البروتينات مخلوقات اجتماعية. إنهم أيضًا حرباء. اعتمادًا على احتياجات الخلية، فإنها تتحول بسرعة في البنية وتلتصق بالجزيئات الحيوية الأخرى في رقصة معقدة.
إنه ليس مسرح العشاء الجزيئي. بل إن هذه الشراكات هي قلب العمليات البيولوجية. يقوم البعض بتشغيل الجينات أو إيقاف تشغيلها. ويدفع آخرون خلايا "الزومبي" الهرمة إلى التدمير الذاتي أو الحفاظ على إدراكنا وذاكرتنا في أفضل حالاتها من خلال إعادة تشكيل شبكات الدماغ.
لقد ألهمت هذه الروابط بالفعل مجموعة واسعة من العلاجات، ويمكن تسريع العلاجات الجديدة بواسطة الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه نمذجة وتصميم الجزيئات الحيوية. لكن أدوات الذكاء الاصطناعي السابقة ركزت فقط على البروتينات وتفاعلاتها، متجاهلة شركائها من غير البروتين.
هذا الأسبوع، دراسة in علوم توسيع قدرة الذكاء الاصطناعي على نمذجة مجموعة واسعة من الجزيئات الحيوية الأخرى التي تلتصق فعليًا بالبروتينات، بما في ذلك الجزيئات الصغيرة المحتوية على الحديد والتي تشكل مركز حاملات الأكسجين.
بقيادة الدكتور ديفيد بيكر من جامعة واشنطن، يعمل الذكاء الاصطناعي الجديد على توسيع نطاق التصميم الجزيئي الحيوي. ويعتمد هذا النظام، الذي أُطلق عليه اسم RoseTTAFold All-Atom، على نظام سابق للبروتين فقط لدمج عدد لا يحصى من الجزيئات الحيوية الأخرى، مثل DNA وRNA. كما أنه يضيف جزيئات صغيرة – على سبيل المثال، الحديد – والتي تعد جزءًا لا يتجزأ من وظائف بروتينية معينة.
لقد تعلم الذكاء الاصطناعي فقط من تسلسل المكونات وبنيتها - دون أي فكرة عن بنيتها ثلاثية الأبعاد - ولكن يمكنه رسم خريطة لآلات جزيئية معقدة على المستوى الذري.
في الدراسة، عند إقرانها بالذكاء الاصطناعي التوليدي، قامت RoseTTAFold All-Atom بإنشاء بروتينات يمكنها بسهولة الإمساك بأدوية أمراض القلب. كما أنتجت الخوارزمية أيضًا بروتينات تنظم الهيم، وهو جزيء غني بالحديد يساعد الدم على حمل الأكسجين، والبيلين، وهي مادة كيميائية موجودة في النباتات والبكتيريا تمتص الضوء من أجل عملية التمثيل الغذائي.
هذه الأمثلة هي مجرد أدلة على المفهوم. يقوم الفريق بإطلاق RoseTTAFold All-Atom للجمهور للعلماء حتى يتمكنوا من إنشاء مكونات حيوية متعددة متفاعلة مع تعقيد أكثر بكثير من مجمعات البروتين وحدها. وفي المقابل، يمكن أن تؤدي الابتكارات إلى علاجات جديدة.
وقال مؤلف الدراسة وودي أهيرن في بيان صحفي: "كان هدفنا هنا هو بناء أداة ذكاء اصطناعي يمكنها توليد علاجات أكثر تطوراً وجزيئات مفيدة أخرى".
حلم في
في عام 2020، قام AlphaFold من Google DeepMind وRoseTTAFold من Baker Lab بحل مشكلة التنبؤ ببنية البروتين التي حيرت العلماء لمدة نصف قرن، وبشرت بعصر جديد من أبحاث البروتين. قامت الإصدارات المحدثة من هذه الخوارزميات بتعيين جميع هياكل البروتين المعروفة وغير المعروفة للعلم.
بعد ذلك، أثار الذكاء الاصطناعي التوليدي - التكنولوجيا وراء ChatGPT من OpenAI وGemini من Google - موجة إبداعية من البروتينات المصممة مع نطاق مثير للإعجاب من النشاط. تنظم بعض البروتينات المولدة حديثًا هرمونًا يضبط مستويات الكالسيوم. وأدى البعض الآخر إلى إنزيمات أو بروتينات صناعية يمكنها ذلك تغيير شكلها بسهولة مثل الترانزستورات في الدوائر الإلكترونية.
ومن خلال هلوسة عالم جديد من هياكل البروتين، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي لديه القدرة على تصور جيل من البروتينات الاصطناعية لتنظيم بيولوجيتنا وصحتنا.
ولكن هناك مشكلة. تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي للبروتين المصممة برؤية نفقية: إنها كذلك بالفعل جدا ركز على البروتينات.
عند تصور المكونات الجزيئية للحياة، يتبادر إلى الذهن البروتينات والحمض النووي والأحماض الدهنية. ولكن داخل الخلية، غالبًا ما يتم ربط هذه الهياكل معًا بواسطة جزيئات صغيرة تتشابك مع المكونات المحيطة، وتشكل معًا تجميعًا حيويًا وظيفيًا.
أحد الأمثلة على ذلك هو الهيم، وهو جزيء يشبه الحلقة يحتوي على الحديد. الهيم هو أساس الهيموجلوبين في خلايا الدم الحمراء، الذي ينقل الأكسجين في جميع أنحاء الجسم ويمسك "خطافات" البروتين المحيطة باستخدام مجموعة متنوعة من الروابط الكيميائية.
