیب). نمونه‌هایی از نسل‌های مختلف پنی‌سیلین نشان داده شده و مطابق شکل 3 رنگ‌کدگذاری شده‌اند.
عصر پس از آنتی‌بیوتیک
در اوایل سال 1945، فلینگ پیش‌بینی کرد که تقاضای بالای عمومی برای آنتی‌بیوتیک‌ها منجر به "عصر سوء استفاده" خواهد شد؛ این امر در نهایت به واقعیت پیوست [43-45]. به محض اینکه اثرات معجزه‌آسای پنی‌سیلین برای عموم آشکار شد، این آنتی‌بیوتیک شروع به استفاده بیش از حد کرد. این امر فشار انتخابی برای ظهور سویه‌های مقاوم به پنی‌سیلین را ایجاد کرد که در طی چند سال در کشورهای مختلف گسترش یافت. کشف هر نسل جدید از آنتی‌بیوتیک به سرعت همان روند را دنبال کرد. چندین مطالعه ارتباط بین استفاده از آنتی‌بیوتیک و ظهور مقاومت را نشان داده است. در سال 2001، نظارت اروپایی بر مصرف آنتی‌میکروبی (ESAC) در یک پروژه، تغییرات مقاومت آنتی‌میکروبی (AMR) را در باکتری‌های انتخابی مستند کرد و ارتباط روشنی بین مقاومت و مصرف آنتی‌میکروبی در کشورهای اروپایی یافت [46]. این موضوع به ویژه در مورد S. pneumoniae مشهود بود، که در کشورهای جنوب و شرق اروپا، مانند فرانسه، اسپانیا، پرتغال و اسلوونی، که آنتی‌بیوتیک‌ها به مقدار بیشتری مصرف می‌شوند، نرخ‌های بالاتری از مقاومت آنتی‌بیوتیکی یافت شد [46].
این فرضیه وجود دارد که استفاده بیش از حد از آنتی‌بیوتیک‌ها با تجویز و تجویز نامناسب درمان آنتی‌بیوتیکی مرتبط است [45]. یک مطالعه اخیر که در ایالات متحده انجام شد، داده‌های نسخه‌های آنتی‌بیوتیک‌های تجویز شده بین سال‌های 2010 تا 2011 را تجزیه و تحلیل کرد و نشان داد که تقریباً 30 درصد از نسخه‌های آنتی‌بیوتیک‌های تجویز شده به صورت خوراکی غیرضروری هستند [47]. علاوه بر این، همانطور که سازمان بهداشت جهانی در سال 2014 اظهار داشت، آنتی‌بیوتیک‌ها می‌توانند به طور قانونی بدون نسخه در 19 کشور اروپایی خریداری شوند و در پنج کشور می‌توانند بدون نسخه از اینترنت خریداری شوند. بنابراین، دسترسی آسان به آنتی‌بیوتیک‌ها احتمالاً منجر به استفاده بیش از حد از این داروها و کمک به مشکل فعلی مقاومت آنتی‌بیوتیکی شده است.
عامل دیگری که تصور می‌شود به مقاومت آنتی‌بیوتیکی کمک می‌کند، استفاده گسترده از آنتی‌بیوتیک‌ها در کشاورزی است، عمدتاً به عنوان تقویت‌کننده‌های رشد و برای جلوگیری از عفونت در دام [45]. اکثریت مصرف آنتی‌بیوتیک‌ها برای اهداف کشاورزی است و 63000 تا بیش از 240000 تن مصرف سالانه جهانی آنتی‌بیوتیک را تشکیل می‌دهد [48-50]. این استفاده گسترده از آنتی‌بیوتیک‌ها تأثیر مثبتی بر ظهور سویه‌های مقاوم داشته است که می‌توانند مستقیماً از حیوانات به انسان از طریق زنجیره غذایی منتقل شوند. یک گزارش سازمان بهداشت جهانی در سال 2013 نشان داد که سطوح مقاومت Campylobacter به چندین آنتی‌بیوتیک احتمالاً به مصرف گوشت مرغ آلوده در بسیاری از نقاط جهان مرتبط است [61]. استفاده بیش از حد از آنتی‌بیوتیک‌ها همچنین تصور می‌شود به میکrobiوم محیطی آسیب برساند. آنتی‌بیوتیک‌ها می‌توانند نه تنها از طریق استفاده مستقیم از مواد نگهدارنده برای گیاهان، بلکه از طریق ادرار و مدفوع دفع شده توسط حیوانات درمان شده با آنتی‌بیوتیک به محیط زیست برسند. به این ترتیب، گونه‌های غیربیماری‌زا یا فرصت‌طلب محیطی می‌توانند در معرض آنتی‌بیوتیک‌ها قرار گیرند و به عنوان مخزن ژن‌های مقاومت عمل کنند [43،52].
