كشفت Google Deepmind عن نسخة جديدة من AlphaFold، وهو نموذج التعلم الآلي التحويلي الذي يتنبأ بشكل البروتينات وسلوكها. لا يعد AlphaFold 3 أكثر دقة فحسب، بل يتنبأ أيضًا بالتفاعلات مع الجزيئات الحيوية الأخرى، مما يجعله أداة بحث أكثر تنوعًا – وتقوم الشركة بتوفير نسخة محدودة من النموذج عبر الإنترنت مجانًا.
منذ بدايات AlphaFold الأولى مرة أخرى في عام 2018ظل النموذج هو الطريقة الرئيسية للتنبؤ ببنية البروتينات من خلال تسلسل الأحماض الأمينية التي تتكون منها.
على الرغم من أنها تبدو مهمة ضيقة إلى حد ما، إلا أنه من الضروري لكل علم الأحياء تقريبًا فهم البروتينات – التي تؤدي مجموعة لا حصر لها تقريبًا من المهام في أجسامنا – على المستوى الجزيئي. في السنوات الأخيرة، حلت تقنيات النمذجة الحاسوبية مثل AlphaFold وRoseTTaFold محل الأساليب المختبرية باهظة الثمن، مما أدى إلى تسريع عمل آلاف الباحثين في العديد من المجالات.
لكن التكنولوجيا لا تزال قيد التقدم، حيث يعتبر كل نموذج “مجرد خطوة على الطريق”، كما قال مؤسس Deepmind Demis Hassabis خلال مكالمة صحفية حول النظام الجديد. مقاولة مثار الافراج في أواخر العام الماضي ولكن هذا يمثل أول ظهور رسمي له.
سأدع المدونات العلمية تشرح بالضبط كيف يعمل النموذج الجديد على تحسين النتائج، ولكن يكفي أن نقول هنا أن مجموعة متنوعة من التحسينات وتقنيات النمذجة جعلت AlphaFold 3 ليس أكثر دقة فحسب، بل أكثر قابلية للتطبيق على نطاق واسع.
أحد قيود نمذجة البروتين هو أنه حتى لو كنت تعرف الشكل الذي سيتخذه تسلسل الأحماض الأمينية، فهذا لا يعني أنك تعرف بالضرورة ما هي الجزيئات الأخرى التي سترتبط بها وكيف. وإذا أردت فعلًا فعل أشياء بهذه الجزيئات، وهو ما فعله معظمها، كان عليك اكتشاف ذلك من خلال نماذج واختبارات أكثر صعوبة.
“إن علم الأحياء نظام ديناميكي، ومن الضروري أن نفهم كيف ظهرت خصائص علم الأحياء من خلال تفاعل بين جزيئات الخلية المختلفة . وقال هاسابيس: “يمكنك التفكير في AlphaFold 3 كأول خطوة كبيرة لنا نحو ذلك”. “إنه قادر على نمذجة البروتينات التي تتفاعل، بالطبع، مع البروتينات الأخرى، ولكن أيضًا مع الجزيئات الحيوية الأخرى، ولا سيما خيوط الحمض النووي الريبي (DNA) والحمض النووي الريبي (RNA)”.
يسمح لك AlphaFold 3 بمحاكاة جزيئات متعددة في وقت واحد – على سبيل المثال، شريط من الحمض النووي، وبعض الجزيئات المرتبطة بالحمض النووي، وربما بعض الأيونات لإضفاء الإثارة على الأشياء. هذا ما تحصل عليه لمثل هذا المزيج المحدد، مع شرائط الحمض النووي التي تمتد في المنتصف، والبروتينات متوهجة على الجانب، وأعتقد أنها الأيونات التي تقع في المنتصف مثل البيض الصغير:
وبطبيعة الحال، هذا لا يشكل اكتشافا علميا في حد ذاته. ولكن حتى فهم أن البروتين التجريبي سوف يرتبط، أو بهذه الطريقة، أو يلوي نفسه بهذا الشكل، كان عادةً عملاً يستغرق عدة أيام، أو حتى أسابيع، أو حتى أشهر.
وفي حين أنه من الصعب المبالغة في الحماس الذي ولده هذا المجال في السنوات الأخيرة، فقد أصيب الباحثون بالشلل إلى حد كبير بسبب الافتقار إلى نماذج التفاعل (التي يقدم الإصدار الجديد شكلا واحدا منها) وبسبب صعوبة نشر النموذج.
ربما تكون هذه المشكلة الثانية هي الأكثر أهمية بين الاثنين، لأنه حتى لو كانت تقنيات النمذجة الجديدة “مفتوحة” إلى حد ما، مثل نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى، فإنها ليست بالضرورة سهلة النشر والتشغيل. ولهذا السبب يقدم Google Deepmind خادم AlphaFold، وهو تطبيق ويب مجاني ومستضاف بالكامل مما يجعل النموذج متاحًا للاستخدام غير التجاري.
