أحرز باحثون في جامعة كامبريدج تقدمًا مبتكرًا في مجال اكتشاف الدواء من خلال تطوير منصة تعمل بالذكاء الاصطناعي تسرع توقع التفاعلات الكيميائية. تجمع هذه الطريقة المبتكرة بين التجارب الآلية وتعلم الآلة لتبسيط عملية إنشاء الأدوية الجديدة. بينما اعتمدت الأساليب التقليدية على المحاولة والخطأ، تحدث هذه المنصة الجديدة، المعروفة باسم “رياكتوم”، ثورة في الكيمياء العضوية.
تعتبر رياكتوم نهجًا يعتمد على البيانات يشبه الأساليب المستخدمة في علم الجينوم. بإجراء تجارب آلية واسعة النطاق وتحليل البيانات الناتجة باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، يمكن للباحثين توقع كيفية تفاعل المواد الكيميائية. تمت التحقق من هذه المنصة باستخدام أكثر من 39,000 تفاعل ذو صلة بالأدوية، مما يسمح بفهم أعمق للتفاعل الكيميائي بوتيرة غير مسبوقة.
يكمن مفتاح فاعلية رياكتوم في استخدام التجارب آلية ذات إنتاجية عالية. تولد هذه التجارب بيانات واسعة تشكل أساس المنصة. من خلال إجراء تفاعلات كيميائية عديدة بسرعة، يزود الباحثون خوارزميات الذكاء الاصطناعي بمجموعة غنية من البيانات لتحليلها. يعد هذا الإلمام بتداخل العناصر المختلفة في التفاعل أمرًا بالغ الأهمية في فك شفرة تعقيدات العمليات الكيميائية.
تمثل هذه التكامل بين الذكاء الاصطناعي والتجارب الكيميائية التقليدية قفزة كبيرة في هذا المجال. يكشف عن أنماط وعلاقات معقدة كانت مخفية في السابق، مما يؤدي إلى توقعات أكثر دقة واستراتيجيات تطوير أدوية أكثر كفاءة.
قدم فريق الباحثين في جامعة كامبريدج أيضًا خطوات مهمة فيما يتعلق بتفاعلات التجهيز المرحلية المتأخرة، وهي جوانب حاسمة في تصميم الأدوية. يتيح نموذج التعلم الآلي الخاص بهم للكيميائيين إدخال تحويلات محددة إلى نواة الجزيء، دون الحاجة إلى إعادة بنائه بالكامل. من خلال التغلب على تحدي البيانات المحدودة في الكيمياء، يفتح هذا النموذج آفاقًا جديدة للدقة والابتكار في تطوير الأدوية.
باختصار، يمثل تطوير منصة رياكتوم ونموذج التعلم الآلي اختراقًا كبيرًا في كيفية فهم وتوقع التفاعلات الكيميائية. من خلال استغلال قوة الذكاء الاصطناعي، يحقق الباحثون تقدمًا ملموسًا في مجال الكيمياء ويمهدون الطريق لعصر جديد في اكتشاف الدواء.
The source of the article is from the blog klikeri.rs