طفرة في أبحاث البروتين: نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد يُحدث ثورة في تصميم الأدوية!

طفرة في أبحاث البروتين: نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد يُحدث ثورة في تصميم الأدوية!

فريق بحثي من جامعة برلين الحرة بالتعاون مع مايكروسوفت لأبحاث الذكاء الاصطناعي للعلوم حقق تقدمًا كبيرًا في نمذجة البروتينات البيولوجية. هذا الاختبار هو جوهر يوم 10 يوليو في المجلة علوم دراسة منشورة بعنوان "محاكاة قابلة للتطوير لمجموعات توازن البروتين مع التعلم العميق التوليدي". يمكن أن تسهل النتائج الجديدة التقدم المستقبلي في تصميم الأدوية والأبحاث الطبية الحيوية.

التركيز الرئيسي للدراسة هو إدخال BioEmu، وهو نظام مبتكر للتعلم العميق التوليدي لمحاكاة سلوك التوازن للبروتينات. يتميز BioEmu بالدقة العالية والدقة ويهدف إلى عكس وظيفة العديد من البروتينات التي يعتمد نشاطها بشكل كبير على بنيتها الديناميكية بشكل أفضل. الهدف الرئيسي للتطوير هو زيادة معدل نجاح المكونات النشطة الجديدة في الدراسات السريرية.

الابتكار التكنولوجي وزيادة الكفاءة

تجدر الإشارة إلى قدرة BioEmu على توليد الآلاف من هياكل البروتين المستقلة إحصائيًا في الساعة على بطاقة رسومات واحدة (GPU). وهذا يؤدي إلى انخفاض كبير في التكلفة والوقت اللازم للتحقيق في التغييرات الهيكلية ذات الصلة وظيفيا. من خلال الجمع بين أكثر من 200 ميلي ثانية من محاكاة الديناميكيات الجزيئية مع البيانات التجريبية، يحقق BioEmu التنبؤ بالمجموعات الهيكلية والخصائص الديناميكية الحرارية بدقة تجريبية قريبة.

قدمت فرق البحث بقيادة البروفيسور الدكتور فرانك نوي والأستاذ الدكتور سيسيليا كليمنتي مساهمات مهمة في التطوير. يؤكد البروفيسور نوي، مدير الأبحاث الشريك في Microsoft Research والأستاذ الفخري في جامعة FU Berlin، على أن BioEmu يمكنه أيضًا التنبؤ بالتغيرات الهيكلية المعقدة مثل جيوب الارتباط المخفية وحركات مجالات البروتين بأكملها. يتيح ذلك التنبؤ الدقيق بتغيرات استقرار البروتين بدقة مماثلة للتحليل المختبري.

الأساليب التقليدية مقابل التعلم العميق

من المعروف أن تقنيات محاكاة الديناميكيات الجزيئية الحالية بطيئة ومكلفة ومكثفة للموارد. يقدم BioEmu بديلاً أسرع وأرخص. يجمع النموذج، الذي طورته سارة لويس وفريقها، بيانات التدريب من تنبؤات بنية AlphaFold، ومحاكاة الديناميكيات الجزيئية واسعة النطاق والقياسات التجريبية واسعة النطاق لاستقرار البروتين.

ومع ذلك، هناك أيضًا قيود: لا يقوم BioEmu بتصميم نموذج أصلي للديناميكيات الجزيئية أو التفاعلات مع الأغشية والروابط، كما أنه لا يأخذ في الاعتبار الظروف البيئية المتغيرة مثل درجة الحرارة أو الرقم الهيدروجيني. ومع ذلك، يتوقع المؤلفون أن يوضح النموذج كيف يمكن للتعلم العميق أن يستهلك التكاليف المرتفعة لعمليات المحاكاة والتجارب، لتمكين التنبؤ بوظيفة البروتين على نطاق واسع، والمعتمد على البيانات.

الآثار العملية والبحوث المستقبلية

أحد الجوانب المهمة للدراسة هو نشر Microsoft Research لمجموعة بيانات كبيرة تستخدم لتطوير BioEmu. مجموعة البيانات هذه هي أكبر مجموعة متاحة للجمهور من عمليات محاكاة البروتين المتنوعة التسلسل. إن التوفر الواسع لكود مصدر BioEmu بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا يفتح آفاقًا جديدة في أبحاث المعلوماتية الحيوية وتصميم الأدوية.

يعد بحث مثل هذا أمرًا بالغ الأهمية لفهم بيولوجيا وعمل البروتينات التي تنتقل بين الأشكال المختلفة. ويظل هذا تحديا رئيسيا للعلوم، وخاصة في مجال التكنولوجيا الحيوية والبحوث الطبية.