منصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكنها تبسيط عملية تطوير الأدوية

طور الباحثون في جامعة كامبريدج منصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تعمل على تسريع التنبؤ بالتفاعلات الكيميائية بشكل كبير، وهي خطوة حاسمة في اكتشاف الأدوية. وبالابتعاد عن أساليب التجربة والخطأ التقليدية، يجمع هذا النهج المبتكر بين التجارب الآلية والتعلم الآلي.

يمكن لهذا التقدم، الذي تم التحقق من صحته على أكثر من 39,000 تفاعل صيدلاني، أن يبسط بشكل كبير عملية إنشاء أدوية جديدة. الدكتورة إيما كينغ سميث من مختبر كافنديش في كامبريدج تسلط الضوء على التأثير المحتمل: "يمكن أن يغير التفاعل طريقة تفكيرنا في الكيمياء العضوية". هذا الاختراق هو جهد تعاوني مع شركة فايزر وظهر في طبيعة الكيمياءيمثل نقطة تحول في تسخير الذكاء الاصطناعي للابتكار الصيدلاني وفهم أعمق للتفاعل الكيميائي.

فهم "التفاعل" الكيميائي

يشير مصطلح "reactome" إلى نهج رائد في الكيمياء، يعكس الأساليب التي تركز على البيانات في علم الجينوم. يتضمن هذا المفهوم الجديد، الذي طوره باحثون من جامعة كامبريدج، استخدام مجموعة واسعة من التجارب الآلية، إلى جانب خوارزميات التعلم الآلي، للتنبؤ بكيفية تفاعل المواد الكيميائية. يعتبر التفاعل أداة تحويلية في مجال الكيمياء العضوية، وخاصة في اكتشاف وتصنيع الأدوية الجديدة.

وتتميز المنهجية بطبيعتها القائمة على البيانات، والتي تم التحقق من صحتها من خلال مجموعة بيانات شاملة تضم أكثر من 39,000 تفاعل ذي صلة صيدلانياً. تعتبر مجموعة البيانات الضخمة هذه أمرًا محوريًا في تعزيز فهم التفاعل الكيميائي بوتيرة غير مسبوقة. إنه ينقل النموذج من الأساليب الحسابية التقليدية، وغير الدقيقة في كثير من الأحيان، والتي تحاكي الذرات والإلكترونات، إلى نهج بيانات أكثر كفاءة في العالم الحقيقي.

تحويل الكيمياء عالية الإنتاجية باستخدام رؤى الذكاء الاصطناعي

من الأمور الأساسية لفعالية التفاعل هو دور التجارب الآلية ذات الإنتاجية العالية. تعتبر هذه التجارب مفيدة في توليد البيانات الشاملة التي تشكل العمود الفقري للتفاعل. ومن خلال إجراء العديد من التفاعلات الكيميائية بسرعة، فإنها توفر مجموعة بيانات غنية لتحليلها لخوارزميات الذكاء الاصطناعي.

يلقي الدكتور ألفا لي، الذي قاد البحث، الضوء على طريقة عمل هذا النهج. ويوضح قائلاً: "تكشف طريقتنا عن العلاقات الخفية بين مكونات التفاعل ونتائجه". تعتبر هذه الرؤية الثاقبة للتفاعل بين العناصر المختلفة في التفاعل أمرًا بالغ الأهمية في فك رموز تعقيدات العمليات الكيميائية.

إن الانتقال من مجرد ملاحظة النتائج التجريبية الأولية عالية الإنتاجية إلى فهم أعمق للتفاعلات الكيميائية يعتمد على الذكاء الاصطناعي يمثل قفزة كبيرة في هذا المجال. ويوضح كيف يمكن لدمج الذكاء الاصطناعي مع التجارب الكيميائية التقليدية أن يكشف النقاب عن أنماط وعلاقات معقدة، مما يمهد الطريق لتنبؤات أكثر دقة واستراتيجيات فعالة لتطوير الأدوية.

في جوهره، يمثل "مقياس التفاعل" الكيميائي خطوة كبيرة في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لكشف أسرار التفاعل الكيميائي. ومن المقرر أن يكون لهذا النهج المبتكر، من خلال تحويل كيفية فهمنا للتفاعلات الكيميائية والتنبؤ بها، تأثير دائم على مجال المستحضرات الصيدلانية وخارجه.

تطوير تصميم الأدوية باستخدام التعلم الآلي

حقق فريق جامعة كامبريدج قفزة كبيرة في تصميم الأدوية من خلال تطوير نموذج للتعلم الآلي مصمم خصيصًا لتفاعلات التشغيل الوظيفية في المراحل المتأخرة. يعد هذا الجانب من تصميم الدواء أمرًا بالغ الأهمية، لأنه يتضمن إدخال تحولات محددة إلى قلب الجزيء. ويكمن الإنجاز الذي حققه النموذج في قدرته على تسهيل هذه التغييرات بدقة، على غرار إجراء تعديلات على تصميم الجزيء في اللحظة الأخيرة دون الحاجة إلى إعادة بنائه من الألف إلى الياء.

غالبًا ما تتضمن التحديات المرتبطة عادةً بوظائف المرحلة المتأخرة إعادة بناء الجزيء بالكامل، وهي عملية مماثلة لإعادة بناء منزل من أساسه. ومع ذلك، فإن نموذج التعلم الآلي الذي وضعه الفريق يغير هذا السرد من خلال السماح للكيميائيين بتعديل الجزيئات المعقدة مباشرة في جوهرها. ولهذه القدرة أهمية خاصة في تصميم الطب، حيث تكون الاختلافات الأساسية حاسمة.

توسيع آفاق الكيمياء

كان التحدي الرئيسي في تطوير نموذج التعلم الآلي هذا هو ندرة البيانات، حيث لم يتم الإبلاغ عن تفاعلات التشغيل في المراحل المتأخرة نسبيًا في الأدبيات العلمية. للتغلب على هذه العقبة، استخدم فريق البحث نهجًا جديدًا: التدريب المسبق للنموذج على مجموعة كبيرة من البيانات الطيفية. "علمت" هذه الطريقة بشكل فعال مبادئ الكيمياء العامة النموذجية قبل ضبطها للتنبؤ بالتحولات الجزيئية المعقدة.

وقد أثبت هذا النهج نجاحه في تمكين النموذج من تقديم تنبؤات دقيقة حول مكان تفاعل الجزيء وكيفية اختلاف موقع التفاعل في ظل ظروف مختلفة. يعد هذا التقدم أمرًا بالغ الأهمية، لأنه يسمح للكيميائيين بتعديل قلب الجزيء بدقة، مما يعزز الكفاءة والإبداع في تصميم الأدوية.

يتحدث الدكتور ألفا لي عن الآثار الأوسع لهذا النهج. يقول: "تحل طريقتنا التحدي الأساسي المتمثل في انخفاض البيانات في الكيمياء". ولا يقتصر هذا الإنجاز على مرحلة التشغيل المتأخرة فحسب؛ فهو يمهد الطريق للتقدم المستقبلي في مختلف مجالات الكيمياء.

يمثل دمج التعلم الآلي في الأبحاث الكيميائية من قبل فريق جامعة كامبريدج خطوة كبيرة في التغلب على الحواجز التقليدية في تصميم الأدوية. فهو يفتح إمكانيات جديدة للدقة والابتكار في تطوير الأدوية، مما يبشر بعصر جديد في مجال الكيمياء.