همانطور که در اولین گزارش بزرگ سازمان بهداشت جهانی در مورد AMR بیان شده است، داده‌های جهانی کافی در مورد AMR وجود ندارد [53]. جمع‌آوری داده‌ها در سطح جهانی برای نظارت بر AMR برای ایجاد ارتباط بین استفاده از آنتی‌بیوتیک و مقاومت در سراسر کشورها و طراحی استراتژی‌های مداخله برای هدف قرار دادن AMR در مقیاس جهانی ضروری است. با این حال، چالش‌هایی در روش‌های مورد استفاده برای جمع‌آوری داده‌های جهانی وجود دارد. AMR به طور مداوم در حال تکامل است و بنابراین واضح است که داده‌های مقاومت جمع‌آوری شده از چندین کشور تنها یک عکس فوری از یک وضعیت بسیار پویا را به ما ارائه می‌دهد. سیستم‌های بهتری برای نظارت بر AMR باید طراحی شوند تا با در نظر گرفتن افرادی که در معرض مواد ضد میکروبی قرار دارند، تراکم جمعیت انسانی و همچنین تأثیر کلاس‌های آنتی‌بیوتیکی فردی بر باکتری‌های خاص، در نظر گرفته شود [54].
اخیراً، دولت بریتانیا یک بررسی در مورد مقاومت آنتی‌میکروبی [55] را کمیسیون داد. این موضوع یک نکته مهم را برجسته کرد: اپیدمی AMR که اکنون با آن روبرو هستیم یک مشکل جهانی است که نه تنها جوامع پزشکی و علمی، بلکه کل جامعه را در بر می‌گیرد. نویسندگان هزینه مالی AMR و همچنین هزینه انسانی را بررسی کردند و گام‌هایی را که جامعه جهانی باید برای هدف قرار دادن AMR و رویکردهای جدید برای درمان‌های آنتی‌میکروبی بردارد، ترسیم کردند. یک برنامه ده ماده‌ای که در این گزارش ارائه شده است (جدول 1) هدف ارائه استراتژی‌های کلیدی است که باید برای رسیدگی به مشکل AMR اجرا شود. در قلب این برنامه فراخوانی برای همکاری بین‌المللی نهفته است که برای متوقف کردن تجویز نامناسب آنتی‌بیوتیک‌ها، افزایش نظارت و توسعه درمان‌های جدید ضروری است. پیشرفت‌های قابل توجهی با ایجاد چندین صندوق جهانی از جمله صندوق نوآوری جهانی که اقدامات چندین دولت را با نهادهای تأمین مالی موجود ترکیب می‌کند، حاصل شده است [56]. با هم، این صندوق هدف ایجاد تشخیص‌های بهتر برای AMR و سرمایه‌گذاری در تحقیقات برای توسعه آنتی‌بیوتیک را دنبال می‌کند. علاوه بر بررسی بریتانیا، کشورهای دیگر اهمیت اقدام هماهنگ برای مبارزه با AMR را تشخیص داده‌اند. در سال 2014، دولت ایالات متحده طرح اقدام ملی برای مبارزه با باکتری‌های مقاوم به آنتی‌بیوتیک را طراحی کرد که هدف آن کاهش و جلوگیری از ظهور بیماری‌های ناشی از باکتری‌های مقاوم به دارو است [57]. این طرح همچنین بر اهمیت بهبود زیرساخت‌های نظارت بهداشت عمومی و طراحی بهتر آزمایشگاه‌های تشخیصی برای شناسایی باکتری‌های مقاوم تأکید دارد. به طور مشابه، ابتکار برنامه مشترک اتحادیه اروپا در مورد AMR (JPIAMR) برای ایجاد یک پلتفرم همکاری بین‌المللی برای کاهش AMR ایجاد شد. بین سال‌های 2014-2016، JPIAMR 55 میلیون یورو برای پروژه‌های کلیدی AMR تأمین مالی کرده و با موفقیت نقشه تمام تحقیقات AMR و سرمایه‌گذاری‌های مرتبط در کشورهای عضو خود را ایجاد کرده است که شامل 19 کشور اروپایی و همچنین شرکای خارج از اروپا مانند ژاپن، کانادا و آرژانتین است. جالب اینجاست که در فوریه 