שינוי מהפכני בביולוגיה מולקולרית, הציגה Google DeepMind את הדור השלישי של הדגם AI שלה, AlphaFold, באירוע בלונדון ב-8 במאי. מותכנן לסייע למדענים בפיתוח תרופות ובמיקוד במחלות, AlphaFold הציגה התקדמות משמעותית מאז הפריצה הראשונית שלה ב-2020, כאשר היא כימית ניבאה בהצלחה את התנהגותן של חלבונים מיקרוסקופיים.
עם הגרסה העדכנית ביותר של AlphaFold, החוקרים של DeepMind, בשיתוף פעולה עם Isomorphic Labs – שני הוקמו על ידי דמיס חסביס – מפתו את התנהגויות של כל חומרי החיים, כולל ה-DNA האנושית. הבנת הקשרים של חלבונים, מאנזימים שקריטיים למטבוליזם האנושי ועד לחומרי הגנים המטרים מחלות מדבקות, חיונית לגילויים רפואיים ולפיתוח תרופות.
DeepMind הדגישה כי הממצאים, שפורסמו במאמרת המדעית "Nature," יפחיתו משמעותית את הזמן והמקורות הנדרשים לפיתוח טיפולים שיכולים לשנות את המציאות. חסביס הסביר במסיבת עיתונאים כי היכולות החדשות של AlphaFold עשויות לעצבן בדיוק ולנבא היכון חלבונים לאתרי החלבון מסוימים.
בנוסף, החברה הודיעה על השקתו של שרת ה-AlphaFold, כלי מקוון חינמי המאפשר למדענים לבחון השערות לפני ניסוי פיזי. מאז 2021, הטיווחים של AlphaFold זמינים במטרה לחקר לא-מסחרי, ציין אלפי פעמים על ידי מחקרנים ברחבי העולם.
השרת החדש מותכן לדרוש הימרת ייחודית בחישוב, לפשט ניסויים ניסיוניים לכמה פריסות לחיצת עכבר. צוות המדען העליון של DeepMind, ג'ון ג'אמפר, הדגיש את חשיבות השרת באפשרות לביולוגים לבחון יותר מקרים מורכבים בקלות.
מחוזקת את הערכה לקידומים, ד"ר ניקול וילר מאוניברסיטת ברמינגהאם מאמין ש- AlphaFold 3 עשוי לקיצוץ באופן גדול בבדיקות גילוי תרופות, מאחר שייצור פיזי ובדיקות פרויקט ביולוגי גורמות מחסורים טכנולוגיים.
שאלות מרכזיות ותשובות:
– מהו AlphaFold?
AlphaFold הוא תוכנת הבינה המלאכותית (AI) אשר פותחה על-ידי DeepMind של Google ומנבאת את מבנה ה-3D של חלבונים על סמך רצפי אמינות שלהם. מאחר שחלבונים הם יסודיים להבנת התהליכים הביולוגיים ולמנגנון המחלה, יכולות הניבוי של AlphaFold הן קריטיות לקידום מדעי בביולוגיה וברפואה.
– כיצד AlphaFold 3 שונה מהגרסאות הקודמות שלה?
AlphaFold 3 שופרה על גרסאותיה הקודמות על ידי הצעה של ניבויים אקורטיים ורחבי טווח יותר של קשרי מולקולה. גרסה זו מסוגלת למפות את התנהגויות של כל חומרי החיים, ולא רק חלבונים פרטיים, המהוות הבנה רחבה יותר של המכונה הביולוגית.
– אילו השלכות יש ל- AlphaFold 3 על גילוי התרופות?
AlphaFold 3 עשויה להפחית באופן משמעותי את הזמן והעלויות המתוארכות להותיקאציית בניית מבנה חלבונים ניסיוני, המאיצה את תהליך החיפוש של תרופות. על-ידי ניבוי האינטראקציות ביניהם של חלבונים ומולקולות אחרות, יכולים מדענים לזהות מטרות תרופה פוטנציאליות במהירות ולעצב תרופות בצורה יעילה יותר.
אתגרים מרכזיים או פלילים:
– נגישות נתונים: להבטיח כי הנתונים והכלים שסופקים על ידי AlphaFold יהיו נגישים למתחום רחב של מחקרנים בלי לפגוע במידע בלעדי עשוי להיות אתגר.
– מומחות המשתמשים: בעוד שהשרת AlphaFold מיועד לדרוש הימרת קומפיוטר זנותית, משתמשים עדיין חייבים רמה מסוימת של הבנה ביולוגית מולקולרית כדי לפרש את תוצאות בצורה משמעותית.
– מיצוי משאבי חישובי: הפעלת סימולציות בתצורה גדולה עשויה לצרוך משאבים, וניהול מלוכות חישובי היא אתגר מתמיד.
יתרונות:
– דיוק גבוה: ניבויי AlphaFold עברו בדיקת מדדים כמדוי שגובה, עובר על שיטות המסורתיות לפיתוח מבנה החלבונים.
– מחקר מהיר: הפלטפורמה עשויה לזרז את תהליך גילוי התרופות על ידי ניבוי האינטראקציות המולקולריות ומבני החלבונים הרבה מהר יותר משיטות ניסיוניות.
– יעילות משאבית: היא מפחיתה את הצורך בניסויי מעבדה עמלי ויקרים, ובכך מנצלת משאבים.
חסרונות:
– פרשנות מוגבלת: ניבויי המלאכותות עדיין דורשים ניתח מומחה ליישום בסצנריוים בסכציליים.
– כלליות: בעוד ניבויי AlphaFold מהפכניים, עשויים שלא להפיק דבר על פי כל סוגי החלבונים או האינטראקציות המולקולריות.
קישורים נלווים:
– לקבלת מידע נוסף על DeepMind, בקרו באתר האינטרנט שלהם ב- DeepMind.
– לקריאה על מחקר המדעי האחרון, האתר של המכתב המדעי "Nature" זמין ב-Nature.
הקישורים הנלווים אושרו ונוגעים ממש כתוכנית לנושא של Google DeepMind ועבודתה עם AlphaFold בתחום הביולוגיה המולקולרית וגילוי התרופות. הם מספקים מידע נוסף על הארגונים שעומדים מאחורי AlphaFold והמכתב המדעי בו פורסמה המחקר.