يحسب برنامج الذكاء الاصطناعي هياكل البروتين في دقائق ، ويوفر سنوات من البحث


تم تطوير برنامج ذكاء اصطناعي جديد يمكنه حساب بنية البروتين في 10 دقائق فقط ، مما يوفر سنوات من الجهد البحثي. برنامج الذكاء الاصطناعي الجديد هذا قادر على تحديد البنية ثلاثية الأبعاد للبروتين من تسلسل الأحماض الأمينية. يسمى النظام الأصلي الذي يقوم عليه النظام الجديد [email protected]، تم تطويره من قبل باحثين في كلية الطب بجامعة نورث كارولينا ونشره في Nature Biotechnology في 16 يناير 2018.

[email protected] كان يعتمد على الفكرة الكامنة وراء برنامج الذكاء الاصطناعي DeepMind. استحوذت Google على DeepMind في عام 2014.

حقق الباحثون في معهد سياتل لتصميم البروتين في كلية الطب بجامعة واشنطن أداءً مشابهًا للأداء الذي أظهره DeepMind في هذا المشروع. نُشرت نتائج فريق البحث في 15 يوليو 2021 في مجلة Science.

استخدم فريق UW نظام UNC ، [email protected] في طريقة أطلقوا عليها اسم RoseTTAFold. [email protected] يمكن تنزيله مجانًا من GitHub بواسطة أي شخص ، على عكس نظام DeepMind ، وهو نظام مملوك ومملوك لشركة Google. تم تنزيل أكثر من 140 فريق بحث مستقل [email protected] منذ يوليو. يستخدم العلماء في جميع أنحاء العالم بالفعل النظام المدفوع بالبيانات لبناء نماذج بروتينية ، مما يسرع أبحاثهم بشكل كبير.

تتكون البروتينات من سلاسل من الأحماض الأمينية الموجودة في أشكال مجهرية معقدة. توفر أشكال البروتين نظرة ثاقبة حول كيفية عمل البروتينات داخل الكائنات الحية. يعتقد العلماء أن الدراسة المستمرة لأشكال البروتين ستؤدي إلى تحسين العلاجات للعديد من الأمراض.

قاد ديفيد بيكر ، أستاذ الكيمياء الحيوية في كلية الطب بجامعة واشنطن ، ومدير معهد تصميم البروتين ، فريقًا من علماء الأحياء الحاسوبية لتطوير برنامج RoseTTAFold. يعد برنامج الذكاء هذا منصة ذكاء اصطناعي مهمة لأنه يطور الذكاء البشري بشكل كبير ، مما يوفر سنوات من الأبحاث المختبرية التي ستكون ضرورية لفهم بنية كل بروتين مستهدف. يستخدم نظام البرنامج “التعلم العميق” للتنبؤ بسرعة ودقة ببنية البروتينات ، بناءً على معلومات محدودة.

يقول بيكر إن نظام RoseTTAFold الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي يحسب هياكل البروتين في حوالي عشر دقائق على كمبيوتر معمل سريع.

منظمة العفو الدولية برنامج البروتين هيكل برنامج هيكل البروتين.  صورة WikimediaImages من Pixabay
نماذج برمجيات الذكاء الاصطناعي بنية البروتين. صورة WikimediaImages من Pixabay

قام RoseTTAFold بحساب مئات الهياكل البروتينية الجديدة ، بما في ذلك العديد من البروتينات غير المفهومة جيدًا من الجينوم البشري. كما قاموا بإنشاء هياكل ذات صلة مباشرة بصحة الإنسان ، والتي لم تشمل فقط مشاكل التمثيل الغذائي للدهون واضطرابات الالتهاب ولكن أيضًا نمو الخلايا السرطانية.

RoseTTAFold هي شبكة عصبية ثلاثية المسارات تحل المشكلة المعقدة المتمثلة في مراعاة ثلاثة أشياء:

  • أنماط في تسلسل البروتين
  • كيف تتفاعل الأحماض الأمينية في البروتين
  • هيكل ثلاثي الأبعاد ممكن للبروتين

باستخدام تدفق المعلومات أحادي البعد وثنائي الأبعاد وثلاثي الأبعاد ، يمكن لـ RoseTTAFold أن يفسر العلاقة بين المكونات الكيميائية للبروتين وبنيته المطوية.

