الصحة

جوجل ديب مايند تكشف عن AlphaProteo: ثورة الذكاء الاصطناعي في تصميم الأدوية!

أعلنت⁣ شركة‍ جوجل ديب ‍مايند عن إطلاق AlphaProteo، وهو‌ نظام ذكاء ⁤اصطناعي ​لمساعدة الباحثين في مجالات ‌البيولوجيا والصحة على تصميم ⁣بروتينات جديدة وقوية ترتبط بجزيئات مستهدفة بدقة وقوة.

تم تدريب AlphaProteo على بنك‌ بيانات البروتينات (PDB) الذي يتيح تحقيق إنجازات في العلوم والتعليم من خلال توفير الوصول إلى أدوات الاستكشاف⁣ والتصور والتحليل للهياكل ثلاثية الأبعاد التي تم تحديدها تجريبيًا من ⁤أرشيف PDB.

بفضل هيكل الجزيء المستهدف ومجموعة من مواقع الارتباط المفضلة على ذلك ⁢الجزيء، ‌يقوم AlphaProteo بإنشاء بروتين مرشح يرتبط‌ بالهدف.

وقالت الشركة العملاقة إن الروابط لديها القدرة على فتح ⁣مجالات جديدة للبحث⁣ في ‌تطوير الأدوية وأجهزة الاستشعار الحيوية التشخيصية.

قالت فرق ​تصميم البروتين والمختبرات العملية في جوجل ديب مايند في منشور⁤ مدونة: “يمكن لـ AlphaProteo توليد روابط بروتينية جديدة ​لبروتينات مستهدفة متنوعة، بما في ذلك VEGF-A المرتبط⁢ بالسرطان ومضاعفات مرض السكري. هذه هي‌ المرة الأولى التي يتمكن فيها أداة ذكاء اصطناعي من تصميم‌ رابط بروتيني ناجح لـ ​VEGF-A”.

وأضافوا: ​”يحقق AlphaProteo أيضًا معدلات نجاح تجريبية أعلى وثلاثة‍ إلى 300 مرة⁣ أفضل⁤ من قوة الارتباط مقارنة بأفضل الطرق الموجودة حاليًا لسبعة بروتينات مستهدفة اختبرناها”.

لاختبار ⁣AlphaProteo، صمم مطورو الذكاء الاصطناعي⁣ روابط لبروتينات مستهدفة متنوعة، بما ⁢في ذلك “بروتينين فيروسين مرتبطين بالعدوى، BHRF1 ونطاق ارتباط​ مستقبل البروتين الشائك SARS-CoV-2 SC2RBD، وخمسة بروتينات مرتبطة بالسرطان والالتهاب والأمراض المناعية الذاتية IL-7Rɑ وPD-L1 وTrkA وIL-17A وVEGF-A”.

كانت نسبة ⁣نجاح الربط لأحد الأهداف الفيروسية، BHRF1، 88% بشكل متوسط، أي عشرة أضعاف أعلى من الطرق التقليدية.

عمل فريق مختبر الويب لجوجل ديب مايند مع مجموعات بحث خارجية تشمل باحثين⁣ من معهد فرانسيس كريك حيث أكدت البيانات أن روابط AlphaProteo تمنع SARS-CoV-2 من إصابة خلايا​ الإنسان.

أظهر AlphaProteo أنه يمكنه تقليل الوقت المطلوب للتجارب الأولية المتعلقة برابطة البروتيينات لاستخداماتها المختلفة.

ومع ذلك، وعلى الرغم ​من الإنجازات المحققة، لاحظ الباحثون أن نظام الذكاء الاصطناعي لديه قيود.

على سبيل المثال ، لم يولد‍ AlphaProteo ​روابط ‌ناجحة لـ TNFa ، وهو بروتين مرتبط بالأمراض المناعية الذاتية مثل التهاب المفاصل الروماتويدي.

كتب المؤلفون: “اخترنا TNFa لتحدي قدراته بشكل قوي ⁢لأن التحليل الحسابي⁤ أظهر أنه سيكون صعبًا للغاية تصميم روابط ضده. سنستمر في تحسين ​وتوسيع قدرات AlphaProteo بهدف معالجة مثل ‍هذه الأهداف⁤ الصعبة”.

يخطط‌ فريق البحث الخاص بـAlphaProteo للعمل مع⁤ المجتمع العلمي لرصد تأثيره على مشاكل بيولوجية أخرى لفهم قيوده بشكل أكبر.

بالإضافة إلى ذلك ، استكشف الفريق استخدامه لتصميم الأدوية ‌لدى‍ Isomorphic Labs. ‍

الاتجاه الأكبر

في يونيو ، أعلنت⁣ جوجل‍ للأبحاث ⁣وجوجل ديب‍ مايند عن إصدار‍ ورقة بحث تعلن عن إنشاء نموذج LLM جديد لاكتشاف الأدوية وتطوير العلاجات ​يسمى⁣ Tx-LLM ، والذي تم ضبطه بدقة بناءً على Med-PaLM 2.

تقنية Med-PaLM ​2 ⁢الخاصة بالشركة العملاقة هي تقنية ذكاء ⁢اصطناعي ⁣توليديه تستخدم نماذج LLM الخاصة بجوجل للإجابة عن الأسئلة الطبية.

في مايو ، أظهرت دراسة أجرتها جوجل للأبحاث بالتعاون مع جوجل ديب مايند أن الشركة قد وسعت قدراتها لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها‍ لـMed-Gemini-2D وMed-Gemini-3D وMed-Gemini Polygenic.

قالت​ جوجل إنها قامت بضبط قدراتها باستخدام بيانات علم الأمراض النسيجي والأمراض⁣ الجلدية والأشعة ثنائية وثلاثة الأبعاد والبيانات الجينية وعلم العيون.

في عام 2023 ، أصدرت ​جوجلالنموذج الأساسي MedLM⁤ المبني ‌على Med-PaLM 2 المصمم للإجابة ‌عن​ الأسئلة الطبية وتوليد رؤى من البيانات غير ⁤المنظمة وتلخيص المعلومات الطبية.

قالت الشركة إنه عبر ‌تجربة نماذج LLM الخاصة بها مع المنظمات الصحية تعلمت أن أكثر نماذج الذكاء الاصطناعي فعالية مصممة⁣ لمعالجة حالات استخدام محددة.

نتيجة⁢ لذلك فإن⁤ النموذج الكبير لـMedLM مصمم لمعالجة ⁢المهام ‌المعقدة بينما الآخر هو نموذج متوسط يمكن ضبطه وتحجيمه عبر مهام مختلفة.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى