شركة منبثقة عن ديب مايند تكشف عن ذكاء اصطناعي خاص بحجم 'ألفافولد 4' يثير الإثارة ومخاوف السرية في اكتشاف الأدوية

عالمي - وكالة أنباء إخباري

شركة منبثقة عن ديب مايند تكشف عن ذكاء اصطناعي خاص بحجم 'ألفافولد 4' يثير الإثارة ومخاوف السرية في اكتشاف الأدوية

في خطوة من شأنها إعادة تشكيل مشهد أبحاث الأدوية، أعلنت Isomorphic Labs، وهي شركة أدوية حيوية منبثقة عن جوجل ديب مايند ومقرها لندن، عن نموذج ذكاء اصطناعي رائد لاكتشاف الأدوية. يُطلق على هذا الذكاء الاصطناعي الخاص اسم 'IsoDDE' (محرك ديب مايند لاكتشاف الأدوية من Isomorphic)، ويُشيد به بعض العلماء كقفزة جيلية، يمكن مقارنتها بـ 'ألفافولد 4'، نظرًا لقدراته غير المسبوقة في التنبؤ بالتفاعلات الجزيئية المعقدة. ومع ذلك، أثار قرار الشركة بالحفاظ على منهجيتها الأساسية سرية جدلاً داخل المجتمع العلمي، الذي استفاد طويلاً من روح المصادر المفتوحة لمشاريع ديب مايند السابقة.

يسلط الإعلان، المفصل في تقرير فني من 27 صفحة صدر في 10 فبراير، الضوء على براعة IsoDDE في التنبؤ بدقة بكيفية تفاعل البروتينات مع جزيئات علاجية محتملة وهياكل الأجسام المضادة المعقدة. تمثل هذه القدرات تقدمًا كبيرًا على الأدوات الموجودة، بما في ذلك AlphaFold3 الخاص بديب مايند، والذي صدر قبل عامين تقريبًا مع التركيز على اكتشاف الأدوية. وقد تم تصميم AlphaFold3، على عكس سلفه AlphaFold2 الحائز على جائزة نوبل، للتنبؤ بهياكل البروتينات التي تتفاعل مع جزيئات أخرى، بما في ذلك الأدوية المحتملة.

أعرب محمد القريشي، عالم بيولوجيا حاسوبية في جامعة كولومبيا بمدينة نيويورك، والذي يعمل بنشاط على تطوير إصدارات مفتوحة المصدر من AlphaFold، عن دهشته وقلقه في آن واحد. أشار القريشي إلى أن "هذا تقدم كبير، على نطاق ألفافولد 4"، في إشارة إلى جيل مستقبلي لم يتم إصداره بعد من تقنية جوجل ديب مايند. ومع ذلك، فإن حماسه يتضاءل بسبب تحفظ حاسم: "المشكلة، بالطبع، هي أننا لا نعرف شيئًا عن التفاصيل." يعكس هذا الشعور قلقًا أوسع بين الباحثين الذين يعتمدون على الشفافية والوصول المفتوح للبناء على الاكتشافات العلمية الأساسية.

تتناقض الطبيعة الخاصة لـ IsoDDE بشكل صارخ مع أنظمة AlphaFold للذكاء الاصطناعي للتنبؤ بهيكل البروتين، والتي تم مشاركتها علنًا مع مجتمع البحث وتوثيقها بدقة في المجلات التي راجعها الأقران. بينما يعرض التقرير الفني لـ Isomorphic Labs نتائج مبهرة، إلا أنه يقدم الحد الأدنى من الأفكار حول الآليات الجديدة التي تمكن أداء IsoDDE المتفوق، مما يترك العلماء المستقلين في حيرة من أمرهم حول كيفية تكرار أو حتى الاقتراب من نتائج مماثلة.

يزعم تقرير IsoDDE تفوقًا كبيرًا على كل من النماذج مفتوحة المصدر المعاصرة وطرق الحساب التقليدية القائمة على الفيزياء، لا سيما في تحديد تقارب الارتباط — قوة ارتباط الأدوية المحتملة بالبروتينات. هذا مقياس حاسم في تطوير الأدوية، ويتطلب عادة موارد حاسوبية مكثفة. على سبيل المثال، نموذج مفتوح المصدر يسمى Boltz-2، طوره علماء في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وصدر العام الماضي، هدف أيضًا إلى التنبؤ بتقارب الارتباط وأظهر نتائج واعدة. إن تفوق IsoDDE المبلغ عنه في هذا المجال، إلى جانب تنبؤاته الحديثة لتفاعلات الأجسام المضادة مع أهدافها، يؤكد إمكاناته لتسريع خطوط إنتاج الأدوية وتوليد قيمة سوقية كبيرة، بالنظر إلى أن العلاجات القائمة على الأجسام المضادة وحدها تدر عشرات المليارات من الجنيهات في المبيعات السنوية.

أكد ماكس جادربيرغ، رئيس Isomorphic، على تميز النماذج الأساسية لـ IsoDDE، واصفًا إياها بأنها "مختلفة تمامًا" عن الجهود الأخرى. ومع ذلك، أكد نية الشركة في الحفاظ على "السرية" الخاصة بها، عازيًا تقدمها إلى تآزر "الحوسبة والبيانات والخوارزميات". أعرب جادربيرغ عن أمله في أن التقرير سيظل "يحفز" جهود الفرق الأخرى المشاركة في تطوير الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأدوية، مما يشير إلى اعتقاد بأن القدرات المعروضة، حتى بدون الكشف الكامل، يمكن أن تلهم المزيد من الابتكار.

لا يزال دور البيانات الخاصة في الأداء الاستثنائي لـ IsoDDE نقطة تخمين. سلط دييغو ديل ألامو، عالم بيولوجيا هيكلية حاسوبية في Takeda Pharmaceuticals، الضوء على هذا الغموض، مشيرًا إلى أن تقرير Isomorphic يأتي بعد "جهود مكثفة للشراكة مع الصناعة وربما الوصول إلى بياناتهم الهيكلية الخاصة". على العكس من ذلك، يعتقد غابرييل كورسو، عالم تعلم آلة ومشارك في تطوير Boltz-2، أن البيانات الخاصة قد لا تكون العامل الوحيد المميز. بناءً على التقدم الذي يحققه فريقه باستخدام البيانات المتاحة للجمهور، اقترح كورسو: "هناك الكثير من التحسينات التي يمكننا إجراؤها باستخدام البيانات المتاحة. أعتقد أن هذا خط أساس جديد للمطابقة - ولكن أيضًا للتجاوز."

عقدت Isomorphic Labs بالفعل شراكات مربحة لتطوير الأدوية مع عمالقة الأدوية مثل جونسون آند جونسون، وإيلي ليلي، ونوفارتيس، بقيمة محتملة تصل إلى مليارات الجنيهات. كما أن الشركة تتقدم في خط أنابيبها الخاص للأدوية، مع تجارب سريرية في الأفق. كشف جادربيرغ أن هناك إصدارات مختلفة من IsoDDE، مصممة خصيصًا لتعاونات الشركاء المحددة وتتضمن مصادر بيانات متنوعة. أوضح زميله مايكل شارشميدت، مدير التعلم الآلي في Isomorphic، استراتيجية بيانات الشركة "الشاملة تمامًا"، والتي تدمج البيانات المتاحة للجمهور، وبيانات التدريب الاصطناعية، ومصادر البيانات التي "سيسعون إلى ترخيصها". يضع هذا النهج متعدد الأوجه لجمع البيانات وتطوير النماذج Isomorphic Labs في طليعة اكتشاف الأدوية المدعوم بالذكاء الاصطناعي، حتى وهي تتنقل في التوازن الدقيق بين التقدم العلمي والسرية التجارية.

وكالة أنباء إخباري