2017 کمیسیون اروپا برای تحقیق و نوآوری 1 میلیون یورو جایزه افق را برای "استفاده بهتر از آنتی‌بیوتیک‌ها" به شرکت Minicare HNL [58] اهدا کرد. دستگاه طراحی شده توسط Minicare HNL می‌تواند یک آزمایش انگشت‌خوری را انجام دهد تا در عرض چند دقیقه تعیین کند که آیا بیمار به عفونت باکتریایی یا ویروسی مبتلا است و در نتیجه تشخیص دقیق برای تجویز مناسب آنتی‌بیوتیک‌ها را فراهم می‌کند. انتظار می‌رود این دستگاه مقرون به صرفه و آسان برای استفاده در سال 2018 برای پزشکان در دسترس باشد. در سطح جهانی، استراتژی‌های پیشگیری و مداخله AMR نیز توسط سازمان بهداشت جهانی تأیید شده است. به عنوان یکی از این ابتکارات، انتظار می‌رود که همه کشورهای عضو سازمان بهداشت جهانی تا سال 2017 طرح‌های اقدام ملی برای مبارزه با AMR را تدوین کنند [59]. این بدون شک اولین گام کلیدی در اجرای تمام طرح‌های اقدام اصلی موجود خواهد بود که اهداف یکسانی را دنبال می‌کنند: متوقف کردن و جلوگیری از گسترش سویه‌های باکتریایی چند مقاوم.

جدول 1
*مقابله با AMR. برنامه ده ماده‌ای پیشنهادی توسط جیم او’نیل و همکاران به دولت بریتانیا به عنوان بخشی از بررسی مقاومت آنتی‌میکروبی [55].*
1 آگاهی عمومی•برنامه‌های بهداشت عمومی در سراسر کشورها2 جلوگیری از گسترش عفونت•گسترش دسترسی به آب تمیز و بهداشت مناسب•کاهش عفونت در بیمارستان‌ها و مراکز مراقبت3 کاهش استفاده از آنتی‌بیوتیک در کشاورزی•محدود کردن استفاده از آنتی‌بیوتیک‌های بسیار مهم در کشاورزی•جلوگیری از انتشار آنتی‌بیوتیک‌ها به محیط زیست4 نظارت جهانی•برنامه‌های نظارتی بزرگ از جمله دستور کار امنیت بهداشتی جهانی ایالات متحده، صندوق فلینگ بریتانیا، سیستم نظارت جهانی AMR سازمان بهداشت جهانی•دسترسی آسان به داده‌ها در سراسر جهان5 تشخیص‌های سریع جدید•حمایت از تحقیق و نوآوری در این زمینه6 استفاده از جایگزین‌های آنتی‌میکروبی•واکسن‌ها•درمان با باکتریوفاژ، باکتری‌های مهندسی شده، پپتیدهای آنتی‌میکروبی7 به رسمیت شناختن محققان در بیماری‌های عفونی•مسیرهای شغلی و پاداش‌های واضح برای دانشمندان در این زمینه8 صندوق نوآوری جهانی•پیوند و گسترش ابتکارات اصلی•تأمین مالی پروژه‌های مختلف (به عنوان مثال تحقیق و توسعه که ممکن است فاقد انگیزه تجاری باشد)9 سرمایه‌گذاری بهتر برای داروهای جدید•دولت‌ها باید راه‌های جدیدی برای پاداش دادن به نوآوری پیدا کنند•ارتباط بین سود و حجم فروش باید کاهش یابد10 ائتلاف جهانی برای اقدام واقعی•تلاش‌های مشترک از سوی G20 و سازمان ملل متحد مورد نیاز است•باید یک برنامه تغییر گام برای مبارزه با AMR دوباره طراحی شود
رویکردهای جایگزین برای درمان بیماری‌های عفونی
مسیر یافتن آنتی‌بیوتیک‌های جدید و توسعه آنها به دارو طولانی و پرهزینه است. هزینه آوردن یک داروی جدید به بازار بین 800 میلیون تا 1 میلیارد دلار است و به طور متوسط بیش از 10 سال طول می‌کشد تا وارد کلینیک شود. با توجه به فشار زمانی که در حال حاضر در نبرد با AMR با آن روبرو هستیم، رویکرد دیگری این است که به دنبال جایگزین‌هایی برای درمان آنتی‌بیوتیکی باشیم.
