[ad_1]
قم بالتسجيل للحصول على ملخص كامل لأفضل الآراء لهذا الأسبوع في رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بـ Voices Dispatches. اشترك في النشرة الإخبارية الأسبوعية المجانية الخاصة بـ Voices
قال علماء إنه يمكن الآن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بكيفية تفاعل جميع جزيئات الحياة مع بعضها البعض “بدقة غير مسبوقة”.
يمكن للبرنامج، المسمى AlphaFold 3، أن يساعد في تعزيز البحث عن أدوية وعلاجات جديدة لبعض الأمراض الأكثر تدميراً للبشرية، مثل السرطان ومرض باركنسون والملاريا والسل وغيرها الكثير، وفقًا لمبتكريه Google DeepMind.
يستطيع AlphaFold 3 تصور كيفية ارتباط الأشكال والشبكات المعقدة للجزيئات – الموجودة في كل خلية في جسم الإنسان – وكيف يمكن لأصغر التغييرات فيها أن تؤثر على الوظائف البيولوجية التي يمكن أن تؤدي إلى الأمراض.
ويمكن أن يساعد العلماء أيضًا على التنبؤ بكيفية تفاعل هذه الجزيئات مع العلاجات المحتملة، مثل الأجسام المضادة والأدوية.
قال السير ديميس هاسابيس، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة ديب مايند ومقرها لندن، إن البرنامج يمنح الباحثين “مجموعة أدوات”، يمكنها “زيادة سرعة عملية اكتشاف الأدوية بشكل كبير” و”تحويل فهمنا للعالم البيولوجي”.
تعمل كل خلية حية بما يصفه الباحثون بـ “الآلات الجزيئية” المكونة من البروتينات، والحمض النووي، وجزيئات صغيرة تعرف باسم الروابط، وغيرها الكثير.
وكتب فريق DeepMind في مدونته: “من خلال رؤية كيفية تفاعلهم معًا، عبر ملايين الأنواع من المجموعات، هل يمكننا أن نبدأ في فهم عمليات الحياة حقًا”.
عندما يتم تزويد AlphaFold 3 بقائمة من الجزيئات، فإنه يكون قادرًا على إنشاء هيكلها المشترك ثلاثي الأبعاد، والتنبؤ بكيفية توافقها جميعًا معًا.
وقال الفريق إن AlphaFold 3، الذي يشغل أداته المجانية المعروفة باسم AlphaFold Server، أكثر دقة بنسبة 50٪ من أفضل الطرق التقليدية المتاحة ويمكنه إنتاج تنبؤات في غضون ثوانٍ، والتي قد تستغرق عادةً أشهرًا أو سنوات.
وقال دافانثي هاريهاران، مدير المنتج في DeepMind، إن خادم AlphaFold هو “حل شامل لتوليد الكثير من الجزيئات البيولوجية من خلال النقر على بضعة أزرار”.
“إنها حاليًا الأداة الأكثر دقة في العالم للتنبؤ بكيفية تفاعل البروتينات مع الجزيئات الأخرى.”
وقال السير ديميس إن الأداة تعتمد على “لحظة تاريخية كبيرة في علم الأحياء الهيكلي” لـ AlphaFold 2، وهو نموذج سابق تنبأ بهياكل كل بروتين تقريبًا يصنعه جسم الإنسان.
في ديسمبر 2020، تم الاعتراف بـ AlphaFold كحل للتحدي الكبير المستمر منذ 50 عامًا المتمثل في التنبؤ ببنية البروتين من قبل منظمي التقييم النقدي للتنبؤ ببنية البروتين (Casp).
تم نشر تفاصيل AlphaFold 3 – والتي شارك فيها أيضًا فريق من الخبراء في مختبرات Isomorphic Labs المنفصلة عن DeepMind – في مجلة Nature.
وقال الفريق إن هناك حاجة إلى مزيد من العمل لتحسين دقة النماذج، الأمر الذي “سيؤدي إلى تكلفة حسابية إضافية”.
وقال ماثيو هيغينز، رئيس قسم البيولوجيا البنيوية في جامعة أكسفورد، والذي كان يستخدم AlphaFold لدراسة مرشحي لقاح الملاريا، إن الأداة “ستحدث فرقًا كبيرًا في قدرة العلماء عبر أبحاث الطب الحيوي على فهم كيفية عمل الآلات في أجسامنا”. تعمل الخلايا”.
وتعليقًا على AlphaFold 3، قالت الدكتورة نيكول ويلر، زميلة برمنغهام في معهد علم الأحياء الدقيقة والعدوى بجامعة برمنغهام، إنها “تقدم الكثير من الأمل في توسيع ما يمكننا القيام به باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي هذه لفهم وهندسة البيولوجيا، مثل تصميم البيولوجيا”. أجزاء للتحكم في التعبير عن الجينات أو تصميم جزيئات صغيرة لعلاج الأمراض.
[ad_2]
المصدر