حقبة جديدة في البيولوجيا الرقمية: الذكاء الاصطناعي يكشف عن هياكل جميع البروتينات المعروفة تقريبًا

يا له من فرق ذلك الذي يحدثه عام واحد. قبل اثني عشر شهرًا، أذهلت شركة ديب مايند DeepMind للذكاء الاصطناعي  AIالعديدَ من العلماء بنشر هياكل متوقعة لنحو 350 ألف بروتين، وهو جزء من العمل الذي يُحتفى به باعتباره إنجازًا علميًا لعام 2021. ففي 28 يوليو 2022، ذهبت ديب مايند وشركاؤها إلى أبعد من ذلك بكثير. إذ كشفت الشركة عن الهياكل المحتملة لجميع البروتينات المعروفة تقريبًا، أي ما هو أكثر من 200 مليون بروتين من البكتيريا إلى البشر، وهو إنجاز مذهل للذكاء الاصطناعي، وكنزٌ محتملٌ لتطوير الأدوية والدراسات التطورية.

قال ديمس هاسابيس Demis Hassabis، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة ديب مايند، في مؤتمر صحفي في لندن: “إننا ننشر الآن الهياكل لعالم البروتين بأكمله”.

يأتي هذا الكنز من الهياكل من شركة ألفا فولد AlphaFold، أحد برامج الذكاء الاصطناعي الجديدة التي حللت مشكلة طي البروتين Protein-folding problem، وهو التحدي الطويل الأمد المتمثل في اشتقاق الأشكال ثلاثية الأبعاد للبروتينات بدقة من تسلسل الأحماض الأمينيةAmino acids . نُشرت الهياكل المتوقعة حديثًا من قبل AlphaFold في قاعدة بيانات مقامة بالشراكة مع المعهد الأوروبي للمعلومات الحيوية European Bioinformatics Institute (اختصارا: المعهد (EMBL-EBI  التابع لمختبر البيولوجيا الجزيئية الأوروبي European Molecular Biology Laboratory. قال هسابيس إن قاعدة البيانات “زودت علماء البيولوجيا الهيكلية بهذه الأداة الجديدة القوية، إذ يمكنهم البحث عن البنية ثلاثية الأبعاد للبروتين بالسهولة نفسها التي يمكنك بها إجراء بحث على Google باستخدام كلمة رئيسية”.

ردد إريك توبول Eric Topol، مدير معهد سكريبس للأبحاث الانتقالية Scripps Research Translational Institute ، ابتهاج العديد من العلماء. إذ غرد قائلا: “ألفا فولد هي التقدم الفريد والإلهام في البيولوجيا مما يوضح قوة الذكاء الاصطناعي. مع هذه الإضافة الجديدة للهياكل التي تضيء تقريبًا عالم البروتين بأكمله، يمكننا أن نتوقع حل المزيد من الألغاز البيولوجية كل يوم”.

كما قال إيوان بيرني Ewan Birney، نائب المدير العام للمعهد EMBL-EBI  ، في المؤتمر الصحفي إن إصدار بنية ديب مايند “رائع”، مضيفًا: “إنه سيجعل العديد من الباحثين حول العالم يفكرون في التجارب التي يمكنهم إجراؤها الآن”.

تأتي البروتينات التي حلّها آلفا فولد AlphaFold من كائنات حية تتراوح بين البكتيريا والنباتات والفقاريات، بما في ذلك الفئران وسمك الزرد Zibrafish والبشر. قالت كاثرين تونياسوفوناكول Kathryn Tunyasuvunakool  –عالمة أبحاث في ديب مايند- إن الأمر استغرق ألفا فولد ما يقرب من 10 إلى 20 ثانية للتنبؤ بكل بروتين. وأشارت إلى أنه كان على الشركة العمل بشكل وثيق مع المعهد EMBL-EBI لمعرفة كيفية تمثيل العدد الهائل من الهياكل في قاعدة البيانات.

وتقول شركة ديب مايند أن أكثر من 500 ألف باحث استخدموا بالفعل قاعدة البيانات منذ إطلاقها العام الماضي. هذا، وتنبأ هاسابيس بـ “حقبة جديدة في البيولوجيا الرقمية” يمكن لمطوري الأدوية أن ينتقلوا فيها من الهياكل التي ينبأ بها الذكاء الاصطناعي للبروتينات المهمة لأي حالة طبية إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم جزيئات صغيرة تؤثر في تلك البروتينات، ومن ثم تعالج المرض.

يستخدم البعض الآخر تنبؤات الهياكل لتطوير اللقاحات المــُـــرشَّحة، أو النظر في لأسئلة البيولوجيا الأساسية مثل: كيف عمل ما يسمى المركبات الحارسة لبوابات مسام الأنوية Nuclear pore complex gatekeeps التي تسمح بدخول الجزيئات إلى نواة الخلية، أو فحص تطور البروتينات عندما تطورت الحياة أول مرة.

ومع ذلك، نوّه هاسابيس من أن نشر الهياكل هو مجرد نقطة انطلاق. إذ يقول: “من الواضح أنه لا يزال هناك الكثير من أبحاث البيولوجيا ، والكثير من أبحاث من الكيمياء، التي يجب القيام بها”.

المصادر:

doi: 10.1126/science.ade1829

بقلم: جون ترافيس

ترجمة: Google Translate

تنقيح: تحرير العلوم

©2023, American Association for the Advancement of Science. All rights reserved