به خوبی شناخته شده است که برخی از فلزات خواص ضد میکروبی دارند؛ بنابراین، بررسی نانوذرات فلزی به عنوان یک درمان ضد میکروبی جدید می‌تواند باکتری‌های مقاوم به آنتی‌بیوتیک را از بین ببرد. راه‌های مختلفی وجود دارد که نانوذرات فلزی می‌توانند بر بقای باکتری‌ها تأثیر بگذارند. به عنوان مثال، مواد ضد میکروبی حاوی نقره می‌توانند استرس فیزیکی را به سلول‌های باکتریایی وارد کنند. شواهد دیگری نشان می‌دهد که گالیم می‌تواند با اختلال در جذب یون‌های فلزی باکتریایی، در مسیرهای متابولیکی باکتری‌ها اختلال ایجاد کند [60] که به نوبه خود بیوفیلم‌های P. aeruginosa را در شرایط آزمایشگاهی از بین می‌برد. گالیم در حال حاضر وارد آزمایش‌های بالینی به عنوان یک درمان ضد میکروبی برای بیماران مبتلا به فیبروز کیستیک است، با این حال، سمیت و فعالیت طیف باریک نانوذرات فلزی به طور کلی یک چالش باقی می‌ماند [60،61].
برخی از مطالعات نشان داده‌اند که باکتری‌های مهندسی ژنتیکی می‌توانند به عنوان ابزاری برای از بین بردن باکتری‌های بیماری‌زا عمل کنند. هوانگ و همکارانش نشان داده‌اند که E. coli مهندسی شده در آزمایشگاه قادر به ترشح پپتیدهای آنتی‌میکروبی در پاسخ به مولکول‌های حسگر جمعیت آزاد شده توسط P. aeruginosa است [62]. این پپتیدهای آنتی‌میکروبی قادر به تخریب بیوفیلم‌های تشکیل شده توسط P. aeruginosa بودند که نشان می‌دهد می‌توان باکتری‌های "شکارچی" را به طور خاص برای هدف قرار دادن پاتوژن‌های مهم مهندسی کرد.
استفاده از پپتیدهای آنتی‌میکروبی به تنهایی رویکرد دیگری است. به عنوان مثال، پکسیگانان، یک پپتید طبیعی که بیش از ده سال پیش در پوست قورباغه پنجه‌دار آفریقایی شناسایی شد، نشان داده است که در کشتن باکتری‌های گرم مثبت و گرم منفی مؤثر است [63]. این دارو اکنون وارد آزمایش بالینی فاز 3 به عنوان درمانی برای زخم‌های دیابتی شده است [64،65].
درمان با باکتریوفاژ به عنوان جایگزینی برای هدف قرار دادن باکتری‌های مقاوم به آنتی‌میکروبی در حال ظهور است. در برخی از کشورها، درمان با باکتریوفاژ برای چندین سال استفاده شده است و مراکزی برای درمان با باکتریوفاژ وجود دارد، مانند آنهایی که در گرجستان هستند. کشورهای اروپایی از جمله سوئیس، بلژیک و فرانسه شروع به بررسی درمان با باکتریوفاژ با ایجاد پروژه Phagoburn کرده‌اند که بر استفاده از ترکیبی از درمان‌های باکتریوفاژ برای درمان سوختگی‌های آلوده به باکتری‌ها متمرکز است. این درمان اکنون در آزمایش‌های بالینی فاز I-II است [66]. جامعه علمی هنوز به دنبال راه‌هایی برای غلبه بر موانع درمان با باکتریوفاژ است. به عنوان مثال، اعتبارسنجی تولید دشوار است، زیرا ترکیبات باکتریوفاژ یا کوکتل‌های باکتریوفاژ بسیار متغیر هستند. علاوه بر این، پایداری باکتریوفاژها و فعالیت ضد باکتریایی آنها باید تأیید شود.
