باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، يستطيع العلماء حل شيفرة الحياة


في عام 2021، الذكاء الاصطناعي أعلن مختبر الأبحاث DeepMind عن تطوير أول شبكة عصبية للبيولوجيا الرقمية، AlphaFold. كان النموذج قادرًا على التنبؤ بدقة بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات، والتي تحدد الوظائف التي تلعبها هذه الجزيئات. يقول بوشميت كوهلي، نائب رئيس الأبحاث في شركة ديب مايند: “نحن مجرد أكياس من الماء العائمة تتحرك حولنا”. “ما يجعلنا مميزين هي البروتينات، وهي اللبنات الأساسية للحياة. إن كيفية تفاعلهم مع بعضهم البعض هو ما يجعل سحر الحياة يحدث.

اعتبرت مجلة Science AlphaFold بمثابة إنجاز عام 2021. وفي عام 2022، كانت الورقة البحثية الأكثر اقتباسًا في مجال الذكاء الاصطناعي. “لقد كان الناس على [protein structures] يقول كوهلي: “لعقود عديدة ولم نتمكن من تحقيق هذا القدر من التقدم”. “ثم جاء الذكاء الاصطناعي.” أصدرت DeepMind أيضًا قاعدة بيانات بنية البروتين AlphaFold – والتي تحتوي على الهياكل البروتينية لكل كائن حي تقريبًا تم تسلسل جينومه – مما يجعلها متاحة مجانًا للعلماء في جميع أنحاء العالم.

وقد استخدمه أكثر من 1.7 مليون باحث في 190 دولة في أبحاث تتراوح بين تصميم إنزيمات آكلة البلاستيك إلى تطوير لقاحات أكثر فعالية للملاريا. تم تخصيص ربع الأبحاث التي أجريت على AlphaFold لفهم السرطان وكوفيد-19 والأمراض التنكسية العصبية مثل مرض باركنسون والزهايمر. في العام الماضي، أصدرت DeepMind جيلها التالي من AlphaFold، والذي قام بتوسيع خوارزمية التنبؤ بالبنية لتشمل الجزيئات الحيوية مثل الأحماض النووية والروابط.

يقول كوهلي: “لقد أضفى هذا النظام طابعًا ديمقراطيًا على البحث العلمي”. “العلماء الذين يعملون في أحد البلدان النامية على مرض استوائي مهمل لم يتمكنوا من الوصول إلى الأموال اللازمة لحساب بنية البروتين. والآن، بنقرة زر واحدة، يمكنهم الانتقال إلى قاعدة بيانات AlphaFold والحصول على هذه التوقعات مجانًا. على سبيل المثال، استخدم أحد شركاء DeepMind الأوائل، مبادرة أدوية الأمراض المهملة، AlphaFold لتطوير دواء للأمراض التي تصيب الملايين – مثل مرض النوم، ومرض شاغاس، وداء الليشمانيات – ولكنه لم يتلق سوى القليل من الأبحاث نسبيًا.

أحدث إنجازات DeepMind يسمى AlphaMissense. يصنف النموذج ما يسمى بالطفرات المغلوطة – التغيرات الجينية التي يمكن أن تؤدي إلى إنتاج أحماض أمينية مختلفة في مواقع معينة في البروتينات. يمكن لمثل هذه الطفرات أن تغير وظيفة البروتين نفسه، وينسب AlphaMissense درجة احتمالية كون تلك الطفرة إما مسببة للأمراض أو حميدة. يقول كوهلي: “إن فهم هذه التأثيرات والتنبؤ بها أمر بالغ الأهمية لاكتشاف الأمراض الوراثية النادرة”. وقد صنفت الخوارزمية، التي تم إصدارها العام الماضي، حوالي 89% من جميع الأخطاء البشرية المحتملة. في السابق، تم تصنيف 0.1% فقط من جميع المتغيرات المحتملة سريريًا من قبل الباحثين.

يقول كوهلي: “هذه مجرد البداية”. في النهاية، يعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي في النهاية إلى إنشاء خلية افتراضية يمكنها تسريع الأبحاث الطبية الحيوية بشكل جذري، مما يتيح استكشاف علم الأحياء في السيليكو بدلاً من مختبرات العالم الحقيقي. “بفضل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، أصبح لدينا أخيرًا الأدوات اللازمة لفهم هذا النظام المتطور للغاية الذي نسميه الحياة.”

تظهر هذه المقالة في عدد يوليو/أغسطس 2024 من مجلة وايرد المملكة المتحدة.

اترك تعليقاً

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