فيما تم الاستشهاد به على أنه "أهم مساهمة قدمها الذكاء الاصطناعي (AI) حتى الآن في تقدم المعرفة العلمية للبشرية"، قامت شركة DeepMind بالتعاون مع "المختبر الأوروبي للبيولوجيا الجزيئية" (EMBL) بنشر أكثر قاعدة بيانات كاملة للتنبؤ بالهياكل ثلاثية الأبعاد للبروتينات البشرية
[ترجمة د. موشيه نحماني]
أعلنت شركة DeepMind (شركة بريطانية لتطوير الذكاء الاصطناعي تأسست في سبتمبر 2010 تحت اسم DeepMind Technologies، واشترتها جوجل عام 2014. وفي عام 2015 تم نقلها من جوجل إلى Alphabet) أعلنت اليوم عن تعاون مع "البيولوجيا الجزيئية الأوروبية" "(EMBL) بهدف إنتاج قاعدة بيانات كاملة ودقيقة حتى الآن تتضمن تنبؤات النماذج الهيكلية للبروتينات في إطار البروتين البشري. ستغطي قاعدة البيانات هذه جميع البروتينات العشرين ألفًا التي يعبر عنها الجينوم البشري، وستكون البيانات متاحة للمجتمع العلمي بطريقة يسهل الوصول إليها ومفتوحة. توفر قاعدة البيانات بالاشتراك مع نظام الذكاء الاصطناعي للباحثين العاملين في مجال البيولوجيا الهيكلية أدوات جديدة قوية لفحص البنية ثلاثية الأبعاد لكل بروتين، مع خلق عصر جديد من علم الأحياء يعتمد على الذكاء الاصطناعي.
تم الاعتراف بنظام الذكاء الاصطناعي AlphaFold في عام 2020 من قبل المجتمع العلمي باعتباره الحل الأكثر اكتمالاً لتحدي ضخم دام خمسين عامًا يتمثل في التنبؤ ببنية البروتينات. تستفيد قاعدة البيانات المبنية على هذا النظام أيضًا من اكتشافات أجيال من العلماء، بدءًا من الرواد الأوائل في مجال التصوير وعلم البلورات للبروتينات، إلى آلاف التنبؤات التي قدمها خبراء في هذا المجال وعلماء الأحياء البنيوية الذين كرسوا سنوات عديدة تجارب البروتين منذ زمن سحيق. تعمل قاعدة البيانات على توسيع المعرفة المتراكمة حول هياكل البروتين بشكل كبير، مما يزيد من ضعف عدد هياكل البروتين البشري عالية الدقة المتاحة للباحثين. إن تطوير فهم هذه العناصر الأساسية للحياة، والتي ترتبط بجميع العمليات البيولوجية في جميع الكائنات الحية، سيساعد الباحثين في مجموعة متنوعة من المجالات على تسريع أبحاثهم. في الأسبوع الماضي، تم نشر المنهجية وراء هذا النظام المبتكر كجزء من كود مفتوح المصدر ومتاح للجميع في المجلة العلمية المرموقة الطبيعة. والآن تم نشر مقال آخر يقدم الصورة الأكثر اكتمالا للبروتينات التي يتكون منها البروتين البشري، وبالإضافة إلى ذلك تم نشر بيانات عشرين كائنا حيا آخر ذات أهمية في مجال البحوث البيولوجية.
الذكاء الاصطناعي لتسريع وتيرة الاكتشافات العلمية
وقال المؤسس والرئيس التنفيذي للشركة (ديميس) "إن هدفنا في DeepMind كان دائماً تطوير الذكاء الاصطناعي ومن ثم استخدامه كأداة للمساعدة في تسريع وتيرة الاكتشافات العلمية نفسها، وبالتالي تعزيز فهمنا للعالم من حولنا". هاسابيس). "لقد استخدمنا نظام AlphaFold الخاص بنا لإنشاء الصورة الأكثر اكتمالا ودقة للبروتين البشري. ونعتقد أن هذه هي أهم مساهمة قدمها الذكاء الاصطناعي حتى الآن في تقدم المعرفة العلمية للبشرية، وهي دليل رائع على أنواع الفوائد التي يمكن أن يقدمها هذا المجال للبشرية.
إن القدرة على التنبؤ ببنية البروتين بمساعدة عمليات المحاكاة الحاسوبية المستندة إلى تسلسل الأحماض الأمينية الخاصة به - بدلاً من تحديد البنية تجريبياً ولسنوات باستخدام أساليب باهظة الثمن وشاقة - تساعد الباحثين بالفعل على تحقيق نتائج لم تكن متاحة في السابق إلا في غضون بضعة أشهر. استغرق سنوات عديدة. وقالت المديرة العامة لـ EMBL، الباحثة إيديث هيرد: "إن قاعدة بيانات AlphaFold هي مثال رائع على الحلقة المفرغة للمصادر المفتوحة". "لقد مر النظام بالممارسة باستخدام البيانات المأخوذة من المصادر العامة التي أنشأها المجتمع العلمي، لذلك فمن المنطقي نشر نتائجه بحرية وفي متناول الجمهور. إن مشاركة التوقعات بطريقة مفتوحة وسهلة الوصول ستسمح للباحثين باكتساب رؤى جديدة وتحقيق اكتشافات مهمة في هذا المجال. أعتقد حقًا أن نظامنا يمثل طفرة في مجال علوم الحياة، وأنا فخور بالسماح بالوصول المفتوح إلى هذا المصدر العظيم."
يساعد النظام بالفعل الباحثين في هذا المجال: حيث يستخدمه أحد مراكز الأبحاث لتطوير إنزيمات تستخدم لإعادة تدوير بعض المواد البلاستيكية الأكثر تلويثًا؛ ويستخدمه باحثون من جامعة كولورادو لاختبار مقاومة البكتيريا، ويستخدمه باحثون من جامعة كاليفورنيا لزيادة فهمهم لبيولوجيا فيروس كورونا. بالإضافة إلى البروتين البشري، نشرت قاعدة البيانات 350 ألف بنية بروتينية لكائنات مهمة أخرى شائعة الاستخدام في أبحاث علم الأحياء، مثل الإشريكية القولونية، وذبابة الفاكهة، والفئران، وسمك الزرد، والطفيلي المسؤول عن الملاريا، وبكتيريا السل.
يجب تحديث قاعدة البيانات والنظام بشكل دوري مع تحسين الأنظمة وتحديثها والتخطيط لتوسيع نطاق تغطية البروتين بشكل كبير ليشمل تقريبًا كل بروتين معروف للعلم تجاوز الأرضية - أكثر من مائة مليون بنية.
تعليقات 2
هناك باحث شاب في معهد وايزمان يقوم بذلك. فاز بجائزة بلافاتنيك هذا العام. لا أتذكر اسمه.
أهم اكتشاف في علم الأحياء منذ رسم خريطة الجينوم البشري