إنه مجاني وسهل الاستخدام للغاية – لقد قمت بذلك في نافذة أخرى أثناء المكالمة أثناء شرحهم له (هكذا حصلت على الصورة أعلاه). تحتاج فقط إلى حساب Google، ثم تقوم بإطعامه بأكبر عدد ممكن من التسلسلات والفئات (يتم تقديم بعض الأمثلة) وإرساله؛ في غضون دقائق قليلة، يجب أن يكتمل عملك وستتلقى جزيءًا حيًا ثلاثي الأبعاد ملونًا لتمثيل ثقة النموذج في التشكل في ذلك الموضع. كما ترون في ما سبق، فإن نهايات الأشرطة والأجزاء الأكثر تعرضًا للذرات غير المرغوب فيها تكون أفتح أو حمراء للإشارة إلى ثقة أقل.
سألت إذا كان هناك فرق حقيقي بين النموذج المتاح للجمهور والنموذج المستخدم داخليًا؛ وقال هاسابيس: «لقد جعلنا غالبية قدرات النموذج الجديد متاحة»، لكنه لم يقدم المزيد من التفاصيل.
من الواضح أن Google تضع كل ثقلها خلفها، بينما تحتفظ إلى حد ما بالأفضل لنفسها، وهو بالطبع من اختصاصها. إن إنشاء أداة مستضافة مجانية مثل هذه يعني تخصيص موارد كبيرة لهذه المهمة. لا تخطئوا، فهذه حفرة أموال، وإصدار برنامج تجريبي باهظ الثمن (لشركة Google) يهدف إلى إقناع الباحثين في جميع أنحاء العالم بأن AlphaFold 3 يجب أن يكون موجودًا في نفس الوقت. على الأقل، سهم في جعبتهم.
اعتمادات الصورة: جوجل العقل العميق
لا بأس بذلك، لأن التكنولوجيا من المرجح أن تطبع الأموال من خلال شركة Isomorphic Labs التابعة لشركة Alphabet (مما يجعلها ابن عم Google)، والتي تضع أدوات الحوسبة مثل AlphaFold في تصميم الأدوية. حسنًا، يستخدم الجميع الأدوات الحسابية هذه الأيام – لكن Isomorphic حصل على أول وصول إلى أحدث نماذج Deepmind، ودمجها مع “أشياء أكثر حصرية تتعلق باكتشاف الأدوية”، كما أشار هاسابيس. الشركة لديها بالفعل شراكات مع إيلي ليلي ونوفارتيس.
ومع ذلك، فإن AlphaFold ليس الحل الأمثل لعلم الأحياء، فهو مجرد أداة مفيدة للغاية، كما يتفق مع ذلك عدد لا يحصى من الباحثين. وهذا يسمح لهم بالقيام بما أسماه ماكس جاديربيرج من Isomorphic “تصميم الدواء العقلاني”.
“إذا فكرنا يوميًا في تأثير ذلك على المختبرات المتماثلة: فهو يسمح لعلمائنا ومصممي الأدوية لدينا بإنشاء واختبار الفرضيات على المستوى الذري، ومن ثم إنتاج تنبؤات هيكلية دقيقة للغاية في ثوانٍ. وقال: “لمساعدة العلماء على التفكير في التفاعلات التي يجب إجراؤها وكيفية تطوير تلك التصاميم لإنتاج دواء جيد”. “وهذا بالمقارنة مع الأشهر أو حتى السنوات التي سيستغرقها القيام بذلك تجريبيا.”
في حين أن الكثيرين سيحتفلون بالنجاح والتوفر الواسع لأداة مستضافة مجانية مثل AlphaFold Server، فقد يشير آخرون بحق إلى أن هذا ليس في الواقع انتصارًا للعلم المفتوح.
مثل العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي المملوكة لشركة AlphaFold، فإن عملية التدريب الخاصة بـ AlphaFold وغيرها من المعلومات المهمة لإعادة إنتاجها – وهي جزء أساسي من المنهج العلمي – مخفية إلى حد كبير وبشكل متزايد. على الرغم من أن الورقة المنشورة في مجلة Nature تتناول طرق الخلق بشيء من التفصيل، إلا أنها تفتقد العديد من التفاصيل والبيانات المهمة، مما يعني أن العلماء الراغبين في استخدام أقوى أداة للبيولوجيا الجزيئية على هذا الكوكب سيتعين عليهم القيام بذلك تحت غطاء القانون. العين الساهرة لشركة Alphabet وGoogle وDeepmind (التي تعرف من يمسك بزمام الأمور حقًا).
لقد جادل المدافعون عن العلم المفتوح لسنوات أنه على الرغم من أن هذه التطورات ملحوظة، إلا أنه من الأفضل دائمًا مشاركة هذه الأشياء بشكل علني على المدى الطويل. ففي نهاية المطاف، هذه هي الطريقة التي يتقدم بها العلم، وهي أيضًا الطريقة التي تطورت بها بعض أهم البرامج في العالم.
يعد جعل خادم AlphaFold مجانيًا لأي تطبيق أكاديمي أو غير تجاري عملاً سخيًا للغاية من عدة جوانب. لكن كرم جوجل نادراً ما يكون غير مشروط. مما لا شك فيه أن العديد من الباحثين سيستغلون فترة شهر العسل هذه لاستخدام النموذج قدر الإمكان من الناحية البشرية قبل سقوط الحذاء الآخر.
Source link
