جوجل تكشف عن نموذج الذكاء الاصطناعي AlphaFold 2

كشف مختبر جوجل للذكاء الاصطناعي، DeepMind، عن AlphaFold 2، وهو الإصدار الحديث من نموذج الذكاء الاصطناعي القادر على توليد تنبؤات لجميع الجزيئات تقريبًا في بنك بيانات البروتين، وهو قاعدة البيانات المفتوحة الوصول الكبرى للجزيئات البيولوجية في العالم.

وأطلق مختبر جوجل للذكاء الاصطناعي منذ ما يقرب من خمس سنوات للمرة الأولى نموذج AlphaFold، وهو نظام ذكاء اصطناعي يمكنه التنبؤ بدقة ببنية العديد من البروتينات داخل جسم الإنسان، واستمر المختبر منذ ذلك الحين بتحسين النظام.

وتستخدم مختبرات Isomorphic النموذج الجديد من AlphaFold الذي شاركت في تصميمه من أجل تصميم الأدوية العلاجية، مما يساعد في توصيف الأنواع مختلفة من الهياكل الجزيئية المهمة لعلاج الأمراض.

وتتخطى قدرات النموذج الجديد من AlphaFold التنبؤ بالبروتين، إذ تدعي جوجل أن النموذج يمكنه أيضًا التنبؤ بدقة بتركيبات الروابط (الجزيئات التي ترتبط بالبروتينات المستقبلة وتسبب تغييرات في كيفية تواصل الخلايا)، وكذلك الأحماض النووية (الجزيئات التي تحتوي على معلومات وراثية أساسية)، وتعديلات ما بعد الترجمة (التغيرات الكيميائية التي تحدث بعد تكوين البروتين).

وتشير جوجل إلى أن التنبؤ بتركيبات بروتين الجزيء المرتبط بجزيء آخر يمكن قد تكون أداة مفيدة في اكتشاف الأدوية، لأنه يمكن أن يساعد العلماء في تحديد الجزيئات الجديدة التي يمكن أن تصبح أدوية وتصميمها.

ويستخدم الباحثون الصيدلانيون حاليًا عمليات المحاكاة الحاسوبية المعروفة باسم “طرق الالتحام” لتحديد كيفية تفاعل البروتينات والجزيء المرتبط بجزيء آخر. وتتطلب “طرق الالتحام” تحديد بنية البروتين المرجعية والموضع المقترح عبر تلك البنية لكي يرتبط بها الجزيء المرتبط بجزيء آخر.

وأوضحت جوجل أنه ليست هناك حاجة لاستخدام بنية البروتين المرجعية أو الموضع المقترح مع الإصدار الحديث من AlphaFold، إذ يمكن للنموذج أن يتنبأ بالبروتينات غير الموصوفة من قبل من الناحية الهيكلية، في حين يحاكي النموذج في الوقت نفسه كيفية تفاعل البروتينات والأحماض النووية مع الجزيئات الأخرى، وهو مستوى من النمذجة تشير جوجل إلى أنه غير ممكن مع “طرق الالتحام” الحالية.

وكتبت جوجل: “يُظهر التحليل المبكر أيضًا أن النموذج الحالي يتفوق بشكل كبير على النموذج السابق في بعض مشكلات التنبؤ ببنية البروتين ذات الصلة باكتشاف الأدوية، مثل ربط الأجسام المضادة، وتُظهر القفزة الهائلة التي حققها النموذج في الأداء قدرة الذكاء الاصطناعي على تعزيز الفهم العلمي للآلات الجزيئية التي يتكون منها جسم الإنسان بشكل كبير”.