تقول DeepMind أنها ستطلق بنية كل بروتين معروف للعلم

هياكل البروتين

العقل العميق



بالعودة إلى ديسمبر 2020 ، فاجأ DeepMind عالم البيولوجيا عندما حل تحديًا كبيرًا دام 50 عامًا باستخدام AlphaFold ، وهي أداة ذكاء اصطناعي تتنبأ ببنية البروتينات. نشرت الشركة ومقرها لندن الأسبوع الماضي التفاصيل الكاملة لتلك الأداة وأصدرت شفرة المصدر الخاصة بها.

الآن أعلنت الشركة أنها قامت بذلك استخدم الذكاء الاصطناعي الخاص به للتنبؤ بأشكال كل بروتين تقريبًا في جسم الإنسان ، بالإضافة إلى أشكال مئات الآلاف من البروتينات الأخرى الموجودة في 20 من أكثر الكائنات الحية التي تمت دراستها على نطاق واسع ، بما في ذلك الخميرة وذباب الفاكهة والفئران. قد يسمح هذا الاختراق لعلماء الأحياء من جميع أنحاء العالم بفهم الأمراض بشكل أفضل وتطوير عقاقير جديدة.





حل الذكاء الاصطناعي القابل للطي للبروتين في DeepMind تحديًا كبيرًا في علم الأحياء عمره 50 عامًا

يمكن أن يتنبأ AlphaFold بشكل البروتينات في حدود عرض الذرة. سيساعد الاختراق العلماء في تصميم الأدوية وفهم المرض.

حتى الآن يتكون الدفن من 350.000 بنية بروتينية متوقعة حديثًا. تقول DeepMind أنها ستتنبأ وتطلق الهياكل لأكثر من 100 مليون أخرى في الأشهر القليلة المقبلة - أكثر أو أقل من جميع البروتينات المعروفة للعلم.

عمل اينشتاين عصبي عن بعد

إن طي البروتين مشكلة كنت أراقبها منذ أكثر من 20 عامًا ، كما يقول المؤسس المشارك لشركة DeepMind والرئيس التنفيذي ديميس هاسابيس. لقد كان مشروعًا ضخمًا بالنسبة لنا. أود أن أقول أن هذا هو أكبر شيء قمنا به حتى الآن. وهو الأكثر إثارة بطريقة ما ، لأنه يجب أن يكون له أكبر تأثير في العالم خارج الذكاء الاصطناعي.



تتكون البروتينات من شرائط طويلة من الأحماض الأمينية ، والتي تلتف إلى عقدة معقدة. يمكن أن تكشف معرفة شكل عقدة البروتين ما يفعله هذا البروتين ، وهو أمر بالغ الأهمية لفهم كيفية عمل الأمراض وتطوير عقاقير جديدة - أو تحديد الكائنات الحية التي يمكن أن تساعد في معالجة التلوث وتغير المناخ. يستغرق اكتشاف شكل البروتين أسابيع أو شهور في المختبر. يمكن أن يتنبأ AlphaFold بالأشكال لأقرب ذرة في يوم أو يومين.

يجب أن تجعل قاعدة البيانات الجديدة الحياة أسهل لعلماء الأحياء. قد يكون AlphaFold متاحًا للباحثين لاستخدامه ، ولكن لن يرغب الجميع في تشغيل البرنامج بأنفسهم. يقول ديفيد بيكر من معهد تصميم البروتين في جامعة واشنطن ، والذي صمم مختبره أداة خاصة به للتنبؤ ببنية البروتين ، تسمى روز تافولد ، على أساس نهج AlphaFold.

ما هو مصمم الاطفال

في الأشهر القليلة الماضية ، عمل فريق بيكر مع علماء أحياء كانوا عالقين في السابق في محاولة لمعرفة شكل البروتينات التي كانوا يدرسونها. يقول إن هناك الكثير من الأبحاث البيولوجية الرائعة التي تم تسريعها حقًا. يجب أن تكون قاعدة البيانات العامة التي تحتوي على مئات الآلاف من أشكال البروتين الجاهزة أداة تسريع أكبر.

