يتنبأ الذكاء الاصطناعي بشكل كل بروتين معروف للعلم تقريبًا

يتنبأ الذكاء الاصطناعي بشكل كل بروتين معروف للعلم تقريبًا

في عام 2020 ، كشف مختبر ذكاء اصطناعي يسمى DeepMind عن تقنية يمكنها التنبؤ بشكل البروتينات – الآليات المجهرية التي تحكم سلوك جسم الإنسان وجميع الكائنات الحية الأخرى.

بعد عام ، شارك المختبر الأداة ، المسماة AlphaFold ، مع العلماء و نشر أشكال متوقعة لأكثر من 350.000 بروتين، بما في ذلك جميع البروتينات التي يعبر عنها الجينوم البشري. لقد غيرت على الفور مسار البحث البيولوجي. إذا تمكن العلماء من تحديد أشكال البروتينات ، فيمكنهم تسريع القدرة على فهم المرض ، وابتكار أدوية جديدة ، وبخلاف ذلك استكشاف أسرار الحياة على الأرض.

الآن نشر DeepMind تنبؤات لكل بروتين معروف للعلم تقريبًا. يوم الخميس ، قال المختبر الذي يتخذ من لندن مقراً له ، والمملوك لنفس الشركة الأم لشركة Google ، إنه أضاف أكثر من 200 مليون توقع إلى قاعدة بيانات على الإنترنت متاحة مجانًا للعلماء في جميع أنحاء العالم.

مع هذا الإصدار الجديد ، يأمل العلماء وراء DeepMind في تسريع البحث في الكائنات الحية الأكثر غموضًا وإثارة مجال جديد يسمى metaproteomics.

قال ديميس هاسابيس ، الرئيس التنفيذي لشركة ديب مايند ، خلال مقابلة هاتفية: “يمكن للعلماء الآن البحث في قاعدة البيانات هذه بالكامل والبحث عن الأنماط – الارتباطات بين الأنواع والأنماط التطورية التي ربما لم تكن واضحة حتى الآن”.

تبدأ البروتينات كسلاسل من المركبات الكيميائية ، ثم تلتف وتنحني إلى أشكال ثلاثية الأبعاد تحدد كيفية ارتباط هذه الجزيئات ببعضها البعض. إذا تمكن العلماء من تحديد شكل بروتين معين ، فيمكنهم فك شفرة كيفية عمله.

غالبًا ما تكون هذه المعرفة جزءًا حيويًا من مكافحة المرض والمرض. على سبيل المثال ، تقاوم البكتيريا المضادات الحيوية عن طريق التعبير عن بروتينات معينة. إذا تمكن العلماء من فهم كيفية عمل هذه البروتينات ، فيمكنهم البدء في مواجهة مقاومة المضادات الحيوية.

READ  تؤكد البيانات الواردة من تلسكوب ويب التابع لناسا الأفكار حول تكوين الكوكب

في السابق ، كان تحديد شكل البروتين يتطلب تجارب مكثفة تشمل الأشعة السينية والمجاهر وأدوات أخرى على طاولة المختبر. الآن ، بالنظر إلى سلسلة المركبات الكيميائية التي تشكل البروتين ، يمكن لـ AlphaFold التنبؤ بشكله.

التكنولوجيا ليست مثالية. لكن يمكنه التنبؤ بشكل البروتين بدقة تنافس التجارب الفيزيائية بحوالي 63٪ من الوقت ، وفقًا لاختبارات معيارية مستقلة. بوجود التنبؤ في متناول اليد ، يمكن للعلماء التحقق من دقته بسرعة نسبيًا.

قال كليمنت فيربا ، الباحث في جامعة كاليفورنيا ، سان فرانسيسكو الذي يستخدم التكنولوجيا لفهم فيروس كورونا والاستعداد لأوبئة مماثلة ، إن التكنولوجيا “شحنت” هذا العمل ، وغالبًا ما توفر شهورًا من وقت العمل. استخدم آخرون هذه الأداة في محاربة التهاب المعدة والأمعاء والملاريا ومرض باركنسون.

كما سرّعت التكنولوجيا البحث خارج جسم الإنسان ، بما في ذلك الجهود المبذولة لتحسين صحة النحل. يمكن أن تساعد قاعدة بيانات DeepMind الواسعة مجتمعًا أوسع من العلماء على جني فوائد مماثلة.

يعتقد الدكتور فيربا ، مثله مثل الدكتور حسابيس ، أن قاعدة البيانات ستوفر طرقًا جديدة لفهم كيفية تصرف البروتينات عبر الأنواع. كما يرى أنها طريقة لتدريب جيل جديد من العلماء. ليس كل الباحثين ضليعين في هذا النوع من علم الأحياء البنيوي. قاعدة بيانات لجميع البروتينات المعروفة تخفض من مستوى الدخول. قال الدكتور فيربا “يمكن أن يجلب البيولوجيا البنيوية للجماهير”.

author

Fajar Fahima

"هواة الإنترنت المتواضعين بشكل يثير الغضب. مثيري الشغب فخور. عاشق الويب. رجل أعمال. محامي الموسيقى الحائز على جوائز."

Similar Posts

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *