قامت جوجل وشركة Isomorphic Labs الناشئة في مجال التكنولوجيا الحيوية بمعاينة الجيل التالي من AlphaFold،يعمل هذا التقدم على ترسيخ AlphaFold كأداة متعددة الاستخدامات يمكنها تسريع الاكتشافات في علم الأحياء وتطوير الأدوية. في حين أن نموذج AlphaFold الأصلي قد غيّر توقعات طي البروتين، فإن النموذج الأحدث يوفر صورة أكثر اكتمالاً للجزيئات المتنوعة التي تقود الآليات البيولوجية. يمكن للنموذج الأحدث الآن إنشاء تنبؤات لجميع الجزيئات تقريبًا في بنك بيانات البروتين (PDB)، مما يصل في كثير من الأحيان إلى الدقة الذرية.
يحقق نموذج AlphaFold الجديد دقة عالية عبر فئات الجزيئات الرئيسية مثل الروابط والأحماض النووية وPTMs التي تتيح العمليات الخلوية الرئيسية ولكن كان من الصعب تصميم نموذج دقيق من قبل. على سبيل المثال، تنظم PTMs نشاط البروتين من خلال التعديلات الكيميائية مثل الفسفرة، الضرورية لمسارات إشارات الخلايا المتورطة في السرطان.
اقرأ أيضا: “الصيدليات الحية” .. شريحة قابلة للزرع تحت الجلد لمكافحة السرطان والسكري
تساعد القدرات والأداء الموسع للنموذج في تسريع الاختراقات الطبية الحيوية وتحقيق العصر التالي من “البيولوجيا الرقمية” – مما يوفر رؤى جديدة حول عمل مسارات المرض، وعلم الجينوم، والمواد المتجددة بيولوجيًا، والأهداف العلاجية المحتملة، وآليات تصميم الأدوية، ومنصات جديدة للعلاج. تمكين هندسة البروتين، والبيولوجيا الاصطناعية، وتحسين مناعة النبات.
يفتح التنبؤ الدقيق بهياكل هذا النطاق الموسع من الجزيئات الحيوية طرقًا جديدة يمكن لـ AlphaFold من خلالها تحقيق اختراقات. يمكن أن يستفيد التصميم العقلاني للأدوية من النمذجة الأفضل للمركبات ومجمعات الأجسام المضادة والمستضدات. يعتمد فهم الآليات الجينومية على هياكل الحمض النووي. حتى تحرير الجينات المستهدفة عبر أنظمة CRISPR/Cas، حيث قامت شركة AlphaFold مؤخرًا بتصميم مجمعات البروتين-RNA-DNA الرئيسية، يمكن تحسينها.
تقوم Isomorphic Labs بتطبيق نموذج التصميم العلاجي من خلال التوصيف السريع للبنى الجزيئية ذات الصلة بالمرض. يمكن للباحثين في جميع أنحاء العالم اكتساب رؤى جديدة حول المسارات البيولوجية، وآليات المرض، والأهداف العلاجية المحتملة. وبعيدًا عن صحة الإنسان، يمكن لقدرات AlphaFold أن تساعد في تطوير المنتجات الحيوية المتجددة، وأبحاث النباتات، وهندسة البيولوجيا الاصطناعية.
يمثل هذا النوذج للذكاء الاصطناعي بنمذجة الهياكل الجزيئية المتنوعة بسرعة ودقة قفزة نحو الرؤية المستقبلية لـ “البيولوجيا الرقمية” يمكن أن تؤدي محاكاة الأنظمة البيولوجية في السيليكو باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى إحداث ثورة في كيفية دراسة الباحثين للآلات الجزيئية المعقدة للحياة.
يعكس النموذج الجديد التقدم المستمر في أبحاث الذكاء الاصطناعي منذ أن فكت AlphaFold مشكلة طي البروتين لأول مرة في عام 2020. ثم قامت AlphaFold Multimer بتصميم مجمعات بروتينية متعددة السلاسل في عام 2021. وحقق AlphaFold 2 في عام 2022 توسعًا هائلاً في قاعدة البيانات ومكاسب في الدقة، مما جعل التنبؤ بالبنية في متناول اليد. تقريبا أي بروتين متسلسل.
يؤكد الباحثون أن AlphaFold لا يحل هذه الهياكل من الصفر، بل يستنتج الأنماط من أحجام الهياكل المحددة تجريبيًا ومع ذلك، فإن مرونته في التكيف مع نمذجة فئات الجزيئات الجديدة تسلط الضوء على قوة التعميم التي تقوم عليها اختراقات الذكاء الاصطناعي الأخيرة
يمكن للجيل القادم من AlphaFold تسريع الرؤى الطبية الحيوية والتطبيقات العلاجية. ولكنه يجسد أيضًا قدرة الذكاء الاصطناعي على تعزيز الفهم العلمي الأساسي للآلات الجزيئية المعقدة للحياة.
هناك الكثير من العمل لدمج AlphaFold في خطوط الأنابيب الصيدلانية وسير العمل البحثي الأساسي. لكن قدراته السريعة التطور تعد بمساعدة العلماء في حل أعمق أسرار الطبيعة