يقول توم إليس ، عالم الأحياء الاصطناعية في إمبريال كوليدج لندن ، الذي يدرس جينوم الخميرة ، إنه يبدو مثيرًا للإعجاب بشكل مذهل ، وهو متحمس لتجربة قاعدة البيانات. لكنه حذر من أن معظم الأشكال المتوقعة لم يتم التحقق منها بعد في المختبر.



الدقة الذرية

في الإصدار الجديد من AlphaFold ، تأتي التنبؤات مع درجة ثقة تستخدمها الأداة للإشارة إلى مدى اقترابها من كل شكل متوقع من الشيء الحقيقي. باستخدام هذا المقياس ، وجد DeepMind أن AlphaFold تنبأ بأشكال 36 ٪ من البروتينات البشرية بدقة تصل إلى مستوى الذرات الفردية. هذا جيد بما يكفي لتطوير الأدوية ، كما يقول حسابيس.

ناسا من جميع الاحزمة

في السابق ، بعد عقود من العمل ، تم تحديد هياكل 17٪ فقط من البروتينات في جسم الإنسان في المختبر. إذا كانت تنبؤات AlphaFold دقيقة كما تقول DeepMind ، فقد ضاعفت الأداة هذا الرقم بأكثر من الضعف في غضون أسابيع قليلة.

حتى التنبؤات التي ليست دقيقة تمامًا على المستوى الذري لا تزال مفيدة. لأكثر من نصف البروتينات في جسم الإنسان ، تنبأ AlphaFold بالشكل الذي يجب أن يكون جيدًا بما يكفي للباحثين لمعرفة وظيفة البروتين. أما بقية التوقعات الحالية لـ AlphaFold فهي إما غير صحيحة ، أو أنها لثلث البروتينات في جسم الإنسان التي ليس لها بنية على الإطلاق حتى ترتبط بالآخرين. يقول حسابيس إنهم مرنون.

إن حقيقة إمكانية تطبيقه على هذا المستوى من الجودة أمر مثير للإعجاب ، كما يقول محمد القريش ، عالِم بيولوجيا الأنظمة بجامعة كولومبيا ، والذي طور برنامجه الخاص للتنبؤ ببنية البروتين. ويشير أيضًا إلى أن امتلاك هياكل لمعظم البروتينات في الكائن الحي سيجعل من الممكن دراسة كيفية عمل هذه البروتينات كنظام ، وليس فقط في عزلة. هذا ما أعتقد أنه الأكثر إثارة ، كما يقول.

تطلق DeepMind أدواتها وتوقعاتها مجانًا ولن تحدد ما إذا كانت لديها خطط لكسب المال منها في المستقبل. ومع ذلك ، فهو لا يستبعد الاحتمال. لإنشاء قاعدة البيانات وتشغيلها ، تشارك DeepMind مع مختبر البيولوجيا الجزيئية الأوروبي ، وهي مؤسسة بحثية دولية تستضيف بالفعل قاعدة بيانات كبيرة من معلومات البروتين.

في الوقت الحالي ، لا يطيق القريشي الانتظار لمعرفة ما سيفعله الباحثون بالبيانات الجديدة. إنه أمر مذهل للغاية ، كما يقول لا أعتقد أن أيًا منا اعتقد أننا سنكون هنا بهذه السرعة. إنه أمر محير للعقل.

يخفي

التقنيات الفعلية

فئة

غير مصنف

تكنولوجيا

التكنولوجيا الحيوية

سياسة التكنولوجيا

تغير المناخ

البشر والتكنولوجيا

وادي السيليكون

الحوسبة

مجلة Mit News

الذكاء الاصطناعي

الفراغ

المدن الذكية

بلوكشين

قصة مميزة

الملف الشخصي للخريجين

اتصال الخريجين

ميزة أخبار معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا

1865

وجهة نظري

77 Mass Ave

قابل المؤلف

ملامح في الكرم

شوهد في الحرم الجامعي

خطابات الخريجين

أخبار

انتخابات 2020

فهرس With

تحت القبه

خرطوم الحريق

قصص لانهائية

مشروع تكنولوجيا الوباء

من الرئيس

غلاف القصه

معرض الصور

موصى به