في المختبرات حول العالم، غالبًا ما يقارن العلماء البروتينات بالآلات الهادئة للحياة نفسها. غير مرئية للعين المجردة، توجه هذه الهياكل الجزيئية المطوية تقريبًا كل عملية بيولوجية، من إصلاح الخلايا إلى نقل الأكسجين عبر مجرى الدم. على مدار عقود، كان فهم أشكالها أحد أكثر التحديات صعوبةً واستهلاكًا للوقت في علم الأحياء.

يقول الباحثون الآن إن نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد قد أظهر القدرة على التنبؤ بهياكل البروتين غير المرئية سابقًا بدقة ملحوظة. يعتقد العلماء أن هذا التطور قد يسرع من الأبحاث الطبية، واكتشاف الأدوية، وفهم أوسع للأنظمة البيولوجية.

تتكون البروتينات من سلاسل من الأحماض الأمينية التي تطوى إلى أشكال ثلاثية الأبعاد معقدة للغاية. تحدد شكلها كيفية عملها، مما يعني أن التنبؤ الهيكلي الدقيق أمر ضروري لدراسة الأمراض، وتفاعلات الأدوية، وسلوك الخلايا.

تقليديًا، كان تحديد هياكل البروتين يتطلب تقنيات مختبرية متقدمة مثل البلورة بالأشعة السينية وميكروسكوبية الإلكترون بالتبريد. على الرغم من فعاليتها العالية، غالبًا ما تتطلب هذه الطرق سنوات من التحليل وموارد حسابية كبيرة.

يقال إن النظام الجديد للذكاء الاصطناعي يقوم بتحليل بيانات التسلسل البيولوجي ويتنبأ بكيفية طي البروتينات إلى هياكل مستقرة، بما في ذلك الأشكال التي لم يتم توثيقها سابقًا في قواعد البيانات العلمية. يقول الباحثون إن النموذج قدم أداءً جيدًا بشكل خاص عند تفسير البروتينات المعقدة أو غير العادية.

يعتقد العلماء أن هذه التكنولوجيا يمكن أن تساعد الباحثين في تحديد أهداف الأدوية المحتملة بشكل أسرع وتحسين الدراسات المتعلقة بالأمراض النادرة، والفيروسات، والاضطرابات الجينية. قد يقلل التحليل الهيكلي الأسرع أيضًا من التكاليف المرتبطة بأبحاث الطب الحيوي في مراحلها المبكرة.

يحذر الخبراء من أن التنبؤات التي ينتجها الذكاء الاصطناعي لا تزال تتطلب التحقق التجريبي في بيئات المختبر. تظل الأنظمة البيولوجية ديناميكية للغاية، ويؤكد الباحثون أن النماذج الحسابية هي أدوات مصممة لدعم - وليس استبدال - الملاحظة العلمية والاختبار.

ومع ذلك، يرى العديد من العلماء أن هذا الاختراق هو جزء من تحول أوسع في علم الأحياء الحديث. أصبح الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد أداة تعاونية ضمن البحث نفسه، مما يساعد العلماء على التنقل في كميات البيانات التي تتجاوز بكثير التحليل البشري العادي.

يقول الباحثون إن العمل المستقبلي سيركز على تحسين دقة التنبؤ، وزيادة إمكانية الوصول للمختبرات في جميع أنحاء العالم، ودمج أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في خطوط اكتشاف الطب الحيوي.

تنبيه صورة الذكاء الاصطناعي: قد تتضمن بعض الرسوم التوضيحية المرفقة بهذا المقال تصورات علمية تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لهياكل البروتين.

المصادر: Nature, DeepMind Research, Science Magazine, MIT Technology Review