وعلى عكس البروتينات أو الحمض النووي، الذي يمكن تصميمه على شكل سلسلة من "الحروف" الجزيئية، فمن الصعب التقاط الجزيئات الصغيرة وتفاعلاتها. لكنها مهمة للآلات الجزيئية المعقدة في علم الأحياء، ويمكن أن تغير وظائفها بشكل كبير.
ولهذا السبب، هدف الباحثون في دراستهم الجديدة إلى توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي ليشمل البروتينات.
"لقد شرعنا في تطوير طريقة للتنبؤ بالبنية قادرة على توليد إحداثيات ثلاثية الأبعاد لجميع الذرات" للجزيء البيولوجي، بما في ذلك البروتينات، والحمض النووي، وغيرها من التعديلات، كما كتب المؤلفون في ورقتهم البحثية.
فريق علامة
بدأ الفريق بتعديل نموذج الذكاء الاصطناعي السابق لنمذجة البروتين لدمج جزيئات أخرى.
يعمل الذكاء الاصطناعي على ثلاثة مستويات: الأول يحلل تسلسل "الحروف" أحادي البعد للبروتين، مثل الكلمات الموجودة على الصفحة. بعد ذلك، تقوم خريطة ثنائية الأبعاد بتتبع مدى بعد كل "كلمة" بروتينية عن كلمة أخرى. وأخيرًا، تقوم الإحداثيات ثلاثية الأبعاد - التي تشبه إلى حدٍ ما نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) - برسم خريطة للبنية العامة للبروتين.
ثم تأتي الترقية. ولدمج معلومات الجزيئات الصغيرة في النموذج، أضاف الفريق بيانات حول المواقع الذرية والروابط الكيميائية في الطبقتين الأوليين.
وفي الدراسة الثالثة، ركزوا على اللامركزية، أي إذا كانت بنية المادة الكيميائية في وضع يسار أو يمين. مثل أيدينا، يمكن أن تحتوي المواد الكيميائية أيضًا على هياكل معكوسة عواقب بيولوجية مختلفة إلى حد كبير. وكما هو الحال مع ارتداء القفازات، فإن الاستخدام الصحيح لمادة كيميائية هو وحده الذي يمكن أن يناسب "قفاز" معين للتجميع الحيوي.
تم بعد ذلك تدريب RoseTTAFold All-Atom على مجموعات بيانات متعددة تحتوي على مئات الآلاف من نقاط البيانات التي تصف البروتينات والجزيئات الصغيرة وتفاعلاتها. وفي نهاية المطاف، تعلمت الخصائص العامة للجزيئات الصغيرة المفيدة لبناء تجمعات بروتينية معقولة. وكتحقق من سلامة العقل، أضاف الفريق أيضًا "مقياس الثقة" لتحديد التنبؤات عالية الجودة، تلك التي تؤدي إلى تجمعات حيوية مستقرة وفعالة.
وعلى عكس نماذج الذكاء الاصطناعي السابقة المعتمدة على البروتين فقط، كتب الفريق أن RoseTTAFold All-Atom "يمكنه تصميم أنظمة جزيئية حيوية كاملة".
وفي سلسلة من الاختبارات، تفوق النموذج المحدث على الأساليب السابقة عندما تعلم "تثبيت" جزيئات صغيرة على بروتين معين - وهو عنصر أساسي في اكتشاف الأدوية - من خلال التنبؤ السريع بالتفاعلات بين البروتينات والجزيئات غير البروتينية.
عالم جديد شجاع
يؤدي دمج الجزيئات الصغيرة إلى فتح مستوى جديد تمامًا من تصميم البروتين المخصص.
وكدليل على المفهوم، قام الفريق بدمج RoseTTAFold All-Atom مع نموذج الذكاء الاصطناعي المولد لديهم وضعت سابقا وصمموا شركاء بروتين لثلاثة جزيئات صغيرة مختلفة.
الأول هو الديجوكسيجينين، الذي يستخدم لعلاج أمراض القلب ولكن يمكن أن يكون له آثار جانبية. البروتين الذي يلتصق به يقلل من السمية. حتى بدون معرفة مسبقة بالجزيء، صمم الذكاء الاصطناعي العديد من روابط البروتين التي خففت مستويات الديجوكسيجينين عند اختبارها في الخلايا المستنبتة.
صمم الذكاء الاصطناعي أيضًا بروتينات ترتبط بالهيم، وهو جزيء صغير مهم لنقل الأكسجين في خلايا الدم الحمراء، والبيلين، الذي يساعد مجموعة متنوعة من الكائنات على امتصاص الضوء.
وأوضح الفريق، أنه على عكس الأساليب السابقة، يمكن للذكاء الاصطناعي "توليد بروتينات جديدة بسهولة" تلتقط جزيئات صغيرة دون أي معرفة متخصصة.
ويمكنه أيضًا تقديم تنبؤات دقيقة للغاية حول قوة الروابط بين البروتينات والجزيئات الصغيرة على المستوى الذري، مما يجعل من الممكن بناء عالم جديد تمامًا من الهياكل الجزيئية الحيوية المعقدة بشكل عقلاني.
وقال بيكر: "من خلال تمكين العلماء في كل مكان من إنتاج جزيئات حيوية بدقة غير مسبوقة، فإننا نفتح الباب أمام اكتشافات رائدة وتطبيقات عملية ستشكل مستقبل الطب وعلوم المواد وما هو أبعد من ذلك".
حقوق الصورة: إيان سي هايدون
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://singularityhub.com/2024/03/08/this-ai-can-design-biomolecular-machines-with-atomic-precision/
