باحثون يطورون نموذج ذكاء اصطناعي للتنبؤ الدقيق ببنية البروتين
كشف العلماء عن نموذج ذكاء اصطناعي جديد يتنبأ ببنى البروتينات بدقة غير مسبوقة. الاختراق، الذي تم تفصيله في دراسة حديثة، قد يحول اكتشاف الأدوية وتكنولوجيا الأحياء. تم تطويره بواسطة فريق في جامعة كامبريدج، ويستفيد النموذج من تقنيات التعلم الآلي المتقدمة.
في 30 سبتمبر 2025، أفادت ScienceDaily عن تقدم كبير في علم الأحياء الحاسوبي. قدم باحثون من جامعة كامبريدج نموذج ذكاء اصطناعي قادر على التنبؤ ببنى البروتينات بدقة 99%، متجاوزًا الطرق السابقة مثل AlphaFold.
الدراسة، المنشورة في مجلة Nature، تصف كيف تم تدريب النموذج على أكثر من مليون مجموعة بيانات بروتينية جمعها من قواعد بيانات عالمية. قالت الباحثة الرئيسية الدكتورة إلينا روسي: "هذا الاختراق قد يثور اكتشاف الأدوية من خلال تمكين تحديد أسرع لأهداف البروتينات للعلاجات الجديدة." استغرق التطوير ثلاث سنوات، يشمل تعاونًا مع خبراء حاسوبيين وبيولوجيين.
البروتينات هي اللبنات الأساسية للحياة، وفهم هياكلها ثلاثية الأبعاد أمر حاسم لتطوير علاجات لأمراض مثل السرطان وألزهايمر. الطرق التقليدية، مثل بلوريات الأشعة السينية، تستغرق وقتًا وتكلفة عالية. النهج الجديد للذكاء الاصطناعي يستخدم خوارزميات التعلم العميق المعززة بحوسبة مستوحاة من الكم لمحاكاة عمليات الطي بكفاءة أكبر.
السياق الخلفي يكشف أن التنبؤ ببنية البروتينات كان تحديًا كبيرًا في علم الأحياء منذ السبعينيات. أدوات الذكاء الاصطناعي السابقة حسنت الدقة إلى حوالي 90%، لكن هذا النموذج يحقق نتائج شبه مثالية للبروتينات المعقدة. اختبر الباحثون النموذج على 500 هيكل جديد، مؤكدين الموثوقية عبر وظائف بيولوجية متنوعة.
تشمل الآثار تسريع البحث الدوائي، مما قد يقلل من جداول تطوير الأدوية من سنوات إلى أشهر. ومع ذلك، يشير الخبراء إلى الحاجة إلى مزيد من التحقق في التطبيقات الواقعية. أضاف المؤلف المشارك الدكتور ماركو لي: "رغم أنه واعد، فإن دمجه في سير العمل المخبري سيتطلب موارد إضافية."
لا تظهر تناقضات كبيرة في التقرير، حيث توفر المصدر ملخصًا موحدًا للدراسة المراجعة من قبل الأقران. يبرز هذا التطور الدور المتزايد للذكاء الاصطناعي في حل الألغاز العلمية القديمة.