علمي

حصل الذكاء الاصطناعي الميتا على بنية 600 مليون بروتين في أسبوعين

باستخدام نموذج لغة ذكاء اصطناعي ، نجح العلماء في Meta ، الشركة الأم لـ Facebook و Instagram ، في توقع بنية أكثر من 600 مليون بروتين في غضون أسبوعين. تنتمي هذه البروتينات إلى فيروسات وبكتيريا وميكروبات ، والآن يمكن استخدام هذه المعلومات في إنتاج عقاقير جديدة.

برنامج يسمى ESMFold إنه موجود في Meta الذي تم تصميمه في الأصل لفك تشفير اللغات البشرية. الآن استخدم العلماء هذا البرنامج لعمل تنبؤات دقيقة حول مدى تعقيد الهياكل ثلاثية الأبعاد للبروتينات. من هذه التوقعات التي تكون مفتوحة المصدر في أطلس ميتاجينوميك ESM المنشورة ، يمكن استخدامها لتطوير عقاقير جديدة ، واكتشاف الوظائف الميكروبية غير المعروفة ، وتتبع الروابط المهمة بين الأنواع ذات الصلة البعيدة.

اهده لب  اختبرت ناسا وقود صاروخ Artemis 1 بنجاح

ESMFold ليس أول نموذج ذكاء اصطناعي يتنبأ بالبروتينات. في عام 2022 ، كشفت شركة Google DeepMind عن نموذج مماثل يسمى AlphaFold لهذا الغرض. لكن ميتا يدعي أن نظامهم 60 مرة أسرع من نظام DeepMind هو. يتم نشر نتائج الدراسات الفوقية في شكل ما قبل الطباعة في قاعدة بيانات bioRxiv.

استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي اللغوي الفوقي للبروتينات

البروتينات هي اللبنات الأساسية لجميع الكائنات الحية وهي مصنوعة من سلاسل طويلة من الأحماض الأمينية. إن معرفة شكل البروتينات هي أفضل طريقة لمعرفة وظيفتها ، لكن الأحماض الأمينية يمكن أن تتشكل وتصنع البروتينات بعدة طرق. أفضل طريقة لتحديد بنية البروتين هي استخدامهالبلورات بالأشعة السينية“، أي أن نرى كيف ينكسر الضوء عالي الطاقة في البروتينات المختلفة ، لكن تنفيذ هذه الطريقة الشاقة قد يستغرق شهورًا أو سنوات ، ولا تعمل على جميع البروتينات.

اهده لب  هابل صورة الأسبوع: ديب ستار فيلد

نتيجة لذلك ، طور الباحثون نموذجًا ميتا حاسوبيًا متقدمًا يحاول فهم لغة تسلسل البروتين. يتم تدريب النموذج باستخدام تسلسل ملايين من البروتينات الطبيعية ويمكنه تلقائيًا ملء الفجوات في التسلسلات.

لاختبار هذا النموذج ، ذهبوا إلى قاعدة بيانات ميتاجينومية للحمض النووي من أماكن مختلفة مثل التربة ومياه البحر والأمعاء البشرية وأدخلوا هذه المعلومات إلى ESMFold. في نهاية العمل ، تمكن الباحثون من بناء الهيكل في غضون أسبوعين أكثر من 617 مليون بروتين يتنبأ هذا الرقم يزيد بحوالي 400 مليون عن AlphaFold في نفس الفترة الزمنية.

اهده لب  اكتشف الباحثون معلومات جديدة حول المرض النادر والخطير FOP

يعتقد العلماء أن أكثر من 200 مليون تنبؤ مع ESMFold كانت ذات جودة عالية. إنهم يأملون الآن في استخدام النظام لمزيد من العمل في مجالات البروتينات والصحة والأمراض والبيئة.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى