أكبر التحديات البيولوجية في متناول يدك الآن

لقد تجاوز الذكاء الاصطناعي حدود المعرفة العلمية عبر توقع شكل كل بروتين معروف تقريبا، اكتشاف من شأنه أن يقلل بشكل كبير من الوقت اللازم لتحقيق اكتشافات بيولوجية.
تم إجراء البحث من قبل شركة ديب مايند للذكاء الاصطناعي ومقرها لندن - المملوكة لشركة ألفابيت الشركة الأم لـ"جوجل" - التي استخدمت خوارزمية ألفا فولد لبناء قاعدة بيانات هي الأكمل والأدق حتى الآن لأكثر من 200 مليون بروتين معروف.
كان توقع بنية البروتين من تسلسل الحمض النووي الخاص به من أكبر التحديات البيولوجية. إذ تستغرق الطرق التجريبية الحالية لتحديد شكل بروتين واحد شهورا أو أعواما في المختبر، ولهذا السبب تم اكتشاف نحو 190 ألفا فقط، أو 0.1 في المائة من بنى البروتين المعروفة.
قال ديميس هاسابيس، الرئيس التنفيذي لشركة ديب مايند، إن الذكاء الاصطناعي "زود علماء البيولوجية الهيكلية بهذه الأداة الجديدة القوية الآن، حيث يمكنك البحث عن بنية ثلاثية الأبعاد لبروتين بسهولة البحث نفسها عن كلمة رئيسة في محرك بحث جوجل".
أضاف، "إن هذا يفتح فرصا هائلة لخوارزميات ألفا فولد للتأثير في (...) الاستدامة وانعدام الأمن الغذائي والأمراض المهملة".
في تموز (يوليو) 2021، أعلنت شركة ديب مايند أنها توقعت شكل جميع البروتينات البشرية، ما يساعد على فهم صحة ومرض الإنسان بشكل أفضل. تم توسيع قاعدة البيانات هذه إلى 200 ضعف، وتحتوي الآن على أكثر من 200 مليون بنية بروتينية متوقعة، تغطي تقريبا كل كائن حي على وجه الأرض تم تسلسل الجينوم الخاص به - من طفيلي الملاريا إلى نحل العسل.
إن هذه البنى متاحة الآن عبر قاعدة بيانات عامة موجودة لدى المعهد الأوروبي للمعلومات الحيوية في مختبر البيولوجيا الجزيئية الأوروبي. قالت الشركة إنه في العام الذي تلا إطلاقها، تمكن أكثر من 500 ألف باحث من جميع أنحاء العالم من الدخول إلى قاعدة بيانات خوارزمية ألفا فولد لمشاهدة أكثر من مليوني بنية.
قالت جانيت ثورنتون، كبيرة العلماء والمديرة في مختبر البيولوجيا الجزيئية الأوروبي، " كل دواء تقريبا تم طرحه في الأسواق على مدار الأعوام القليلة الماضية تم تصميمة جزئيا عبر معرفة بنى البروتينات. من خلال الوصول إلى كل هذه البنى الجديدة، ولا سيما بالنسبة إلى الكائنات غير العادية التي لم يكن لدينا بيانات هيكلية عنها، توجد فرصة حقيقية ليس فقط لتصميم أدوية جديدة (...) لكن للتأكد من أن تلك الأدوية لن تصطدم بالبروتينات البشرية وتتفاعل مع بعضها".
غالبا ما يشار إلى البروتينات على أنها اللبنات الأساسية للحياة. وتعد بنيتها مهمة لأنها تملي كيفية أداء البروتينات وظائفها. معرفة شكل البروتين، مثلا، جسم مضاد على شكل Y، يخبر العلماء بمزيد عن وظيفة هذا البروتين.
قد تسمح القدرة على توقع شكل البروتين بسهولة للعلماء بالتحكم فيه وتعديله، حتى يتمكنوا من تحسين وظيفته عن طريق تغيير تسلسل حمضه النووي، أو استهداف الأدوية التي يمكن أن ترتبط به. مثلا، يمكن أن تساعد دراسة البروتينات السطحية على طفيلي الملاريا على فهم كيفية ارتباط الأجسام المضادة به، وبالتالي كيفية محاربة مسببات المرض بشكل فاعل.
قال ماثيو هيجينز، أستاذ الكيمياء الحيوية في جامعة أكسفورد الذي يدرس الملاريا، "كان استخدام خوارزميات ألفا فولد تحويليا حقا، حيث أعطانا نظرة فاحصة عن بروتين الملاريا السطحي". وقال إن فريقه يستخدم هذه الأفكار لتطوير لقاح جديد لمكافحة الملاريا.
في حين أن العلماء سيظلون بحاجة إلى تأكيد بنية البروتين عبر التجارب، فإن هذه التوقعات ستوفر بداية قوية وتقلل الوقت اللازم لإتمام العملية.
قالت شركة ديب مايند إنها استبعدت الفيروسات من قاعدة البيانات لتفادي احتمالية استخدام هذه البيانات كأسلحة من قبل جهات سيئة أو إرهابيين بيولوجيين.
في تشرين الثاني (نوفمبر) 2021، أعلنت شركة ديب مايند تفرع شركة عنها باسم، إسومورفيك لابز، التي قالت إنها ستطبق خوارزميات ألفا فولد وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى لتسريع اكتشاف الأدوية. أعلنت الخميس أنها ستفتح مختبرا ذا معايير ضبط عالية في معهد فرانسيس كريك لتحقيق هذا الهدف.
قال هاسابيس، "يمكننا بدء التفكير في تصميم الأدوية من البداية إلى النهاية. سيكون هذا حلمي، حيث يمكننا تسريع العملية برمتها، وليس فقط الأجزاء البنيوية (...) من أجل صنع أدوية وعلاجات جديدة. وهذا قادم".