يأتي الذكاء الاصطناعي لتصميم عقاقير جديدة

حتى يومنا هذا نتحدث عنه الذكاء الاصطناعي هو القيام بذلك ، دون أدنى شك ، في أحد الموضوعات الأكثر تكرارًا في عالم تصميم البرمجيات والأجهزة ، وليس عبثًا عمليًا ، فكل الجامعات ومراكز البحث والتطوير لديها خبراء يعملون في هذا الموضوع ، ناهيك عن ذلك ، نحن الحديث عن ذلك اليوم قد يكون أحد الوظائف الأعلى أجراً في عالم الحوسبة.

بعيدًا عن كل هذا ، الحقيقة هي أنه شيئًا فشيئًا يتم فرض موضوع الذكاء الاصطناعي في جميع القطاعات المتعلقة بالحوسبة أو إنترنت الأشياء أو الشبكات الاجتماعية ، لذكر بعض القطاعات التي يبدو أن أي مستخدم فيها ، على الرغم من في بعض الأحيان دون معرفة ذلك ، يستخدم هذا النوع من منصات البرامج. في هذه المرحلة ، تجدر الإشارة إلى أنه ليس فقط في هذه القطاعات يتم فرض الذكاء الاصطناعي ولكن شيئًا فشيئًا يتقدم في المجالات العلمية الأخرى مثل ، في هذه الحالة ، تطوير عقاقير جديدة.

نجح فريق من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في تصميم برمجيات قادرة على ابتكار أدوية جديدة

من المشاكل الرئيسية التي تواجه قطاع الأدوية ، إذا أمكن تسميتها ، أن تطوير جزيئات جديدة لا يزال ضروريًا ، وهو أمر ضروري لابتكار أدوية جديدة ، يدويا. العملية التي تثير الفضول هي نفسها لإنشاء دواء جديد تمامًا وتطور عقار موجود لتحسين خصائصه.

بشكل أساسي وبدون الخوض في الكثير من التفاصيل ، ما يفعله الكيميائيون في هذا النوع من العمليات هو اختيار جزيء يُعرف بإمكانياته أنه قادر على مكافحة مرض محدد للغاية. يتم إجراء سلسلة من التعديلات اليدوية على هذا الجزيء المختار بالفعل من أجل تعزيز آثاره. للأسف تستغرق هذه المهمة عادة الكيميائيين المعنيين وقتًا طويلاً بعد كل هذا العمل ، عدم الحصول على النتائج المتوقعة.

يمكن لهذا البرنامج أن يوفر الكثير من العمل للكيميائيين المشاركين في تطوير دواء جديد

كما ترون ، حتى الآن كان عمل الكيميائي عند تصميم دواء جديد مهمة يمكن أن تكون محبطة للغاية ، على الأقل حتى الآن. أقول هذا منذ مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي في عمل مشترك مع قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر ، وكلاهما ينتميان إلى معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تمكنت من تصميم برامج قادرة على أتمتة عملية تصميم الأدوية من خلال استخدام أنظمة التعلم الآلي.

خلال الاختبارات الأولى التي أجريت مع هذا البرنامج الجديد قادر على حدد الجزيئات مع إمكانية مكافحة مرض معين بناءً على الخصائص المرغوبة للدواء تعديل الهياكل الجزيئية من نفس الشيء من أجل تحقيق أعلى قوة ممكنة مع الحفاظ على صحتها كيميائيًا.

على حد تعبير روب ماثيسونطبيب معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا:

يأخذ النموذج البيانات بشكل أساسي من البنية الجزيئية المُدخلة ويُنشئ الرسوم البيانية الجزيئية مباشرةً: تمثيلات تفصيلية للهيكل الجزيئي ، مع عقد تمثل الذرات والحواف التي تمثل الروابط. يمكنك تقسيم هذه الرسوم البيانية إلى مجموعات أصغر من المجموعات الوظيفية الصالحة التي تستخدمها كـ "لبنات بناء" تساعدك على إعادة بناء الجزيئات بشكل أكثر دقة وتعديلها بشكل أفضل.

لا يزال هناك عدة أشهر من العمل لجعل البرنامج يعمل دون أي مشكلة.

الجزء السلبي من هذا المشروع هو أنه مجرد وظيفة لا يزال أمامها الكثير من التطوير. ومع ذلك ، فمن اللافت للنظر بشكل خاص أن هذا البرنامج الجديد قد حقق نتائج أكثر فاعلية من الأنظمة الأخرى المصممة لأتمتة عملية تصميم الدواء نظرًا لأن جميع الجزيئات التي تم إنشاؤها أثناء الاختبارات كانت صالحة ، في حين أن النماذج الأخرى المقبولة على نطاق واسع ، لديها معدل صلاحية 43٪.

في كلمات وينغونغ جينطالب دكتوراه في مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا:

كان الدافع وراء ذلك هو استبدال عملية التعديل البشري غير الفعالة لتصميم الجزيئات بالتكرار التلقائي وضمان صلاحية الجزيئات التي أنشأناها.