يصادف هذا الوقت مرور خمس سنوات على إطلاق نموذج ألفا فولد (AlphaFold)، الذي طورته شركة ديب مايند (DeepMind) التابعة لجوجل. لقد أصبح هذا النموذج واحداً من أبرز إنجازات الذكاء الاصطناعي في تاريخ العلوم الحديثة، وقد نال مطوروه جائزة نوبل في الكيمياء العام الماضي تقديراً لتأثيره الجذري في فهم بنية البروتينات وتسريع وتيرة الاكتشافات البيولوجية.
قبل ظهور ألفا فولد في أواخر عام 2020، اشتهرت ديب مايند بشكل أساسي بتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي تمكنت من هزيمة أبطال العالم في الألعاب الإلكترونية. ومع ذلك، تحولت الشركة لاحقاً لمواجهة تحدٍ أكثر تعقيداً وتأثيراً، وهو حل "مشكلة طي البروتينات"، التي تُعد من أعقد المسائل العلمية المعاصرة. كانت النتيجة إطلاق نموذج ألفا فولد 2، الذي يمتلك القدرة على التنبؤ بالبنية الثلاثية الأبعاد للبروتينات بدقة تقترب من الدقة الذرية.
- ✅ مرور خمس سنوات على إطلاق ألفا فولد، مما يجعله إنجازاً محورياً في تاريخ الذكاء الاصطناعي العلمي.
- ✅ فوز مطوري النموذج بجائزة نوبل في الكيمياء لعامها الماضي تقديراً لجهودهم في فهم البروتينات.
- ✅ بناء قاعدة بيانات ضخمة تضم أكثر من 200 مليون بنية بروتينية متوقعة متاحة للباحثين عالمياً.
- ✅ تطور النموذج إلى AlphaFold 3 ليشمل نمذجة تفاعلات الحمض النووي (DNA و RNA) وتصميم الأدوية.
قاعدة بيانات شاملة للبروتينات وتوسيع النطاق
تُوّجت جهود ديب مايند بإنشاء قاعدة بيانات تحتوي على ما يزيد عن 200 مليون بنية بروتينية متوقعة، وهي تغطي عملياً كامل البروتينات المعروفة حتى الآن. ويستخدم هذه الموارد حالياً ما يقرب من 3.5 مليون باحث ينتمون لأكثر من 190 دولة. علاوة على ذلك، حصدت الورقة العلمية التي نشرتها مجلة Nature في عام 2021 أكثر من 40 ألف استشهاد علمي حتى يومنا هذا، مما يؤكد أهميتها البالغة.
وفي خطوة طموحة نحو نمذجة التفاعلات البيولوجية المعقدة، كشفت ديب مايند في العام الماضي عن AlphaFold 3، الذي وسّع نطاق الذكاء الاصطناعي ليشمل الحمض النووي DNA و RNA وعمليات تصميم الأدوية. يُعد هذا التطور مؤشراً قوياً على مستقبل أكثر تكاملاً للذكاء الاصطناعي في العلوم الحيوية.
الانتقال من الألعاب إلى جذور العلم
في مقابلة مع مجلة WIRED، أوضح بوشميت كوهلي، نائب رئيس الأبحاث في ديب مايند والمهندس المسؤول عن قسم "الذكاء الاصطناعي من أجل العلوم"، أن التحول من تحديات مثل الألعاب إلى مشكلات علمية جوهرية كان جزءاً أصيلاً من رؤية الشركة منذ تأسيسها.
وأفاد كوهلي أن "الألعاب كانت بمثابة ساحة اختبار لتطوير التقنيات، لكن الهدف النهائي كان دائماً تسخير الذكاء الاصطناعي لتسريع وتيرة الاكتشاف العلمي". وأشار إلى أن مشكلة طي البروتينات تُصنَّف ضمن ما أسماه "مشكلات الجذور"، أي القضايا التي يؤدي حلها إلى فتح مجالات بحثية كاملة في مجالات الطب والأحياء. يمكن للباحثين الآن استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل تطوير الأدوية باستخدام أدوات متقدمة.
فيما يتعلق بالمخاوف المتعلقة بـ"هلوسة" نماذج الذكاء الاصطناعي، خاصة مع اعتماد AlphaFold 3 على نماذج الانتشار (Diffusion Models)، أكد كوهلي أن الفلسفة الأساسية لضمان الموثوقية لم تتغير، وتعتمد على المزج بين التوليد الإبداعي والتحقق العلمي الصارم.
وأضاف أن النظام يتضمن مؤشرات ثقة تبين متى تكون التوقعات أقل موثوقية، خصوصاً في البروتينات ذات التراكيب غير المنتظمة بطبيعتها. وأرجع الثقة العلمية الكبيرة بنموذج ألفا فولد إلى اختباره المتكرر في المختبرات وتحقيقه للنجاح العملي المثبت.
"العالِم المساعد" الذكي: دور جديد للذكاء الاصطناعي
في مبادرة جديدة، تعمل ديب مايند على إطلاق نظام "العالِم المساعد المدعوم بالذكاء الاصطناعي" (AI Co-Scientist)، والذي يعتمد على نموذج Gemini 2.0. هذا النظام قادر على توليد الفرضيات العلمية ومناقشتها من خلال عدة وكلاء أذكياء يستندون إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
يرى كوهلي أن هذا التوجه لن يحل محل العلماء، بل سيُعيد توزيع أدوارهم؛ حيث يركز الذكاء الاصطناعي على تسريع حل المشكلات الروتينية، بينما يبقى البشر مسؤولين عن تحديد طبيعة المشكلة التي تستحق الحل والتركيز عليها.
