يُطلق Google Deepmind لأول مرة تحديثًا ضخمًا لـ AlphaFold وتطبيق ويب مجاني للبروتينات كخدمة

كشفت Google Deepmind عن الإصدار الجديد AlphaFold، وهو نموذج التعلم الآلي التحويلي الذي يتنبأ بشكل البروتينات وسلوكها. لا يعد AlphaFold 3 أكثر دقة فحسب، بل إنه يتنبأ بالتفاعلات مع الجزيئات الحيوية الأخرى، مما يجعله أداة بحث أكثر تنوعًا بكثير – وتطرح الشركة نسخة محدودة من النموذج للاستخدام المجاني عبر الإنترنت.

منذ ظهور أول AlphaFold لأول مرة في عام 2018، ظل النموذج هو الطريقة الرائدة للتنبؤ ببنية البروتين من تسلسل الأحماض الأمينية التي تتكون منها.

على الرغم من أن هذا يبدو وكأنه مهمة ضيقة إلى حد ما، إلا أنه من الأساسي لكل علم الأحياء تقريبًا فهم البروتينات – التي تؤدي مجموعة لا حصر لها تقريبًا من المهام في أجسامنا – على المستوى الجزيئي. في السنوات الأخيرة، حلت تقنيات النمذجة الحاسوبية مثل AlphaFold وRoseTTaFold محل الأساليب المعملية المكلفة، مما أدى إلى تسريع عمل آلاف الباحثين في العديد من المجالات.

لكن التكنولوجيا لا تزال قيد التقدم إلى حد كبير، وكل نموذج “مجرد خطوة على الطريق”، كما قال مؤسس Deepmind ديميس هاسابيس في مكالمة صحفية حول النظام الجديد. قامت الشركة بالتشويق للإصدار في أواخر العام الماضي ولكن هذا يمثل أول ظهور رسمي لها.

سأسمح للمدونات العلمية بالتعمق في كيفية تحسين النموذج الجديد للنتائج، ولكن يكفي أن نقول هنا إن مجموعة متنوعة من التحسينات وتقنيات النمذجة جعلت AlphaFold 3 ليس أكثر دقة فحسب، بل أكثر قابلية للتطبيق على نطاق أوسع.

أحد القيود المفروضة على نمذجة البروتين هو أنه حتى لو كنت تعرف كيف سيتخذ شكل تسلسل الأحماض الأمينية، فإن هذا لا يعني أنك تعرف بالضرورة ما هي الجزيئات الأخرى التي سترتبط بها وكيف. وإذا كنت تريد فعل أشياء بهذه الجزيئات، وهو ما يفعله معظمها، فأنت بحاجة إلى اكتشاف ذلك من خلال نماذج واختبارات أكثر صعوبة.

“إن علم الأحياء نظام ديناميكي، وعليك أن تفهم كيف ظهرت خصائص علم الأحياء من خلال التفاعلات بين الجزيئات المختلفة في الخلية. وقال هاسابيس: “يمكنك التفكير في AlphaFold 3 كأول خطوة كبيرة لنا نحو ذلك”. “إنها قادرة على نمذجة البروتينات التي تتفاعل، بالطبع، مع بروتينات أخرى، ولكن أيضًا مع جزيئات حيوية أخرى، بما في ذلك خيوط DNA وRNA.”

يسمح AlphaFold 3 بمحاكاة جزيئات متعددة في وقت واحد، على سبيل المثال، شريط من الحمض النووي، وبعض الجزيئات المرتبطة بالحمض النووي، وربما بعض الأيونات لإضفاء الإثارة على الأشياء. إليك ما تحصل عليه من مجموعة محددة كهذه، مع شرائط الحمض النووي التي ترتفع إلى المنتصف، والبروتينات تتلألأ على الجانب، وأعتقد أن هذه هي الأيونات الموجودة في المنتصف هناك مثل البيض الصغير:

وهذا بالطبع ليس اكتشافًا علميًا في حد ذاته. ولكن حتى اكتشاف ما إذا كان البروتين التجريبي سيرتبط على الإطلاق، أو بهذه الطريقة، أو يلتوي بهذا الشكل، فقد كان يتطلب عمومًا عمل أيام على الأقل، أو ربما أسابيع أو أشهر.

في حين أنه من الصعب المبالغة في تقدير مدى الإثارة في هذا المجال على مدى السنوات القليلة الماضية، فقد أصيب الباحثون بالإعاقة إلى حد كبير بسبب الافتقار إلى نماذج التفاعل (التي يقدم الإصدار الجديد نموذجًا لها) وصعوبة نشر النموذج.

