يحوّل نظام BetaDescribe، الذي طوّره باحثون من معهد التخنيون وجامعة تل أبيب، تسلسل الأحماض الأمينية إلى وصف لفظي لوظيفة البروتين ونشاطه الكيميائي ومواقع ارتباطه المحتملة. ويأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام في اختيار الفرضيات التي يجب اختبارها في المختبر، وتسريع وتيرة الأبحاث الطبية والتقنية الحيوية.
قد يحتوي تسلسل البروتين على مئات أو حتى آلاف الأحماض الأمينية، لكن قراءة التسلسل وحده لا تكشف عادةً عن وظيفة البروتين داخل الخلية. وقد توصل باحثون منكلية الفنون التطبيقية و منجامعة تل ابيب طورت نظاما الذكاء الاصطناعي والتي تحاول سد هذه الفجوة: فهي تقبل تسلسل البروتين وتنتج وصفًا باللغة الطبيعية لوظائفه وخصائصه المحتملة.
النظام، الذي يُطلق عليه BetaDescribe، كما ورد في مقال نُشر في المجلة وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم - PNASتم تطويره تحت قيادة طالب الدكتوراه إيدو دوتان، وتحت الإشراف المشترك للأستاذ جوناثان بلينكوف من كلية تاوب لعلوم الحاسوب في التخنيون والأستاذ تال بوبكو من كلية علوم الحياة في جامعة تل أبيب.
كما شارك في الدراسة كل من البروفيسور إران باخراخ، والبروفيسور مارسيلو إرليخ، وطالبة الدكتوراه إيريس لوبمان من كلية علوم الحياة بجامعة تل أبيب.
من سلسلة من الحروف إلى تفسير بيولوجي
بروتينات تتكون البروتينات من سلاسل من الأحماض الأمينية. ويؤثر التسلسل الدقيق للأحماض الأمينية على البنية ثلاثية الأبعاد للبروتين، وتحدد هذه البنية إلى حد كبير الوظائف التي يؤديها. ومن بين وظائف البروتينات، تحفيز التفاعلات الكيميائية، ونقل الإشارات بين الخلايا، ونقل المواد، والتعرف على مسببات الأمراض، أو المشاركة في بناء الأنسجة.
تُتيح تقنيات التسلسل الحديثة اكتشاف تسلسلات البروتينات بسرعة تفوق بكثير القدرة على اختبار كل بروتين في تجربة ما. تحتوي قواعد البيانات البيولوجية بالفعل على مليارات التسلسلات المتوقعة أو الموثقة، ولكن نسبة ضئيلة نسبيًا فقط من البروتينات تم توصيفها مباشرةً في المختبر.
لذا، تُستقى معظم المعلومات حول البروتينات الجديدة من خلال مقارنتها بالبروتينات المعروفة. فعندما يكون تسلسل جديد شديد الشبه بتسلسل ذي وظيفة معروفة، يُمكن افتراض تشابه وظائفهما. هذه الطريقة فعّالة في كثير من الحالات، لكنها تصبح صعبة عند التعامل مع بروتين لا يوجد له نظير معروف في قواعد البيانات.
صُمم برنامج BetaDescribe للتعامل مع هذه الحالات أيضاً. فبدلاً من مجرد البحث عن تطابق مع تسلسل معروف، يستخدم نموذجاً توليدياً وآليات للتحقق والتقييم لصياغة وصف تفصيلي للبروتين.
ووفقًا للباحثين، قد يتضمن الوصف الوظيفة البيولوجية المفترضة للبروتين، ونوع النشاط التحفيزي الذي يقوم به، ومشاركته في المسارات الأيضية، ومواقع الارتباط المحتملة للجزيئات الأخرى.
ليس مجرد تسمية قصيرة
تميل قواعد بيانات البروتينات التقليدية إلى إرفاق تسميات أو مصطلحات تقنية أو رموز تصف الوظائف البيولوجية بالتسلسلات. في المقابل، صُمم برنامج BetaDescribe لإنتاج نصوص أكثر ترابطًا وتفصيلًا.
يُعدّ هذا الاختلاف جوهريًا، إذ قد يؤدي بروتين واحد وظائف متعددة، أو يقتصر عمله على أنسجة معينة، أو يشارك في عملية بيولوجية معقدة. وقد يُتيح الوصف اللفظي للباحثين فهمًا أفضل لأسباب قيام النظام بوظيفة معينة، وتصميم تجارب لاختبار هذه الفرضية.
