ستساعدك المقالة التالية: “AlphaFold: طريقة التعلم العميق التي أحدثت ثورة في التنبؤ ببنية البروتين”
# 1 Instagram خدمة النمو العضوي في عام 2023. قل لا للروبوتات والأدوات المزيفة ، جرب خدمة نمو مدعومة بشريًا بنسبة 100٪.
انضم إلى InstaGrov الآن!
“Alphafold: طريقة التعلم العميق التي أحدثت ثورة في التنبؤ ببنية البروتين”
يمكن التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات باستخدام تقنية التعلم العميق AlphaFold ، وهو أمر ضروري لفهم وظيفتها وإنشاء أدوية جديدة. لطالما كان التنبؤ ببنية البروتين مشكلة لعلماء الأحياء الحسابية ، لكن قدرة AlphaFold على التنبؤ بهياكل العديد من البروتينات بدقة مذهلة في عام 2020 كانت تقدمًا كبيرًا.
تم إنشاء أول بنية بروتينية باستخدام علم البلورات بالأشعة السينية في الخمسينيات من القرن الماضي ، وهو الوقت الذي بدأ فيه تنبؤ بنية البروتين. منذ ذلك الحين ، تم تطوير العديد من التقنيات التجريبية والحسابية ، بما في ذلك نمذجة التماثل ، ونمذجة AB ، ومحاكاة الديناميات الجزيئية ، للتنبؤ بهياكل البروتين. هذه التقنيات ، في الوقت نفسه ، لها عيوب ويمكن أن تستهلك الكثير من الوقت والمال.
تم إنشاء AlphaFold بواسطة DeepMind ، شركة أبحاث الذكاء الاصطناعي التي اشترتها Alphabet Inc. ، الشركة الأم لـ Google ، في عام 2015. من أجل توقع الفصل بين أزواج الأحماض الأمينية في تسلسل البروتين والبنية ثلاثية الأبعاد لـ البروتين ، يستخدم نهج AlphaFold شبكات عصبية عميقة. باستخدام مزيج من استراتيجيات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف ، يتم تدريب الشبكة العصبية على مجموعة بيانات كبيرة من هياكل البروتين المعترف بها.
تم إطلاق نتائج أحدث نسخة من AlphaFold ، والتي كانت قادرة على التنبؤ بهياكل عدد كبير من البروتينات بدقة استثنائية ، بواسطة DeepMind في نوفمبر 2020. نجح AlphaFold في التنبؤ الدقيق بهياكل ما يقرب من ثلثي البروتين. البروتينات في مسابقة CASP السنوية للتنبؤ ببنية البروتين. وأشاد العالم العلمي ككل بهذا الاكتشاف باعتباره “عامل تغيير قواعد اللعبة” و “ثورة” في المنطقة.
توجد العديد من الاستخدامات للتنبؤ الدقيق ببنية البروتين في علم الأحياء وتطوير الأدوية. يمكن أن يساعد الباحثين في تحديد الأهداف العلاجية المحتملة والأدوية المرشحة وكذلك المسارات الجزيئية وراء الأمراض المختلفة. أيضًا ، يمكن أن يجعل من الممكن إنشاء بروتينات جديدة ذات خصائص مبتكرة ، مثل الإنزيمات التي يمكن أن تحلل النفايات البلاستيكية أو تحول ثاني أكسيد الكربون إلى وقود.
على الرغم من وعده المثير ، فإن استخدام AlphaFold يثير أيضًا مخاوف أخلاقية واجتماعية حول أشياء مثل الخصوصية والملكية الفكرية والوصول إلى الرعاية الصحية لجميع الناس. مع أي تقنية متطورة ، من الضروري التأكد من مشاركة المزايا بشكل عادل ومن التعرف على المخاطر والحدود والتحكم فيها.
يتم وصف بنية الشبكة العصبية لـ AlphaFold تقنيًا على النحو التالي: تتكون الشبكة العصبية المستخدمة بواسطة AlphaFold من جزأين أساسيين: الأول يتنبأ بالفصل بين أزواج الأحماض الأمينية ، والثاني يستخدم هذه الفواصل للتنبؤ بالبنية النهائية للبروتين.
باستخدام مزيج من استراتيجيات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف ، يتم تدريب الشبكة العصبية على مجموعة بيانات كبيرة من هياكل البروتين المعترف بها. تم تصميم بنية الشبكة العصبية لالتقاط العلاقات المعقدة والتفاعلات الموجودة بين الأحماض الأمينية في تسلسل البروتين والتعميم على البروتينات الجديدة غير المكتشفة.
تأثير Alphafold على مجال البيولوجيا الإنشائية: من خلال تقديم نهج سريع ودقيق وبأسعار معقولة للتنبؤ بهياكل البروتين ، فإن AlphaFold لديه القدرة على تسريع وتيرة الاكتشاف في مجال البيولوجيا الهيكلية. قد يؤدي هذا إلى تحديد أهداف علاجية جديدة وتقديم علاجات أكثر فعالية لمجموعة متنوعة من الأمراض.
خاتمة:
في الختام ، غيّر AlphaFold تمامًا الطريقة التي يتم بها التنبؤ ببنية البروتين باستخدام التعلم العميق. يمتلك AlphaFold القدرة على تسريع سرعة أبحاث البيولوجيا الهيكلية وتمكين إنشاء علاجات جديدة لمجموعة متنوعة من الأمراض من خلال استخدام الشبكات العصبية للتنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات بدقة عالية جدًا.
لضمان توزيع المزايا بشكل عادل ومسؤول ، من الضروري الاستمرار في إدراك القيود والآثار الأخلاقية لهذه التكنولوجيا. ستكون هناك حاجة إلى مزيد من البحث والتطوير في هذا المجال لتحقيق كامل إمكانات AlphaFold ومعالجة القضايا الأخلاقية والمجتمعية التي تنشأ.
