قدمت رولا خلف، رئيس تحرير الـFT، قائمة بأخبارها المفضلة في هذا النشرة الأسبوعية. كشفت شركة Google DeepMind عن نموذج ذكاء اصطناعي للعناصر الأساسية للحياة وتفاعلاتها داخل الخلايا، مما يعزز الجهود المبذولة لفتح أسرار الأمراض وإيجاد علاجات لحالات مثل السرطان. تم تطوير AlphaFold 3، وهو الجيل الثالث من التكنولوجيا التي تم تطويرها لأول مرة في عام 2018، الذي يوفر أدق التوقعات حتى الآن حول شكل الهياكل البيولوجية الصغيرة وكيفية تفاعلها، وفقًا لورقة بحث نشرت في مجلة Nature يوم الأربعاء.
يرى ديميس حسابيس، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـDeepMind، أن الأمراض الخلوية، يعتبر AlphaFold 3 خطوة كبيرة نحو فهم تفاعل الجزيئات المختلفة في الخلايا. التحديث التكنولوجي يوسع نطاقه البيولوجي إلى ما هو أبعد من البروتينات التي تم تحليلها سابقًا، ويقدم رؤية أكثر ثراءً من الشبكات الكيميائية التي تجعل الكائنات تعمل. تغطي النموذج الرمز الجيني للـDNA وRNA بالإضافة إلى المرتبطات – الجزيئات التي ترتبط بالأخرى ويمكن أن تكون علامات هامة للأمراض.
تفتح قدرات AlphaFold 3 فرصًا جديدة للباحثين لتحديد بسرعة أدوية جديدة محتملة، وفقًا لما صرح به ماكس جاديربرغ، رئيس ضباط الذكاء الاصطناعي في Isomorphic Labs. يقول جاديربرغ “إنه يتيح لعلمائنا ومصممي الأدوية إنشاء واختبار الافتراضات على المستوى الذري، ومن ثم خلال ثوانٍ إنتاج توقعات هيكلية دقيقة بشكل كبير باستخدام AlphaFold 3″، وهذا مقارنة بالشهور أو حتى السنوات التي قد تستغرقها هذه العملية تجريبيًا.
تظهر نتائج الدراسة أن AlphaFold 3 تظهر “تحسينًا كبيرًا” في دقة التنبؤ على العديد من الأدوات المتخصصة الحالية بما في ذلك تلك التي استندت إلى أسلافها الخاصة، تقول الورقة. كما تظهر أن تطوير أطر عميقة للتعلم الاصطناعي المناسبة يمكن أن يقلل بشكل كبير من كمية البيانات المطلوبة للحصول على “أداء ذو صلة بشكل معقول من الناحية البيولوجية”، يضيف البحث.
تشير دراسة أجراها بوسطن للمجموعة الاستشارية المنشورة هذا الأسبوع إلى أن الأدوية التي تم اكتشافها بواسطة الذكاء الاصطناعي لديها نسب نجاح أعلى في التجارب المرحلة الأولى من تلك التي تم اكتشافها بواسطة طرق أخرى. منهاذجين لفعالية هذه التقنية في اكتشاف الأدوية، قال الباحثون إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يضاعف إنتاجية البحث والتطوير الدوائي.
