نموذج ذكاء اصطناعي جديد يتنبأ بهياكل البروتين بدقة 99%
كشف علماء في جامعة إكس واي زد عن نموذج ذكاء اصطناعي متقدم يحقق دقة 99% في التنبؤ بهياكل البروتين. هذا التطور، المفصل في نشرة حديثة في مجلة Nature، يبني على أدوات سابقة مثل AlphaFold. الاختراق يعد بتسريع اكتشاف الأدوية والبحث البيولوجي.
في 27 سبتمبر 2025، أعلن باحثون من جامعة إكس واي زد عن تقدم كبير في علم الأحياء الحاسوبي مع نموذجهم الجديد للذكاء الاصطناعي في التنبؤ بهياكل البروتين. النموذج، الذي تم تطويره على مدى عامين بدءًا من 2023، تم اختباره بصرامة في 2024 قبل نشره في مجلة Nature.
شرحت الباحثة الرئيسية الدكتورة جين سميث قدرات النموذج: "هذا الاختراق يمكن أن يحدث ثورة في اكتشاف الأدوية من خلال تقديم دقة غير مسبوقة في فهم طي البروتين." تم تدريب نظام الذكاء الاصطناعي على مجموعة بيانات تشمل مليون هيكل بروتيني، مع دمج محاكيات الحوسبة الكمومية لتعزيز قوته التنبؤية. هذا النهج يؤدي إلى تحسين بنسبة 20% على الطرق الحالية، مثل AlphaFold من DeepMind.
التنبؤ بهياكل البروتين أمر حاسم لفهم الوظائف البيولوجية وتصميم العلاجات المستهدفة. تقليديًا، كان تحديد هذه الهياكل يتطلب تقنيات مختبرية مكثفة الوقت مثل بلوريات الأشعة السينية. يعالج النموذج الجديد هذا من خلال إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد دقيقة للغاية من تسلسلات الأحماض الأمينية وحدها، مما قد يقلل من جداول زمنية تطوير الأدوية الجديدة.
أكد فريق جامعة إكس واي زد على التطبيقات المحتملة للنموذج في الطب، بما في ذلك تحديد أسرع لخلل طي البروتين المرتبط بأمراض مثل الزهايمر والسرطان. بينما التكنولوجيا لا تزال في مراحلها الأولى، تؤكد التحققات الأولية موثوقيتها عبر أنواع بروتينية متنوعة. لم يتم تسليط الضوء على تحديات أو قيود محددة في الإصدار، على الرغم من أن التبني الأوسع سيعتمد على الوصولية والتكامل مع أدوات البحث الحالية.
يبرز هذا الابتكار التقاطع المتزايد بين الذكاء الاصطناعي وعلم الحياة، مقدمًا أدوات يمكن أن تحول كيفية تعامل العلماء مع التحديات الصحية المعقدة.