كشفت شركة Google DeepMind عن نظام ذكاء اصطناعي يسمى AlphaProteo يمكنه تصميم بروتينات جديدة ترتبط بنجاح بجزيئات الهدف، مما قد يؤدي إلى ثورة في تصميم الأدوية وأبحاث الأمراض.
يمكن لـ AlphaProteo توليد روابط بروتينية جديدة لبروتينات مستهدفة متنوعة، بما في ذلك VEGF-A، المرتبط بمضاعفات السرطان والسكري. والجدير بالذكر أن هذه هي المرة الأولى التي تنجح فيها أداة الذكاء الاصطناعي في تصميم رابط بروتيني لـ VEGF-A.
إن أداء النظام مثير للإعجاب بشكل خاص، حيث حقق معدلات نجاح تجريبية أعلى وتقاربات ارتباط أفضل بما يصل إلى 300 مرة من الطرق الحالية عبر سبعة بروتينات مستهدفة تم اختبارها:
بفضل التدريب على كميات هائلة من بيانات البروتين من بنك بيانات البروتين وأكثر من 100 مليون بنية متوقعة من AlphaFold، تمكن AlphaProteo من تعلم تعقيدات الارتباط الجزيئي. فبالنظر إلى بنية الجزيء المستهدف ومواقع الارتباط المفضلة، يقوم النظام بإنشاء بروتين مرشح مصمم للارتباط في تلك المواقع المحددة.
للتحقق من صحة قدرات AlphaProteo، صمم الفريق مواد رابطة لمجموعة متنوعة من البروتينات المستهدفة، بما في ذلك البروتينات الفيروسية التي تشارك في العدوى والبروتينات المرتبطة بالسرطان والالتهابات وأمراض المناعة الذاتية. وكانت النتائج واعدة، حيث لوحظت معدلات نجاح ربط عالية وقوة ربط هي الأفضل في فئتها في جميع المجالات.
على سبيل المثال، عند استهداف البروتين الفيروسي BHRF1، ارتبطت 88% من جزيئات AlphaProteo المرشحة بنجاح في الاختبارات المعملية. وفي المتوسط، أظهرت روابط AlphaProteo ارتباطًا أقوى بعشر مرات من أفضل طرق التصميم الموجودة عبر الأهداف التي تم اختبارها.
يشير أداء النظام إلى أنه قد يقلل بشكل كبير من الوقت المطلوب للتجارب الأولية التي تنطوي على روابط بروتينية عبر مجموعة واسعة من التطبيقات. ومع ذلك، يعترف الفريق بأن AlphaProteo له حدود، حيث لم يتمكن من تصميم روابط ناجحة ضد TNFɑ (بروتين مرتبط بأمراض المناعة الذاتية مثل التهاب المفاصل الروماتويدي).
ولضمان التطوير المسؤول، يتعاون Google DeepMind مع خبراء خارجيين لإعلام نهجهم التدريجي لمشاركة هذا العمل والمساهمة في جهود المجتمع في تطوير أفضل الممارسات – بما في ذلك منتدى AI Bio الجديد التابع لـ NTI.
ومع تطور التكنولوجيا، يخطط الفريق للعمل مع المجتمع العلمي للاستفادة من AlphaProteo في حل المشكلات البيولوجية المؤثرة وفهم حدودها. كما يستكشفون تطبيقات تصميم الأدوية في Isomorphic Labs.
ورغم أن AlphaProteo يمثل خطوة كبيرة إلى الأمام في تصميم البروتينات، فإن تحقيق الارتباط القوي لا يمثل عادة سوى الخطوة الأولى في تصميم البروتينات للتطبيقات العملية. ولا تزال هناك العديد من التحديات التي يتعين التغلب عليها في مجال الهندسة الحيوية في عملية البحث والتطوير.
ومع ذلك، فإن التقدم الذي أحرزته Google DeepMind يحمل إمكانات هائلة لتسريع التقدم عبر مجموعة واسعة من الأبحاث، بما في ذلك تطوير الأدوية، وتصوير الخلايا والأنسجة، وفهم الأمراض وتشخيصها، وحتى مقاومة المحاصيل للآفات.
يمكنك العثور على ورقة AlphaProteo البيضاء الكاملة هنا (ملف PDF)
انظر أيضا: بايج ومايكروسوفت تكشفان عن نماذج الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم لتشخيص السرطان
هل تريد أن تتعلم المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة من قادة الصناعة؟ تعرف على معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة الذي يقام في أمستردام وكاليفورنيا ولندن. يقام هذا الحدث الشامل بالتزامن مع فعاليات رائدة أخرى بما في ذلك مؤتمر الأتمتة الذكية، وBlockX، وأسبوع التحول الرقمي، ومعرض الأمن السيبراني والسحابة.
استكشف الأحداث والندوات عبر الإنترنت الأخرى المتعلقة بتكنولوجيا المؤسسات والتي تدعمها TechForge هنا.