AI بالعربي – “متابعات”
يعمل التعلم الآلي بالذكاء الاصطناعي على تسريع اكتشاف الأدوية الصيدلانية، إذ إنّ التطورات في التعلم العميق، وهو مجموعة فرعية من التعلم الآلي، تمكّن الباحثين من تحديد الأنماط التي توجد بها كميات كبيرة من البيانات المعقدة، مثل التصوير.
في دراسة جديدة نُشرت يوم الخميس في مجلة Nature Machine Intelligence، ذكر باحثون في اليابان أنهم صمموا شبكة عصبية عميقة للذكاء الاصطناعي لاستخراج معلومات عن ديناميات البروتين من الصور الملتقطة باستخدام المجهر الإلكتروني “cryo-EM”.
تعمل العديد من الأدوية من خلال الارتباط بالبروتين المستهدف وتغيير وظيفته. حيث يفترض العلماء أيّ الأحماض النووية أو البروتينات يجب استهدافها لعلاج أمراض وحالات معينة.
من خلال معرفة بنية البروتين ثلاثية الأبعاد وحالة التبلور لمركب كيميائي، يمكن للعلماء بلورته بما يتناسب مع البروتين المستهدف من أجل الحصول على البنية المطلوبة.
يأتي بعد ذلك الجزء الصعب من فهم هذه الصور عالية الدقة، وهي مهمة معقدة تستغرق وقتاً طويلاً للعين البشرية. هذا هو المكان الذي يمكن أن يساعد فيه التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي.
الآن أثبت الباحثون أن تطبيق التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي يمكن أن يستخلص أنماطاً ذات مغزى من صور بروتين cryo-EM – أداة التعلم العميق مع القدرة على تسريع اكتشاف الأدوية في المستقبل.