مع ذلك، لا يُغني الوصف الذي يُنتجه نظام الذكاء الاصطناعي عن التجربة. فقد تُنتج النماذج التوليدية معلومات تبدو مقنعة لكنها غير صحيحة. لذا، قام الباحثون بدمج آليات في النظام مصممة لاختبار الأوصاف، ومقارنة الخيارات، والحد من مخاطر الادعاءات غير المؤسسة.
لا يثبت هذا النظام وظيفة البروتين، ولكنه يقترح فرضية قابلة للاختبار. وتكمن أهميته المحتملة في فرز عدد هائل من التسلسلات وتوجيه الباحثين نحو البروتينات والتجارب الواعدة.
اختبار على بروتينات غير موصوفة
اختبر الباحثون النظام على ستة بروتينات لم يسبق توصيفها. ووفقًا لإعلان معهد التخنيون، تمكن النظام من اقتراح أوصاف وظيفية لها يمكن اختبارها من خلال مزيد من الأبحاث.
صُممت هذه الأمثلة لاختبار ما إذا كان النموذج قادرًا على تجاوز مجرد حفظ المعلومات حول البروتينات المعروفة، وتوليد فرضيات حول تسلسلات جديدة. مع ذلك، سيتطلب الأمر إجراء اختبارات أوسع نطاقًا وتحققًا تجريبيًا من صحة التنبؤات لتحديد دقة النظام وفائدته عبر مجموعة متنوعة من عائلات البروتينات.
قد تشمل التطبيقات المستقبلية الكشف الانزيمات بالنسبة للعمليات الصناعية، والبحث عن البروتينات المرتبطة بالأمراض، وتحديد مواقع استهداف الأدوية، وتطوير بروتينات جديدة للتكنولوجيا الحيوية والزراعة.
تُظهر الدراسة أيضًا تحولًا أوسع في علم الأحياء الحاسوبي. لم تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي تُستخدم فقط لفرز البيانات أو التنبؤ بالبنى، بل أيضًا لتوليد تفسيرات وفرضيات بلغة يفهمها البشر. ويكمن التحدي في ضمان ألا تُخفي اللغة الحالية أي غموض، وأن تخضع أي تنبؤات مهمة للاختبار في المختبر.
تم دعم البحث من قبل المؤسسة الوطنية للعلوم.
المادة العلمية: BetaDescribe: توليد أوصاف بلغة طبيعية لتسلسلات البروتين PNAS DOI: X
-
שאלות ותשובות
ماذا توصل إليه الباحثون؟ نظام ذكاء اصطناعي يسمى BetaDescribe، يقبل تسلسل البروتين وينتج وصفًا لفظيًا لوظائفه وخصائصه المحتملة.
لماذا هناك حاجة إلى مثل هذا النظام؟ تتضمن قواعد البيانات مليارات من تسلسلات البروتين، ولكن تم توصيف جزء صغير منها فقط بشكل مباشر في التجارب المختبرية.
كيف يختلف ذلك عن البحث العادي في قواعد بيانات البروتينات؟ لا يعتمد الأمر فقط على إيجاد تسلسلات مشابهة للبروتينات المعروفة، بل يحاول استنتاج الوظائف وتقديمها كنص مفصل.
ما المعلومات التي يمكنها تقديمها؟ الدور البيولوجي المفترض، والنشاط التحفيزي، والمشاركة في المسارات الأيضية، ومواقع الارتباط المحتملة.
هل يثبت الوصف وظيفة البروتين؟ لا، هذا تنبؤ حاسوبي يهدف إلى توفير فرضيات للبحث. ولا يزال التحقق الكامل منه يتطلب تجارب بيولوجية.
كيف تم اختبار النظام؟ أثبت الباحثون فعاليته على ستة بروتينات لم يتم تحديد خصائصها من قبل.
ما هي التطبيقات المحتملة؟ البحوث الطبية، واكتشاف أهداف الأدوية، والكشف عن الإنزيمات، والتكنولوجيا الحيوية والزراعة.
-
بالنسبة للمقال العلمي: فتح المقال العلمي
تعليقات 2
شكراً على التعليق. هذا كود داخلي.
مضخم صوت؟