يكشف Google DeepMind عن نموذج الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي لاكتشاف الأدوية

طرحت شركة Google DeepMind الإصدار الثالث من نموذج الذكاء الاصطناعي الرائد الخاص بها، AlphaFold، والذي يهدف إلى تعزيز كفاءة ودقة تصميم الأدوية وعلاج الأمراض.

تم الإعلان عن هذا التطور الأخير في لندن في 8 مايو، مما يمثل خطوة مهمة إلى الأمام في استخدام الذكاء الاصطناعي في البيولوجيا الجزيئية.

رسم خرائط شاملة لجزيئات الحياة

منذ اختراقها الأولي في عام 2020، حيث استخدمت AlphaFold الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بسلوكيات البروتين، تطورت الأداة.

النسخة الحالية، التي تم تطويرها بالتعاون مع Isomorphic Labs - الشركتان تحت قيادة المؤسس المشارك ديميس هاسابيس - نجحت في رسم خريطة للتفاعلات بين جميع الهياكل الجزيئية في الحياة، بما في ذلك الحمض النووي البشري.

التأثير على اكتشاف الأدوية

يعد تفاعل البروتينات مع الجزيئات الأخرى أمرًا بالغ الأهمية في تطوير أدوية جديدة. تلعب البروتينات أدوارًا مختلفة، بدءًا من تعزيز عملية التمثيل الغذائي البشري من خلال الإنزيمات وحتى مكافحة العدوى عن طريق الأجسام المضادة.

وفقا للنتائج المنشورة في مجلة الأبحاث Nature، فإن نموذج الذكاء الاصطناعي هذا يقلل بشكل كبير من الوقت والموارد المالية اللازمة لتطوير علاجات جديدة.

الابتكارات في التصميم الجزيئي

وأوضح ديميس هاسابيس قدرات AlphaFold الجديدة خلال مؤتمر صحفي:

"بفضل هذه القدرات الجديدة، يمكننا تصميم جزيء يرتبط بمكان معين على البروتين، ويمكننا التنبؤ بمدى قوة ارتباطه."

وأكد أهمية هذا التقدم في تصميم أدوية ومركبات فعالة لمكافحة الأمراض.

خادم AlphaFold: أداة جديدة للعلماء

بالإضافة إلى تحسينات النموذج، أصدر Google DeepMind "خادم AlphaFold". تتيح هذه الأداة المجانية عبر الإنترنت للعلماء اختبار فرضياتهم في بيئة محاكاة قبل إجراء تجارب في العالم الحقيقي.

تعتمد هذه المبادرة على إرث AlphaFold منذ عام 2021، عندما أصبحت تنبؤاتها متاحة مجانًا للباحثين غير التجاريين من خلال قاعدة بيانات تحتوي على أكثر من 200 مليون بنية بروتينية.

لقد كان هذا المورد من الأصول القيمة، وتم الاستشهاد به آلاف المرات في المؤلفات العلمية.