هندسة الشفرة الوراثية.. كيف يعيد الذكاء الاصطناعي تصميم مكونات الحياة؟

الذكاء الاصطناعي يساعد في التنبؤ ببنية البروتينات وتحليل تسلسلات الحمض النووي وتصميم مكونات بيولوجية يمكن اختبارها في المختبر (مولدة بالذكاء الاصطناعي)

يفتح تقاطع الذكاء الاصطناعي مع علم الأحياء التركيبي مرحلة جديدة في دراسة المعلومات البيولوجية وتصميم مكوناتها، بعدما أصبحت النماذج الحاسوبية قادرة على التنبؤ ببنية البروتينات وبعض تفاعلاتها، فضلا عن اقتراح تصاميم جزيئية جديدة يمكن اختبارها في المختبر.

وبعد عقود من الاعتماد على تقنيات تجريبية قد تتطلب وقتا وموارد كبيرة لتحديد بعض البنى البروتينية المعقدة، أصبح بالإمكان إدخال تسلسل الأحماض الأمينية إلى نماذج حاسوبية تتنبأ بالشكل الثلاثي الأبعاد للبروتين، وتساعد في دراسة تفاعلاته المحتملة مع جزيئات أخرى.

ولم يقتصر التطور على التنبؤ ببنى البروتينات، إنما امتد إلى دراسة التفاعلات بين الجزيئات الحيوية، فيما تضم قاعدة بيانات "ألفا فولد" (AlphaFold) أكثر من 200 مليون بنية بروتينية متوقعة، بما أتاح للباحثين استكشاف نطاق أوسع من البروتينات المعروفة.

لطالما شكلت مشكلة طي البروتينات أحد أعقد التحديات في علم الأحياء، واعتمد العلماء لعقود على تقنيات تجريبية مكلفة وبطيئة لحل هذه البنى، لكن التقدم كان بطيئا جدا مقارنة بحجم التسلسلات الجينومية المتراكمة.

ومثل ظهور "ألفا فولد 2" (AlphaFold 2) عام 2020 لحظة فاصلة في تاريخ البيولوجيا الحاسوبية، إذ يتنبأ بالبنية الثلاثية الأبعاد للبروتين انطلاقا من تسلسله، وتقول "غوغل ديب مايند " إن تحديد بنية بروتين واحد بالطرق التجريبية قد يتطلب وقتا وموارد كبيرة، خصوصا في الحالات المعقدة.