مثير للإعجاب

طي الأسرار للبروتين الذي فتحه الذكاء الاصطناعي

طي الأسرار للبروتين الذي فتحه الذكاء الاصطناعي

البروتينات ضرورية لكل عملية بيولوجية أساسية ضرورية للحياة تقريبًا. إنهم يفعلون كل شيء بدءًا من إنشاء شكل الخلايا والحفاظ عليه إلى العمل كإشارة ومستقبل للاتصالات الخلوية. تتكون البروتينات من سلاسل طويلة من الأحماض الأمينية وتؤدي مهامها المتنوعة عن طريق طي نفسها في هياكل ثلاثية الأبعاد دقيقة تحدد كيفية عملها وتفاعلها مع الجزيئات الأخرى.

ذات صلة: يجب أن نخاف من الذكاء الاصطناعي

نظرًا لأن شكلها الدقيق مهم جدًا لوظائفهم ، فإن البحث في الكشف عن الشكل الدقيق هو مهمة مركزية لعلم الأحياء الجزيئي. هذه المهمة مهمة بشكل خاص لتطوير الأدوية المنقذة للحياة وتغيير الحياة. تم تطوير توقع كيفية طي البروتينات لنفسها بناءً على تسلسل الأحماض الأمينية الخاصة بها في السنوات الأخيرة من خلال الأساليب الحسابية.

يفتح الذكاء الاصطناعي الأبواب أمام التنبؤ بسرعة فائقة

ولكن حتى مع وجود خطوات كبيرة إلى الأمام ، فإن الأساليب التي يجب اتباعها محدودة في نطاق ونطاق البروتينات التي يمكن التنبؤ بها. ومع ذلك ، قد يغير بحث جديد من جامعة هارفارد أن عالمًا من كلية الطب بجامعة هارفارد استخدم شكلاً من أشكال الذكاء الاصطناعي (AI) للتنبؤ نظريًا ببنية أي بروتين بناءً على تسلسل الأحماض الأمينية.

تُعرف أساليب الذكاء الاصطناعي بالتعلم العميق ويمكنها تحسين الأساليب التنبؤية الحالية بجعلها أسرع بمليون مرة بنفس الدقة. نشر عالم أحياء النظم محمد القريشي بحثه حول استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بأشكال البروتين في الأنظمة الخلوية في 17 أبريل. قال القريشي ، مدرس في بيولوجيا النظم في معهد بلافاتنيك في HMS وزميل في مختبر علم الأدوية النظم ، "طريقة لمواجهة هذا التحدي".

طريق طويل لنقطعه

"لدينا الآن مشهد جديد تمامًا يمكننا من خلاله استكشاف عملية طي البروتين ، وأعتقد أننا بدأنا للتو في خدش السطح." يتم بناء البروتينات من مكتبة تضم 20 نوعًا من الأحماض الأمينية المختلفة. يمكن تخيل هذه الأحماض الأمينية المختلفة كحروف أبجدية يمكن دمجها في كلمات وجمل وفقرات ونصوص أكبر ، على عكس الصفحة المسطحة ، فإن الأحماض الأمينية عبارة عن كائنات مادية موضوعة في الفضاء مع سلاسلها التي تشكل الحلقات واللوالب والأوراق واللفات. .

على الرغم من الجهود المكثفة التي بذلها العلماء لأكثر من أربعة عقود ، لم يتم تحقيق طريقة سريعة وفعالة من حيث التكلفة للتنبؤ بهذه الأشكال المعقدة. يمكن أن تفتح طريقة الذكاء الاصطناعي الجديدة الأبواب أمام فهم الأمراض وتصميم طرق لمكافحتها.

يستمر البحث

قال القريشي: "ما يثير المشكلة هو أنه من السهل تحديدها: خذ تسلسلًا واكتشف الشكل". "يبدأ البروتين كسلسلة غير منظمة يجب أن تأخذ شكلًا ثلاثي الأبعاد ، والمجموعات المحتملة من الأشكال التي يمكن أن تطويها سلسلة ضخمة. تتكون العديد من البروتينات من آلاف الأحماض الأمينية ، ويتجاوز التعقيد بسرعة قدرة الحدس البشري أو حتى أقوى أجهزة الكمبيوتر ".

الطريقة الجديدة تظهر وعدا كبيرا. في شكله الحالي ، ليس جاهزًا لاستخدامه في اكتشاف الأدوية أو تصميمها ، لكنه سيستمر في التحسين من قبل القريشي وآخرين في مختبره.


شاهد الفيديو: فتح باب التقديم لاول مدرسة تكنولوجيا تطبيقية في الذكاء الاصطناعي والمراقبة بعد الشهادة الإعدادية (شهر اكتوبر 2021).