إن قدرة RoseTTAFold على أداء هذه الحسابات المعقدة بسرعة هي السبب في أنها تستغرق جزءًا بسيطًا فقط من الوقت المطلوب مسبقًا لبناء نماذج للتجمعات البيولوجية المعقدة.

لقد ساهم برنامج الذكاء الاصطناعي بالفعل بشكل كبير في فهم هياكل البروتين المعقدة وقد يساعد قريبًا في فهم أمراض المناعة الذاتية والالتهابات والتغلب عليها.

[email protected] كان يعتمد على الأفكار الكامنة وراء برنامج الذكاء الاصطناعي DeepMind. تأسست DeepMind في لندن ، إنجلترا في عام 2006 من قبل ديميس هسابيس ومصطفى سليمان وشين ليج لحل المشكلات العامة (على سبيل المثال ، ليس فقط الألعاب) باستخدام الذكاء الاصطناعي بدلاً من الاعتماد على الخبرة أو المعرفة البشرية.

كان هدف مؤسسي DeepMind هو حل المشكلات التي تتجاوز الحدس البشري.

في عام 2020 ، أظهر DeepMind تقدمًا بارزًا في التنبؤ الدقيق لهيكل البروتين في مؤتمر 2020 التقييم النقدي للتنبؤ بالهيكل (CASP14). منذ ذلك الحين ، تطلع العلماء إلى الوصول إلى منصة برمجيات الذكاء الاصطناعي.

DeepMind والتحليلات التنبؤية

تمكنت DeepMind من استخدام التحليلات التنبؤية لتعزيز التقدم في مجالات مثل الرعاية الصحية والطاقة والتمويل. يأتي تركيز DeepMind على الذكاء الاصطناعي مع الاعتقاد بأنه سيتم استخدامه لأكثر من مجرد التعلم العميق لإنشاء برامج الكمبيوتر. تمكنت DeepMind من تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه حل المهام في بيئة لم يسبق لها مثيل من قبل باستخدام خوارزميات التعزيز ، وهي نوع من خوارزمية التعلم الآلي.

DeepMind و AI Software and Society

نظام الذكاء الاصطناعي Deep Mind لم ينضج بعد بما يكفي للاستخدام العام خارج بيئات البحث ولكن هذا هو هدف DeepMind. DeepMind على ثقة من أن الذكاء الاصطناعي سيكون إيجابيًا للمجتمع وأن الشركة لديها مبادئ أخلاقية للتأكد من حدوث ذلك ، أحدها يتضمن الشفافية (Deep Mind).

حتى الآن ، تمكن الذكاء الاصطناعي DeepMind من استخدام التحليلات التنبؤية لتعزيز التقدم في مجالات مثل الرعاية الصحية والطاقة والتمويل.

DeepMind آلة التعلم

DeepMind هي واحدة من الشركات الرائدة في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي. تم استخدام الذكاء الاصطناعي DeepMind لمساعدة ألعاب Google Deepmind مثل Atari Breakout و Pong و Space Invaders و Montezuma’s Revenge.

تم تقديم Deepmind للعالم عندما أصبحت أول آلة ذكاء اصطناعي تهزم إنسانًا في Go ، وهي لعبة لوح صينية قديمة ، في عام 2016. تغلب الذكاء الاصطناعي على Lee Sedol 4-1 في مباراة من خمس مباريات. كما تم تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Deepmind في مواقف العالم الحقيقي مثل نمذجة المناخ ، والاستجابة للكوارث ، والتشخيص الطبي ، والمواقف المعقدة.

برنامج ذكاء اصطناعي.  صورة جوردون جونسون من Pixabay
برنامج الذكاء الاصطناعي. صورة جوردون جونسون من Pixabay



Source link

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *