|
|
|
هوش مصنوعی به کمک زیست‌شناسی آمد: FragFold، سلاح جدید علیه بیماری‌ها |
|
|
|
سیستم هوش مصنوعی FragFold، توسعه‌یافته توسط محققان MIT، با دقت بالا قطعات پروتئینی مهارکننده را پیش‌بینی می‌کند و راه را برای تحول در تحقیقات زیستی و درمان بیماری‌ها هموار می‌سازد. |
|
|
محققان MIT موفق به توسعه‌ی یک روش محاسباتی مبتنی بر هوش مصنوعی به نام FragFold شده‌اند که می‌تواند قطعات پروتئینی قادر به اتصال و مهار پروتئین‌های هدف را با دقت بالا پیش‌بینی کند. این دستاورد می‌تواند تحولی بزرگ در تحقیقات زیستی و توسعه‌ی روش‌های درمانی جدید ایجاد کند.
FragFold از مدل هوش مصنوعی AlphaFold بهره می‌برد که در سال‌های اخیر به دلیل توانایی در پیش‌بینی ساختار و تعاملات پروتئینی، انقلابی در زیست‌شناسی ایجاد کرده است. این سیستم با تجزیه‌ی پروتئین‌ها به قطعات کوچک، نحوه‌ی اتصال این قطعات به پروتئین‌های هدف را پیش‌بینی می‌کند. آزمایش‌ها نشان داده‌اند که بیش از نیمی از پیش‌بینی‌های FragFold در مورد اتصال یا مهار پروتئین‌ها دقیق هستند، حتی زمانی که داده‌های ساختاری قبلی در دسترس نبوده‌اند.
کاربردهای گسترده در تحقیقات و درمان
این فناوری می‌تواند به توسعه‌ی مهارکننده‌های ژنتیکی برای هر پروتئینی منجر شود. به عنوان مثال، FragFold توانست تعاملات جدیدی را در پروتئین FtsZ، که نقش کلیدی در تقسیم سلولی دارد، شناسایی کند. همچنین، این سیستم موفق به پیش‌بینی مهار تعامل بین پروتئین‌های LptF و LptG در باکتری E. coli شد که می‌تواند تحویل لیپوپلی‌ساکارید (جزء ضروری غشای خارجی سلول) را مختل کند.
چشم‌انداز آینده
محققان امیدوارند با استفاده از FragFold نه تنها به مهار پروتئین‌ها بپردازند، بلکه قطعاتی را طراحی کنند که بتوانند عملکرد پروتئین‌ها را تثبیت، تقویت یا حتی تغییر دهند. این فناوری پتانسیل ایجاد ابزارهای جدید برای مطالعه‌ی زیست‌شناسی سلولی و درمان بیماری‌ها را دارد.
اندرو ساوینوف، یکی از محققان ارشد این پروژه، می‌گوید:«این روش می‌تواند به درک اصول طراحی سلولی و ویژگی‌هایی که مدل‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی‌های دقیق استفاده می‌کنند، کمک کند. ما اکنون می‌توانیم به طراحی قطعات پروتئینی با کاربردهای گسترده در تحقیقات و درمان فکر کنیم.»
این پژوهش گامی مهم در جهت درک عمیق‌تر تعاملات پروتئینی و توسعه‌ی روش‌های درمانی نوین است و نشان می‌دهد که هوش مصنوعی چگونه می‌تواند مرزهای دانش در زیست‌شناسی مولکولی را جابه‌جا کند.
خبرآنلاین
انتهای پیام/ن |