يمكن لـ DeepMind AI التنبؤ بكيفية تفاعل الأدوية مع البروتينات

يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي الآن أن يحدد ليس فقط كيفية طي البروتينات، ولكن أيضًا كيفية تفاعلها مع البروتينات الأخرى أو جزيئات الأدوية أو الحمض النووي. ويقول علماء الكيمياء الحيوية والباحثون في مجال الأدوية إن هذه الأداة لديها القدرة على تسريع عملهم بشكل كبير، مثل المساعدة في اكتشاف أدوية جديدة.

تتكون البروتينات، التي تلعب العديد من الأدوار المهمة في الكائنات الحية، من سلاسل من الأحماض الأمينية، لكن يصعب التنبؤ بأشكالها المعقدة ثلاثية الأبعاد.

أعلنت شركة الذكاء الاصطناعي DeepMind لأول مرة في عام 2020 أن AlphaFold AI يمكنه التنبؤ بدقة ببنية البروتين من تسلسل الأحماض الأمينية، مما يحل أحد أكبر التحديات في علم الأحياء. وبحلول منتصف عام 2021، قالت الشركة إنها حددت 98.5% من البروتينات الموجودة في جسم الإنسان.

الآن أصبح الإصدار الأحدث، AlphaFold 3، قادرًا على نمذجة كيفية تفاعل البروتينات، بما في ذلك الأجسام المضادة، مع بعضها البعض، وكذلك مع الجزيئات الحيوية الأخرى مثل خيوط DNA وRNA. وتقول شركة DeepMind إن دقة تنبؤاتها أعلى بنسبة 50 في المائة على الأقل من الطرق الحالية.

تعمل معظم جزيئات الدواء عن طريق الارتباط بمواقع محددة على البروتينات. يمكن لـ AlphaFold 3 تسريع عملية تطوير أدوية جديدة عن طريق إنشاء طريقة سريعة لاختبار كيفية تفاعل جزيئات الدواء المرشحة مع البروتينات في الكمبيوتر قبل إجراء اختبارات معملية طويلة ومكلفة.

مثل الإصدارات السابقة من AlphaFold، لم يتم التحقق من صحة نماذج البروتينات أو تفاعلاتها الناتجة عن التحديث الأخير. يقول ديميس هاسابيس، الرئيس التنفيذي لشركة DeepMind، إن AlphaFold 3 يقدم تنبؤات فقط، لذا يظل التحقق من الصحة في المختبر أمرًا حيويًا – ولكن هذا البحث سيتم الآن “تسريعه بشكل كبير”.

يقول جوليان بيرجيرون، من جامعة كينغز كوليدج لندن، والذي لم يشارك في تطوير AlphaFold 3 ولكنه كان يختبره منذ عدة أشهر، إنه غيّر طريقة إجراء تجاربه. “يمكننا أن نبدأ في اختبار الفرضيات حتى قبل أن نذهب إلى المختبر، وسيكون هذا بمثابة تحول حقيقي. أنا متأكد تمامًا من أن كل مجموعة أبحاث في مجال البيولوجيا البنيوية أو الكيمياء الحيوية للبروتينات في العالم سوف تتبنى هذا النظام على الفور.»

يقول كيث ويليسون من إمبريال كوليدج لندن إن الأداة لديها القدرة على تبسيط أجزاء كبيرة من اكتشاف الأدوية والأبحاث البيولوجية، مما يسمح للباحثين بالتركيز على الجزيئات المفيدة التي ربما لم يتمكنوا من اكتشافها من قبل.

“اعتاد الكيميائيون العضويون على القول بأن الفضاء الكيميائي أكبر من عدد الذرات الموجودة في الكون، ولن نتمكن أبدًا من الوصول حتى إلى أبعد وأصغر جزء منه. لكنني أعتقد أن تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه ستكون قادرة على الوصول إلى كمية هائلة من الفضاء الكيميائي ذي الصلة.

يقول مات هيجينز من جامعة أكسفورد إن الميزات الجديدة في الذكاء الاصطناعي الخاص بـ DeepMind ستحدث فرقًا كبيرًا للباحثين في الطب الحيوي، بما في ذلك في عمله الخاص الذي يدرس التفاعلات بين الطفيليات المضيفة في مرض الملاريا.

ويقول: “بينما قام AlphaFold بتحويل قدرتنا على التنبؤ بهياكل جزيئات البروتين، فإن آلات البروتين التي تستخدمها خلايانا نادراً ما تعمل بمفردها”. “يجلب AlphaFold 3 القدرة الجديدة والمثيرة على تعديل جزيئات البروتين مع الإضافات الأكثر شيوعًا أو ربطها بشركاء الارتباط الأكثر شيوعًا الموجودين في أجسامنا ورؤية ما يحدث.”