يستخدم Profluent، المدعوم من Salesforce Research والمدعوم من Jeff Dean، الذكاء الاصطناعي لاكتشاف المخدرات

في العام الماضي، قادت شركة Salesforce، الشركة المعروفة ببرنامجها لتمكين المبيعات السحابية (وSlack)، مشروعًا يسمى ProGen لتصميم البروتينات باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. يعد ProGen إنجازًا كبيرًا في الأبحاث، ويمكنه، إذا تم طرحه في السوق، المساعدة في اكتشاف علاجات طبية أكثر فعالية من حيث التكلفة من الطرق التقليدية، وفقًا للباحثين الذين يقفون وراء المشروع. المطالبات في منشور مدونة في يناير 2023.

توج ProGen بالبحث المنشور في مجلة Nature Biotech والذي أظهر أن الذكاء الاصطناعي يمكنه بنجاح إنشاء الهياكل ثلاثية الأبعاد للبروتينات الاصطناعية. ولكن بعيدًا عن الورق، لم يحقق المشروع الكثير في Salesforce أو في أي مكان آخر – على الأقل ليس من الناحية التجارية.

أي حتى وقت قريب.

قام أحد الباحثين المسؤولين عن NextGen، علي مدني، بتأسيس شركة، جاري، والذي يأمل أن يخرج تكنولوجيا مماثلة لتوليد البروتين من المختبر إلى أيدي شركات الأدوية. في مقابلة مع TechCrunch، يصف مدني مهمة Profluent بأنها “قلب نموذج تطوير الأدوية”: البدء بالاحتياجات العلاجية واحتياجات المرضى والعمل بشكل عكسي لإنشاء حل علاجي “مصمم خصيصًا”.

وقال مدني: “العديد من الأدوية – الإنزيمات والأجسام المضادة، على سبيل المثال – مصنوعة من البروتينات”. “في النهاية، هذا مخصص للمرضى الذين سيحصلون على بروتين مصمم بواسطة الذكاء الاصطناعي كدواء.”

ضمن قسم أبحاث Salesforce، وجد مدني نفسه منجذبًا إلى أوجه التشابه بين اللغة الطبيعية (مثل اللغة الإنجليزية) و”لغة” البروتينات. ووجد مدني أن البروتينات – سلاسل من الأحماض الأمينية المرتبطة ببعضها البعض والتي يستخدمها الجسم لمجموعة متنوعة من الأغراض، بدءًا من صنع الهرمونات وحتى إصلاح أنسجة العظام والعضلات – يمكن معاملتها مثل الكلمات في فقرة. يمكن استخدام بيانات البروتين، التي تم تقديمها في نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، للتنبؤ ببروتينات جديدة تمامًا ذات وظائف جديدة.

مع Profluent، يهدف مدني والمؤسس المشارك ألكسندر ميسكي، الأستاذ المساعد في علم الأحياء الدقيقة بجامعة واشنطن، إلى الارتقاء بالمفهوم خطوة أخرى إلى الأمام من خلال تطبيقه على تحرير الجينات.

وقال مدني: “الكثير من الأمراض الوراثية لا يمكن علاجها عن طريق (البروتينات أو الإنزيمات) المستخرجة مباشرة من الطبيعة”. “بالإضافة إلى ذلك، تعاني أنظمة تحرير الجينات المختلطة والمتطابقة مع القدرات الجديدة من المفاضلات الوظيفية التي تحد بشكل كبير من انتشارها. في المقابل، يمكن لـ Profluent تحسين العديد من السمات في وقت واحد للحصول على محرر (جينات) مصمم خصيصًا ومتكيف تمامًا مع كل مريض.

هذا ليس خارج المجال الأيسر. وقد أظهرت شركات ومجموعات بحثية أخرى طرقًا قابلة للتطبيق لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للتنبؤ بالبروتينات.

أصدرت Nvidia نموذجًا توليديًا للذكاء الاصطناعي في عام 2022، ميجامولبارت، والتي تم تدريبها على مجموعة بيانات مكونة من ملايين الجزيئات للبحث عن أهداف دوائية محتملة والتنبؤ بالتفاعلات الكيميائية. ميتا مؤهَل نموذج يسمى ESM-2 على تسلسل البروتين، وهو النهج الذي تقول الشركة إنه سمح لها بالتنبؤ بتسلسل أكثر من 600 مليون بروتين في أسبوعين فقط. ولدى DeepMind، وهو مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لشركة Google، نظام يسمى AlphaFold الذي يتنبأ بهياكل البروتين الكاملة، ويحقق السرعة والدقة التي تفوق بكثير الطرق الخوارزمية القديمة والأقل تعقيدًا.

يقوم Profluent بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات ضخمة – مجموعات بيانات تحتوي على أكثر من 40 مليار تسلسل بروتيني – لإنشاء أنظمة جديدة لتحرير الجينات وإنتاج البروتين بالإضافة إلى تحسين الأنظمة الحالية. وبدلاً من تطوير العلاجات نفسها، تخطط الشركة الناشئة للتعاون مع شركاء خارجيين لإنتاج “أدوية وراثية” بمسارات الموافقة الواعدة.

يقول مدني إن هذا النهج يمكن أن يقلل بشكل كبير من الوقت – ورأس المال – المطلوب عادة لتطوير العلاج. وفقًا لمجموعة الصناعة PhRMA، يستغرق تطوير دواء جديد ما بين 10 إلى 15 عامًا في المتوسط، بدءًا من الاكتشاف الأولي وحتى الموافقة التنظيمية. مؤخرًا التقديرات وفي الوقت نفسه، تقدر تكلفة تطوير دواء جديد بما يتراوح بين عدة مئات الملايين و2.8 مليار دولار.

وقال مدني: “لقد تم اكتشاف العديد من الأدوية الفعالة عن طريق الصدفة، ولم يتم تصميمها عمدا”. “إن قدرة (Profluent) توفر للبشرية فرصة للانتقال من الاكتشاف العرضي إلى التصميم المتعمد للحلول الأكثر حاجة لدينا في علم الأحياء.”

وتحظى شركة Profluent، التي يقع مقرها في بيركلي، ويعمل بها 20 موظفًا، بدعم من شركات ذات ثقل في رأس المال الاستثماري بما في ذلك Spark Capital (التي قادت جولة التمويل الأخيرة للشركة بقيمة 35 مليون دولار)، وInsight Partners، وAir Street Capital، وAIX Ventures، وConvergent Ventures. كما ساهم جيف دين، كبير العلماء في Google، في منح رصيد إضافي للمنصة.

وفي الأشهر المقبلة، ستركز شركة Profluent على تحديث نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وذلك جزئيًا من خلال توسيع مجموعات بيانات التدريب، كما يقول مدني، ومن خلال اكتساب العملاء والشركاء. سيكون من الضروري التصرف بقوة؛ يقوم المنافسون، بما في ذلك EvolutionaryScale وBascamp Research، بتشكيل نماذجهم الخاصة لتوليد البروتين بسرعة وجمع مبالغ ضخمة من أموال رأس المال الاستثماري.

وقال مدني: “لقد قمنا بتطوير منصتنا الأولية وحققنا تقدمًا علميًا في مجال تحرير الجينات”. “لقد حان الوقت للتطور والبدء في تقديم الحلول مع الشركاء الذين يتناسبون مع طموحاتنا للمستقبل. »