إن "سلف" AlphaFold هي خوارزمية AlphaGo ، التي بدأت تلعب بشكل أفضل من أي شخص آخر. المصدر: ديب ميندأصبح المطورون من Deep Mind على مدار العامين الماضيين مشهورين بفضل العديد من مشاريعهم. على وجه الخصوص ، علموا الذكاء الاصطناعي (شكله الضعيف) للعب Go ، وألقاب Atari الكلاسيكية وبعض الألعاب الأخرى التي يصعب على الجهاز "فهمها". الآن جاء دور الدراسات الأكثر جدية - تغير Deep Mind تدريجيًا تخصص علم الذكاء الاصطناعي في البيولوجيا الجزيئية.
وبشكل أكثر تحديداً ، يتم تعليم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بهيكل البروتين على أساس جزء من سلسلة من الأحماض الأمينية - هذه الطوب من حياة البروتين. المشروع المذكور كان يسمى
AlphaFold . علمتهم منظمة العفو الدولية العمل بشكل أسرع وأكثر دقة من البشر بفضل التدريب على أساس تسلسل تجميعها من قبل علماء الوراثة على مدى عدة سنوات.
في مسابقة
التقييم النقدي للتنبؤ بالهيكل
(CASP) ، حيث كان من الضروري التنبؤ ببنية البروتين ، احتلت الذكاء الاصطناعي لـ Deep Mind المرتبة الأولى ، وأصبحت رائدة بين 98 مشاركًا. تمكنت منظمة العفو الدولية من التنبؤ بشكل صحيح بنية 25 من 43 بروتينات. في المرتبة الثانية ، تمكن الفريق من التنبؤ بشكل صحيح ببنية 3 من أصل 43 بروتينات. خلال "المنافسة" ، تم إرسال كل فريق مجموعة شهرية من الأحماض الأمينية. لقد كان هذا يحدث لعدة أشهر. بعد أن استلمت الفرق جميع العناصر ، كان عليها التنبؤ ببنية البروتين التي تتكون منها هذه الأحماض الأمينية. تم تحديد الهيكل من قبل العلماء ، لذلك كان لدى المنظمين الإجابة الصحيحة.
بالنسبة للعلم ، فإن هذا النوع من الأبحاث له أهمية قصوى ، لأن البروتين هو أساس الحياة. تبعا لذلك ، توقع بنية البروتين ، يمكن للمرء أن يتعلم فهم العديد من الوظائف والعمليات البيولوجية. تجدر الإشارة إلى أنه في بعض الحالات ، يقضي العلماء سنوات في التنبؤ ببنية بروتين معين. المشكلة هي أن الحمض النووي عادة ما يكون لديه بيانات عن تسلسل الأحماض الأمينية ، ولكن ليس الهياكل التي تشكل سلاسل منها.
يحتوي جسم الإنسان على عدد كبير من أنواع البروتين.
وفقا لتقديرات مختلفة ، يمكن أن تصل إلى عدة مليارات. هياكل البروتين وأكثر من ذلك - يصف الرقم رقمًا به 300 أصفار. يعتمد الشكل ثلاثي الأبعاد للبروتين على العديد من العوامل - كمية الأحماض الأمينية ، وطول السلسلة ، إلخ. يتحدد الهيكل المكاني أيضًا بالدور الذي يلعبه بروتين معين في جسم الإنسان.
على سبيل المثال ، يتم بناء خلايا القلب باستخدام البروتين ، مطوية بحيث تؤدي جزيئات الأدرينالين التي تنتقل عبر الدورة الدموية البشرية إلى تأخير وتسريع نبضات القلب. تعتمد أي من قدرات وقدرات الجسم تقريبًا على شكل بروتين معين - من تقلص العضلات إلى الرؤية.
كلما كان تركيب البروتين أكثر تعقيدًا ، كلما صعب تصميمه. تجدر الإشارة إلى أن بعض الأمراض التي تُعتبر مشكلة في القرن الجديد سببها الطي الخاطئ لهياكل البروتين. تشمل هذه الأمراض ، على سبيل المثال لا الحصر ، مرض الزهايمر ومرض الشلل الرعاش والتليف الكيسي ومرض هنتنغتون.
المصدر: ديب ميندإن فهم بنية البروتينات من نوع معين سيخلق الكواشف التي يمكن أن تؤثر بنشاط على هذه البروتينات. يمكن تسمية تصفية الزيت المتسرب أو إنشاء بلاستيك غير مكلف سريع التحلل بأنه حالة مستخدم.
وفقًا لأحد ممثلي DeepMind ، فإن دراستهم هي نذير بعصر جديد. العمل هو واحد من تلك التي تحل المشاكل الأساسية للعلوم والتكنولوجيا. تجدر الإشارة إلى أن المتخصصين في DeepMind بدأوا في إنشاء AI جديد بعد أن فازت خوارزمية AlphaGo بهم في بطولة Lee Sedol ، بطل العالم.
بعد ذلك ، قام AI بتعليم كيفية لعب ألعاب الكمبيوتر التي كانت صعبة على الأجهزة ، بما في ذلك لعبة Montezuma’s Revenge. يقول المطورون إن هدفهم لم يكن الحصول على المزيد من النقاط في أي لعبة لإظهار قوة الذكاء الاصطناعي. الهدف الحقيقي هو تطوير الخوارزميات التي يمكن أن تساعد الشخص في حل قضايا العلوم والتكنولوجيا ، مثل بنية البروتينات والتنبؤ بها.
كان العلماء قادرين على تعليم AlphaFold لتحديد المسافة بين أزواج الأحماض الأمينية ، وكذلك تكوين الرابطة الكيميائية. كانت الخطوة الثانية هي العثور على بنية أكثر كفاءة في استخدام الطاقة لكل بروتين مفترض. الآن تستغرق الخوارزمية بضع ساعات فقط لإكمال المهمة - بينما يقضي الأشخاص شهورًا أو حتى سنوات في نفس الشيء.