پیشگیری از عفونت‌ها در وهله اول استراتژی دیگری برای مقابله با AMR است. دسترسی به آب آشامیدنی سالم و سیستم‌های مراقبت بهداشتی مؤثر به طور قابل توجهی بار AMR را با محدود کردن گسترش عفونت‌ها و کاهش تعداد افراد آلوده کاهش می‌دهد. علاوه بر این، بهبود بهداشت و بهداشت در بیمارستان‌ها می‌تواند تعداد موارد مرتبط با باکتری‌های چند مقاوم را کاهش دهد [55].
برخلاف درمان‌های آنتی‌میکروبی، واکسن‌ها چندین مزیت دارند. اولاً، آنها می‌توانند از عفونت‌های ناشی از باکتری‌های مقاوم به آنتی‌بیوتیک و باکتری‌های حساس به آنتی‌بیوتیک جلوگیری کنند. ثانیاً، واکسن‌ها می‌توانند ایمنی جمعی را فراهم کنند و با کاهش انتقال پاتوژن‌ها، از افراد واکسینه نشده محافظت کنند. علاوه بر این، واکسیناسیون ممکن است بر کلونیزاسیون باکتریایی تأثیر بگذارد و در نتیجه جمعیت کلی باکتری‌ها را کاهش دهد و احتمال گسترش ژن‌های مقاومت به میکروفلور طبیعی را کاهش دهد [67]. ثالثاً، آنتی‌بیوتیک‌ها اغلب به افرادی که به عفونت ویروسی مبتلا هستند برای جلوگیری از هرگونه عوارض احتمالی ناشی از عفونت باکتریایی داده می‌شوند. برنامه‌های واکسیناسیون می‌توانند از عفونت‌های ویروسی جلوگیری کنند که به نوبه خود مصرف آنتی‌بیوتیک‌ها را کاهش می‌دهد و AMR رو به رشد را مهار می‌کند. مشابه ایمن‌سازی انسانی، واکسن‌ها می‌توانند در کشاورزی برای کاهش مصرف آنتی‌بیوتیک در بخش کشاورزی مورد استفاده قرار گیرند.
مثالی برای نشان دادن تأثیر موفقیت‌آمیز واکسن‌ها بر AMR، معرفی واکسن کونژوگه پنوموکوک (PCV) است. این واکسن در سال 2001 در کودکان در ایالات متحده معرفی شد و منجر به کاهش چشمگیر بیماری‌های پنوموکوکی، از جمله عفونت‌های مقاوم به آنتی‌بیوتیک شد. موارد مقاوم به پنی‌سیلین 81 درصد کاهش یافت و کاهش کلی عفونت‌های پنوموکوکی مقاوم در کودکان بزرگتر و همچنین بزرگسالانی که واکسن دریافت نکرده بودند، مشاهده شد. این نشان دهنده ایمنی جمعی است که منجر به کاهش تخمینی 50 درصدی کل موارد مقاوم به پنی‌سیلین شد [68].
نتایج مشابه پس از معرفی واکسن کونژوگه Haemophilus influenzae نوع b (Hib) در سال 1990 به دست آمد که سرعت تکامل سویه‌های مقاوم را کاهش داد [67].
برای اینکه واکسن‌ها به عنوان یک استراتژی آنتی‌میکروبی مؤثر باشند، باید بر چالش‌های متعددی غلبه کرد. به عنوان مثال، واکسن پنوموکوکی معرفی شده در سال 2001 توانست در برابر هفت سرتیپ تعریف شده توسط پلی‌ساکارید کپسولی از افراد محافظت کند. با گذشت زمان، بروز بیماری ناشی از سرتیپ‌های غیر واکسنی پنوموکوک افزایش یافت. این امر منجر به معرفی یک PCV اصلاح شده شد که پوشش گسترده‌تری را برای شش سرتیپ اضافی فراهم می‌کند و محافظت گسترده‌تری را ارائه می‌دهد. بنابراین، تأثیر واکسن‌ها باید نظارت شود تا واکسن‌ها بتوانند برای پوشش سویه‌های در حال ظهور به‌روز شوند.
