AlphaFold 3 من DeepMind: ثورة في محاكاة الجزيئات الحيوية تُمهد الطريق لاكتشافات علمية جديدة
أحرز الذكاء الاصطناعي AlphaFold 3 من DeepMind التابعة لجوجل تقدمًا هائلاً في مجال محاكاة الجزيئات الحيوية، بما في ذلك DNA و RNA، مما يُمهد الطريق لاكتشافات جديدة في الطب والزراعة والصيدلة. يمكن أن تكون النسخة الثالثة من نموذج الانتشار AlphaFold أداة محتملة لعلاج الأمراض وتطوير لقاحات جديدة.
أحرز الذكاء الاصطناعي AlphaFold 3 الخاص بشركة DeepMind التابعة لجوجل مؤخرًا تقدمًا في مجال استنساخ الجزيئات الحيوية بما في ذلك DNA وRNA والتي يمكن أن تعد بأدوية ولقاحات جديدة.
كانت الضجة المحيطة بالذكاء الاصطناعي في الأشهر الأخيرة مرتبطة في الغالب بإنتاج المحتوى الرقمي وتلقي المخرجات باستخدام أوامر المستخدم؛ وهو الجانب الذي تسببت في قلق العديد من الخبراء بشأن زيادة البطالة وسوء الاستخدام ولكن نعتقد أن الفائدة ستغطي كل تلك الجوانب.
ما هي أهمية عمليات محاكاة الذكاء الاصطناعي التي تقدمها DeepMind؟
إن الحصول على معلومات حول كيفية ربط وطي الأحماض الأمينية المستخدمة في البروتينات له أهمية كبيرة في العلوم البيولوجية والطبية؛ لأنها يمكن أن تحدد كيفية تفاعلها مع الهياكل البيولوجية الأخرى وتؤدي في النهاية إلى اكتشاف أو إنتاج الأدوية وطرق علاج الأمراض. والان حاولت شركة جوجل أن تتخطى الماضي بخطوة باستخدام ذكائها الاصطناعي المقدم من ديب مايند ولم يقتصر الأمر على محاكاة بنية البروتينات فحسب بل أيضًا محاكاة بنية جميع الجزيئات البيولوجية. النموذج الجديد لهذه الشركة المسمى AlphaFold 3 يمكن أن يساعد الباحثين في مجالات مختلفة بما في ذلك الطب والزراعة والمستحضرات الصيدلانية.
يعد برنامج ألفافولد (AlphaFold) جزءًا من مشروع الذكاء الاصطناعي التابع لشركة لجوجل والذي تمكن من محاكاة بنية أكثر من 200 مليون بروتين بدقة عالية. وبحسب جوجل فإن الملايين من الباحثين استخدموا الإصدار السابق لتحقيق اكتشافات جديدة في مجالات متنوعة مثل لقاحات الملاريا وتصميم الإنزيمات وعلاج السرطان. والان أصبح الإصدار الثالث من نموذج AlphaFold قادرًا على محاكاة الهياكل البيولوجية الأخرى بما في ذلك DNA وRNA والتي يمكنها توسيع نطاق تطبيقه أكثر بكثير من ذي قبل، كما شهد الإصدار الجديد تحسنًا بنسبة 50% في دقة عمليات المحاكاة مقارنة بالإصدار السابق ويمكنه العمل بشكل أكثر دقة وأفضل من ذي قبل.
يحتوي نموذج ألفافولد 3 على مكتبة ضخمة من الهياكل الجزيئية المكتشفة سابقًا ومن خلال إدخال بيانات حول المركبات الجديدة بهذه الطريقة يستطيع الباحثون إجراء محاكاة ثلاثية الأبعاد من خلال نموذج الانتشار على غرار ما نراه في خدمات تحويل النص إلى صورة مثل Stable Diffusion و Dall-E.
أعلنت شركة جوجل أنها ستسمح قريباً لبعض الباحثين بالوصول إلى منصة الأبحاث AlphaFold Server مجاناً ليتمكن الباحثون من جميع أنحاء العالم من محاكاة التركيب الجزيئي لمركباتهم المدروسة بغض النظر عن قدرات أجهزتهم والحاجة إلى قوة المعالجة العالية وستكون هذه الخدمة متاحة للاستخدام الأكاديمي وغير التجاري؛ لكن بعض شركاء الأعمال الناشطين في مجال تطوير الأدوية يمكنهم أيضًا استخدامها.
