أمس تم الاعلان عن انجاز علمي مهم باستخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشكلة تسمى مشكلة Protein Folding، سأحاول أن أكتب في التغريدات القادمة مختصر عن المشكلة و سبب أهميتها ...
#ذكاء
#ذكاء
البروتينات أحد أهم أسرار الحياة و تتكون من سلاسل من الأحماض الامينية .. هذي الأحماض بحسب تسلسلها تسبب انحناءات و اشكال مختلفة للبروتينات ..
🔹الانحناءات و طريقة التفاف اجزاء البروتين على بعضه هو مايحدد وظيفة البروتين
🔹الانحناءات و طريقة التفاف اجزاء البروتين على بعضه هو مايحدد وظيفة البروتين
تخيل انها خرزات مربوطة بخيط، و بحسب الخرزات ستلتف السلسلة على بعضها في فضاء ثلاثي الابعاد، الذي استوقفني كثيرا ان هذا الانبعاج هو اهم مايميز البروتين، بمعنى لو علمنا كيف يطوى البروتين فبإمكاننا تصنيعه و فهم الكثير عنه ..
تحتاج تفهم أكثر عن البروتينات و الاحماض الامينية و هيكل البروتينات؟ شوف هذا الفيديو القصير و بتفهم معظم ماتحتاج فهمه
youtu.be
youtu.be
طيب فين التحدي في الموضوع؟
إذا كانت لدينا سلسلة طويلة من الأحماض الأمينية (لأحد البروتينات) فكيف يمكن أن نتوقع شكل هذا البروتين (الإنحناءات و كيف سينطوي على نفسه)؟
إذا كانت لدينا سلسلة طويلة من الأحماض الأمينية (لأحد البروتينات) فكيف يمكن أن نتوقع شكل هذا البروتين (الإنحناءات و كيف سينطوي على نفسه)؟
بشكل آخر:
المدخلات (Input) : سلسلة من الأحماض الأمينية
المطلوب (Output): شكل إنحناء البروتين و كيف سينطوي على نفسه
المدخلات (Input) : سلسلة من الأحماض الأمينية
المطلوب (Output): شكل إنحناء البروتين و كيف سينطوي على نفسه
لماذا هذا مهم؟ لأنه توجد أعداد كبيرة جداً من البروتينات (مسجل منها مالايقل عن 180 مليون بروتين) و للأسف لانعرف هيكل إلا عدد بسيط منها .. لأن الطرق الحالية لمعرفة هيكل البروتين مكلفة غير مجدية مع كل أنواع البروتينات
ليش تعتبر مشكلة صعبة؟ لأن كل بروتين مكون من عدد كبير من الأحماض الأمينية التي تتفاعل مع بعضها و تتفاعل مع محيطها حتى تصل لشكلها النهائي، إذا أردنا حساب كل الإحتمالات فنحتاج لقدرات حاسوبية خارقة
الطريقة الأخرى، هي أن نقوم ببناء نظام باستخدام الذكاء الإصطناعي نعطيه سلسلة الأحماض الأمينية و نطلب منه يتوقع (Predict) الشكل النهائي للبروتين .. و حتى نعرف دقة النموذج نقوم بمقارنة الشكل الذي توقعه النموذج بالشكل الحقيقي و نقيس الفرق بينهم ..
وهذا كان الإعلان العلمي المهم يوم أمس، حيث تمكنت DeepMind من بناء نموذج AlphaFold2 و الذي استطاع أن يتوقع شكل البروتين بدقة وصلت لـ 92.4 .. التغريدات القادمة صور للنتائج توضح حجم هذا التقدم العلمي ..
الصورة من التدوينة التي نشرتها DeepMind .. الشكل باللون الأزرق هو توقع النموذج لشكل و إنحناءات البروتين و بالأخضر الشكل الحقيقي .. نلاحظ حجم التطابق بينهم ...
و حتى تأخذ فكرة عن حجم القفزة العلمية .. شوف الصورة المرفقة وفيها أداء نموذج AlphaFold2 مقارنة ببقية الخوارزميات الأخرى في تحدي علمي يسمى CASP يقيس أداء النماذج على توقع أشكال البروتينات ... لاحظ حجم القفزة و الإختلاف بين AlphaFold2 و أقرب منافس له.
كيف سيؤثر هذا الحدث على مستقبل البشرية؟ حقيقي ما أعرف :) لكن واضح من كل ماقرأت أن صناعة الأدوية و كثير من العمليات الحيوية ستتأثر بشكل ضخم جداً، بعضها أقرب لخيال علمي (مثل: بروتينات خاصة لزيادة نشاط الدماغ) و قد تصبح صناعة اللقاحات و فهم الفيروسات أسهل
الورقة العلمية لـ AlphaFold2 لم تنشر بعد، لكن بعض التوقعات عن النموذج و شرح مفصل للمشكلة في فيديو تعليمي نشره أمس الرهيب جداً Yannic Kilcher
youtube.com
youtube.com
أخيراً .. هل هذا مجرد مبالغة إعلامية من DeepMind؟ و هل الإنجاز بحجم الضجة الإعلامية .. أعتقد أنها نقطة مهمة في تاريخ الذكاء الإصطناعي، و أعتقد أنها فعلاً ستكون نقطة مفصلية في تاريخ البشر .. لكن النتائج و الإستخدام الكامل لهذه القدرات قد يأخذ فترة زمنية غير قصيرة.
أخيراً من جد .. مادة الأحياء لم تكن مادتي المفضلة :) إذا وجدتم أي خطأ في شرحي أعلاه فأتمنى تنبيهي ..
جاري تحميل الاقتراحات...