درمان‌های جایگزین به ابزارهای تشخیصی سریع برای شناسایی سریع و کارآمد عفونت باکتریایی نیاز دارند. این امر رویکردهای هدفمندتری را به درمان از طریق تعیین گونه باکتریایی ایجاد کننده بیماری امکان‌پذیر می‌کند. تکنیک‌های تشخیصی مؤثر و غربالگری‌های سریع نیز تجویز تجربی آنتی‌بیوتیک‌های موجود را کاهش می‌دهد و امیدوار است که مزیت انتخابی برای سویه‌های مقاوم به آنتی‌بیوتیک را کاهش دهد.
درک مکانیسم‌هایی که در زیر مقاومت قرار دارند، همچنان یک اولویت کلیدی است، زیرا کسب و توسعه مقاومت بسته به گونه و مرحله عفونت متفاوت است. زیرکانه کردن مکانیسم‌های مقاومت خود، به عنوان مثال از طریق توسعه مهارکننده‌های بتا-لاکتاماز، در گذشته بسیار موفقیت‌آمیز بوده است و ممکن است طول عمر فعلی سهام آنتی‌بیوتیک‌های ما را تمدید کند.
نتیجه‌گیری
کشف و توسعه پنی‌سیلین توسط الکساندر فلینگ، هاوارد فلوری، ارنست چین و نورمن هیتلی فصل جدیدی را در پزشکی مدرن گشود. خالص‌سازی و مشخصه یابی پنی‌سیلین منجر به شناسایی نسل‌های بعدی پنی‌سیلین‌ها و کشف کلاس‌های مختلف آنتی‌بیوتیک‌ها شد که تأثیر عمیقی داشته و جان بسیاری را در طول 75 سال گذشته نجات داده است.
متأسفانه، تأثیر آنتی‌بیوتیک‌ها اکنون به دلیل افزایش تدریجی مقاومت در حال محو شدن است و این پدیده در همه داروهای ضد میکروبی مشاهده می‌شود. گزارش‌های فزاینده‌ای از گونه‌های باکتریایی وجود دارد که به همه آنتی‌بیوتیک‌های شناخته شده مقاوم هستند و ما را در برابر عفونت‌های رایج آسیب‌پذیر می‌کنند. اکنون باید به این چالش پاسخ دهیم و درس‌هایی را که از کشف پنی‌سیلین و رویدادهای بعدی آموخته‌ایم، در نظر بگیریم. برای شروع مقابله با AMR، کشورها در سراسر جهان باید مقررات سختگیرانه‌ای را برای تجویز آنتی‌بیوتیک‌ها در بخش‌های پزشکی و کشاورزی اجرا کنند. ثانیاً، استراتژی‌های جایگزین مانند درمان با باکتریوفاژ، پپتیدهای آنتی‌میکروبی و واکسن‌ها باید مورد بررسی قرار گیرند، زیرا مسیر دیگری برای توقف و جلوگیری از AMR ارائه می‌دهند. تأمین مالی کافی و تلاش‌های مشترک از شرکت‌های داروسازی، دولت‌ها و دانشگاه‌ها برای تبدیل درمان‌های امیدوارکننده به داروهای ارزشمند ضروری است. ثالثاً، تکنیک‌های تشخیصی جدید برای شناسایی سریع عفونت باکتریایی و طرح‌های نظارت بر AMR بهتر باید طراحی شوند. اینها در واقع برای شناسایی زودهنگام مقاومت و اجرای مداخلات مناسب برای مبارزه با گسترش AMR بسیار مهم هستند. راه حل برای متوقف کردن AMR بدون شک به تلاش‌های جهانی از محققان در تمام رشته‌ها، پزشکان، سیاست‌گذاران و عموم مردم نیاز دارد.
واژه‌نامه
PGNپپتیدوگلیکانGlcNAcN-استیل گلوکوزآمینMurNAcN-استیل مورامیک اسیدPBPsپروتئین‌های اتصال پنی‌سیلینSCCmecکروموزوم مکانیسم مقاومت استافیلوکوکیESACنظارت اروپایی بر مصرف آنتی‌میکروبیAMRمقاومت آنتی‌میکروبیJPIAMRابتکار برنامه مشترک اتحادیه اروپا در مورد AMRPCVواکسن کونژوگه پنوموکوکHibHaemophilus influenzae نوع b