في مواجهة جائحة عالمي ، كان السباق مستمراً لتطوير علاجات لـ COVID-19. كانت جزيئات الأجسام المضادة من بين أولى العلاجات الفعالة التي تم تطويرها ، حيث استخرجها الباحثون من دم الأشخاص الذين تعافوا من المرض. ومع ذلك ، فإن إنتاج أجسام مضادة بخصائص مفيدة عملية معروفة تتطلب عمالة مكثفة وغالبًا ما تتضمن الكثير من التجربة والخطأ. لطالما كان الباحثون يأملون في العثور على اختصار ، ويبدو الآن أنهم قد وجدوا واحدًا في شكل ذكاء اصطناعي توليدي (AI).
أظهرت دراسة حديثة نُشرت في Nature Biotechnology أن الذكاء الاصطناعي التوليدي لديه القدرة على تسريع تطوير عقاقير الأجسام المضادة ضد الفيروسات مثل SARS-CoV-2 و ebolavirus. توضح الدراسة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح تسلسلات تعزز فعالية الأجسام المضادة ضد هذه الفيروسات. هذه التقنية هي جزء من الجهود المتزايدة لتطبيق الشبكات العصبية ، مثل تلك التي تقف وراء منصة ChatGPT AI ، على تصميم الأجسام المضادة.
الأجسام المضادة هي بروتينات ينتجها الجهاز المناعي يمكنها تحديد مسببات الأمراض مثل الفيروسات وتحييدها. لقد أصبحوا محبوبين في صناعة التكنولوجيا الحيوية لأنه يمكن هندستها لربط أي بروتين تقريبًا يمكن تخيله للتلاعب بنشاطه. ومع ذلك ، فإن إنتاج الأجسام المضادة ذات الخصائص المفيدة وتحسينها يتطلب الكثير من فحص القوة الغاشمة ، والتي يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة.
لمعرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يساعد في تسريع العملية ، استخدم الباحثون نماذج لغة البروتين – الشبكات العصبية المشابهة لتلك المستخدمة من قبل منصة ChatGPT AI. يتم تدريب نماذج لغة البروتين على عشرات الملايين من سلاسل البروتين ، بدلاً من النص. استخدم Hie وفريقه نموذج لغة البروتين – الذي طوره باحثون في Meta AI ، وهو جزء من عملاق التكنولوجيا Meta ومقره في مدينة نيويورك – لاقتراح عدد صغير من الطفرات للأجسام المضادة.
تم تدريب النموذج على بضعة آلاف فقط من متواليات الجسم المضاد ، من بين ما يقرب من 100 مليون تسلسل بروتين تم التعلم منه. على الرغم من ذلك ، عززت نسبة عالية بشكل مدهش من اقتراحات النماذج قدرة الأجسام المضادة ضد SARS-CoV-2 وفيروس إيبولا والإنفلونزا على الارتباط بأهدافها.
تحدث العديد من التغييرات المقترحة على الأجسام المضادة خارج مناطق البروتين التي تتفاعل مع هدفها ، والتي عادة ما تكون محور الجهود الهندسية. هذا يعني أن النموذج يصل إلى معلومات غالبًا ما تكون غير واضحة حتى للخبراء في هندسة الأجسام المضادة. يعتقد الباحثون الذين يقفون وراء الدراسة أن هذا له آثار مهمة على تصميم الأجسام المضادة ، لأنه قد يعني أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يساعد في تطوير أدوية للأهداف التي قاومت أساليب التصميم التقليدية.
تعتقد شارلوت دين ، باحثة المعلوماتية المناعية في جامعة أكسفورد ، أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيُستخدم لإنشاء أجسام مضادة جديدة تمامًا من شأنها أن ترتبط بالهدف المختار ، بدلاً من مجرد تحسين الأجسام المضادة الموجودة. يمكن أن تساعد هذه القدرة الباحثين على تطوير عقاقير للأهداف الجزيئية التي قاومت أساليب تصميم الأجسام المضادة الأخرى ، مثل المستقبلات المقترنة ببروتين G – وهي عائلة من البروتينات تشارك في الاضطرابات العصبية وأمراض القلب وحالات أخرى.
يكمن الأمل في أن يتمكن الذكاء الاصطناعي التوليدي من تصميم أجسام مضادة جديدة تمامًا تتعرف على بروتين معين. ومع ذلك ، فإن التحدي الرئيسي في القيام بذلك هو أن قدرة الأجسام المضادة على التعرف على هدف معين تعتمد على الحلقات المرنة في بنية الجسم المضاد. قال الباحثون إن هذه التفاعلات أثبتت صعوبة تصميمها باستخدام الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من التحديات ، أظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي بالفعل قدرته على مساعدة الباحثين على تسريع تطوير عقاقير الأجسام المضادة. يوضح البحث الذي أجراه هي وفريقه أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقترح طفرات تعزز بشكل كبير من فعالية الأجسام المضادة. هذه خطوة مهمة إلى الأمام في البحث عن اختصار لعملية طويلة ومكلفة في كثير من الأحيان لتطوير عقاقير فعالة للأجسام المضادة.