وأشار كوهلي إلى تجربة أجراها باحثون في كلية إمبريال كوليدج بلندن، حيث استخدموا النظام لدراسة آليات استيلاء بعض الفيروسات على البكتيريا، مما أسفر عن فتح مسارات بحثية جديدة لمكافحة ظاهرة مقاومة المضادات الحيوية المتنامية.
التحدي القادم: نحو محاكاة الخلية البشرية المتكاملة
فيما يتعلق بالتحديات المستقبلية، أكد كوهلي أن الهدف الأكبر خلال السنوات القادمة يتمثل في فهم الخلية كوحدة بيولوجية متكاملة، وصولاً إلى القدرة على محاكاة الخلية البشرية بالكامل بدقة. واعتبر أن فك شفرة الجينوم وفهم آليات قراءة الشفرة الوراثية داخل نواة الخلية يمثل الخطوة الأولى في هذا المسار الطويل.
واختتم كوهلي حديثه بالإشارة إلى أن القدرة على محاكاة الخلايا قد تُحدث ثورة جذرية في مجال الطب، من خلال إتاحة اختبار الأدوية حاسوبياً قبل الشروع في تصنيعها فعلياً، وفهم الأمراض على مستواها الجزيئي الأساسي، وتصميم علاجات مخصصة لكل مريض، مما يربط التنبؤات الحاسوبية مباشرةً بالتطبيقات السريرية التي تحسن حياة المرضى بشكل ملموس.
كيف أثر AlphaFold على سرعة الاكتشافات الدوائية؟
أدى نموذج ألفا فولد إلى تسريع هائل في تحديد الأهداف الدوائية المحتملة، حيث كان تحديد بنية البروتين يستغرق شهوراً أو سنوات من العمل التجريبي المكلف. الآن، يمكن للباحثين الحصول على تقدير دقيق للبنية في دقائق، مما يمكّنهم من تصميم علاجات تستهدف هذه البروتينات بشكل فعال وموجه.
ما الفرق الجوهري بين AlphaFold 2 و AlphaFold 3؟
الفرق الجوهري يكمن في نطاق التفاعلات التي يغطيها النموذج. بينما ركز AlphaFold 2 على التنبؤ ببنية البروتينات الفردية، يوسع AlphaFold 3 نطاقه ليشمل التفاعلات بين البروتينات والجزيئات الأخرى مثل الحمض النووي (DNA) والحمض النووي الريبوزي (RNA) والجزيئات الصغيرة الأخرى، وهو أمر بالغ الأهمية لتصميم الأدوية المعقدة.
هل يهدد الذكاء الاصطناعي دور الباحثين البيولوجيين؟
الرؤية السائدة هي أن الذكاء الاصطناعي يعمل كـ"عالم مساعد". فهو يتولى المهام الحسابية المعقدة وتوليد الفرضيات الأولية، مما يحرر العلماء للتركيز على التفكير النقدي وتصميم التجارب المعقدة وتفسير النتائج في سياقها البيولوجي الأوسع. إنه أداة تمكين وليست أداة استبدال.
ما أهمية قاعدة البيانات البروتينية المفتوحة التي أُنشئت؟
تكمن أهمية قاعدة البيانات المفتوحة في أنها أزالت حاجزاً كبيراً أمام البحث العلمي، حيث جعلت البنى الهيكلية للبروتينات متاحة مجاناً لجميع الباحثين حول العالم، مما حفز التعاون الدولي وسرّع وتيرة الأبحاث في مجالات مثل الأمراض المعدية والوراثية.
كيف يتعامل ألفا فولد مع مشكلة "هلوسة" النماذج التوليدية؟
لمعالجة الهلوسة، يدمج النموذج مؤشرات ثقة واضحة ضمن تنبؤاته. عندما تكون الثقة منخفضة في جزء معين من بنية البروتين (غالباً في المناطق المرنة أو غير المحددة جيداً)، يتم إبلاغ المستخدم، مما يوجه الباحثين إلى ضرورة إجراء تحقيقات تجريبية إضافية في تلك المناطق، ويضمن عدم الاعتماد الأعمى على التنبؤات غير الموثوقة.
ما هي الخطوة التالية بعد فهم بنية البروتينات؟
الخطوة التالية التي حددها فريق ديب مايند هي الانتقال إلى محاكاة النظام البيولوجي بأكمله، بدءاً من فهم آليات قراءة وتشفير الجينوم داخل الخلية، وصولاً إلى بناء محاكاة حاسوبية دقيقة للخلية البشرية المتكاملة، مما سيفتح الباب أمام طب شخصي فعال للغاية.
🔎 في الختام، يمثل نموذج ألفا فولد ومنظومة ديب مايند العلمية نقلة نوعية ترسخ مكانة الذكاء الاصطناعي كشريك أساسي في أعظم التحديات العلمية. إن القدرة على فهم الرموز الأساسية للحياة، من بنية البروتينات إلى تفاعلات الجينوم، لم تعد حلماً بعيد المنال، بل هي واقع ملموس يفتح آفاقاً غير مسبوقة في الطب والبيولوجيا، ويعد بمستقبل تكون فيه العلاجات أكثر دقة وتخصيصاً وفعالية.
قم بالتعليق على الموضوع