صدرت رولا خلف، رئيس تحرير الـFT، اختياراتها المفضلة من القصص في هذه النشرة الأسبوعية. كشفت ديب مايند عن نموذج الذكاء الاصطناعي AlphaFold 3 و فاعلية تفاعلاته في الخلايا، مما يعزز الجهود المبذولة لكشف أسرار الأمراض والعثور على علاجات لحالات مثل السرطان. AlphaFold 3، الجيل الثالث من التكنولوجيا التي تم تطويرها في عام 2018، يقدم التنبؤات الأكثر تقدما حتى الآن بشأن شكل الهياكل البيولوجية الصغيرة وكيفية تفاعلها، وفقًا لورقة بحث نشرت في مجلة Nature يوم الأربعاء. يوسع التحديث التكنولوجي نطاق استعراضه البيولوجي ليشمل البروتينات التي قامت بتحليلها على سابقا، ويقدم رؤية أغنى للشبكات الكيميائية التي تجعل الكائنات تعمل.
تفتح قدرات AlphaFold 3 فرصًا جديدة للباحثين لتحديد بسرعة جزيئات الدواء الجديدة المحتملة، هذا ما قاله ماكس جاديربرغ، رئيس مسؤولي الذكاء الاصطناعي في Isomorphic Labs. يقول الباحثون إنهم يرى تحسينات رائعة حقا يمكن أن تفتح الكثير من العلوم الجديدة. ولفت الباحث إلى إمكانية هذه التقنية من تحسين معرفتنا بعلم النبات وبالتالي أمن الغذاء. يشير على أن الخوارزمية ما زالت بحاجة ليتم التحقق منها تجريبيا وانه يتوجب عليها المرور بالعملية الطبيعية للتجارب السريرية.
يؤكد باحثون أن الأدوية التي تم اكتشافها بواسطة الذكاء الاصطناعي لديها معدل نجاح أعلى في المراحل الأولى للتجارب مقارنة بتلك التي تم اكتشافها بواسطة الطرق الأخرى. يثبت نموذج AlphaFold 3 التحسين الملحوظ في الدقة التنبؤية عند مقارنته بالأدوات المتخصصة الحالية بما في ذلك تلك القائمة على الأجيال السابقة. ✓ وأشار الفريق إلى إمكانية تقنية لتحسين معرفة علم النبات وبالتالي في مجال أمن الغذاء.
تشمل قواعد الضعف لدي AlphaFold 3 صعوبة التعامل الكامل مع الجزيئات المرآة -أو الصورة الانعكاسية-، بالإضافة إلى “الهلوسة” التي تحمل الترتيب الهيكلي الباطني بالأماكن التي هي في الواقع بأمر منظم. تستخدم الخوارزمية إجراءات الثقة للتنبؤات، لعكس احتمالية الخطأ.يعتقد في DeepMind أن غالبية وظائف نموذج AlphaFold 3 ستكون متاحة عبر سيرفر تكون مجانية للوصول إليها من قبل الأفراد الأكاديميين غير التجاريين. ويضاف إلى عملهم وهو مستخدم اختباري للنموذج، ان فمكنة البشر من تفعيل الفرص لتحديد تجارب قبل الذهاب إلى المختبر، كما قال جوليان بيرغيرون، عالم علوم البيولوجيا الهيكلية في جامعة كينغز كوليدج لندن.
امتد مجال تطبيقه البيولوجي ليشمل رموز الكود الوراثي DNA وRNA فضلا عن المواد التي ترتبط بأخرى والتي يمكن أن تكون علامات مهمة للأمراض. يكشف النموذج أن اختيار الإطارات الصحيحة للعمل الذاتي للذكاء الصناعي يمكن أن يقلل بشكل كبير من كمية البيانات المطلوبة للحصول على “أداء ذو صلة بالأحداث البيولوجية”.
طرحت استشارات بوسطن غروب التي تم نشرها هذا الأسبوع فكرة أن الأدوية التي تكتشف بواسطة الذكاء الاصطناعي لديها نسب نجاح أعلى في المراحل الأولى من التجارب مقارنة بتلك التي تم اكتشافها بطرق أخرى. تعجب البيانات من هذه الفكرة تحليل مبكر لفعالية التكنولوجيا في اكتشاف الأدوية، قال الباحثون إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يضاعف إنتاجية بحث وتطوير الأدوية.