ربما تكون هذه القضية الثانية هي الأكبر بين الاثنين، لأنه على الرغم من أن تقنيات النمذجة الجديدة كانت “مفتوحة” إلى حد ما، إلا أنها، مثل نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى، ليست بالضرورة سهلة النشر والتشغيل. ولهذا السبب تقدم Google Deepmind خادم AlphaFold، وهو تطبيق ويب مجاني ومستضاف بالكامل مما يجعل النموذج متاحًا للاستخدام غير التجاري.

إنه مجاني وسهل الاستخدام تمامًا – لقد قمت بذلك في نافذة أخرى أثناء المكالمة بينما كانوا يشرحون ذلك (وهكذا حصلت على الصورة أعلاه). تحتاج فقط إلى حساب Google، ثم تقوم بإطعامه بأكبر عدد ممكن من التسلسلات والفئات – هناك بعض الأمثلة المقدمة – وإرسالها؛ في غضون دقائق قليلة، يجب أن تنتهي مهمتك وستحصل على جزيء حي ثلاثي الأبعاد ملون لتمثيل ثقة النموذج في التشكل في هذا الموضع. كما ترون في الصورة أعلاه، فإن أطراف الأشرطة والأجزاء الأكثر تعرضًا للذرات المارقة تكون أفتح أو حمراء للإشارة إلى قدر أقل من الثقة.

سألت ما إذا كان هناك أي فرق حقيقي بين النموذج المتاح للجمهور والنموذج المستخدم داخليًا؛ وقال هاسابيس: “لقد جعلنا غالبية قدرات النموذج الجديد متاحة”، لكنه لم يوضح أكثر من ذلك.

من الواضح أن Google تلقي بثقلها – بينما تحتفظ إلى حد ما بأفضل الأجزاء لأنفسها، وهو بالطبع من اختصاصها. يتطلب إنشاء أداة مستضافة مجانية مثل هذه تخصيص موارد كبيرة لهذه المهمة – لا تخطئوا، إنها حفرة أموال، وإصدار برنامج تجريبي باهظ الثمن (بالنسبة لـ Google) لإقناع الباحثين في العالم بأن AlphaFold 3 يجب أن يكون في أفضل حالاته. على الأقل، سهم في جعبتهم.

اعتمادات الصورة: جوجل ديب مايند

لا بأس بذلك، لأن التكنولوجيا من المرجح أن تطبع الأموال من خلال شركة Alphabet التابعة (مما يجعلها قريبة من Google…؟) Isomorphic Labs، التي تستخدم أدوات حسابية مثل AlphaFold للعمل في تصميم الأدوية. حسنًا، يستخدم الجميع الأدوات الحسابية هذه الأيام – لكن Isomorphic حصل على أول فرصة في أحدث نماذج Deepmind، حيث قام بدمجها مع “بعض الأشياء الأكثر خصوصية المتعلقة باكتشاف الأدوية”، كما أشار هاسابيس. لدى الشركة بالفعل شراكات مع Eli Lilly وNovartis.

ومع ذلك، فإن AlphaFold ليس الحل الأمثل لعلم الأحياء، فهو مجرد أداة مفيدة للغاية، كما يتفق مع ذلك عدد لا يحصى من الباحثين. ويتيح لهم القيام بما أسماه ماكس جاديربيرج من Isomorphic “تصميم الدواء العقلاني”.

“إذا فكرنا، يومًا بعد يوم، في كيفية تأثير ذلك في مختبرات Isomorphic: فهو يسمح لعلمائنا، ومصممي الأدوية لدينا، بإنشاء واختبار الفرضيات على المستوى الذري، ثم في غضون ثوان إنتاج تنبؤات هيكلية دقيقة للغاية … للمساعدة وقال: “يفكر العلماء حول ماهية التفاعلات التي يجب إجراؤها، وكيفية تطوير تلك التصاميم لإنتاج دواء جيد”. “يتم مقارنة هذا بالأشهر أو حتى السنوات التي قد يستغرقها القيام بذلك تجريبيا.”

في حين أن الكثيرين سيحتفلون بالإنجاز والتوفر الواسع النطاق لأداة مستضافة مجانية مثل AlphaFold Server، فقد يشير آخرون بحق إلى أن هذا ليس في الحقيقة فوزًا للعلم المفتوح.

مثل العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة، فإن عملية التدريب الخاصة بـ AlphaFold وغيرها من المعلومات المهمة لتكرارها – وهي جزء أساسي من المنهج العلمي، كما تذكرون – يتم حجبها إلى حد كبير وبشكل متزايد. في حين أن الورقة المنشورة في مجلة Nature تتناول طرق إنشائها بشيء من التفصيل، إلا أنه لا يوجد الكثير من التفاصيل والبيانات المهمة، مما يعني أن العلماء الذين يريدون استخدام أقوى أداة للبيولوجيا الجزيئية على هذا الكوكب سيتعين عليهم القيام بذلك بموجب قانون الأحياء الجزيئي. العين الساهرة لـ Alphabet، وGoogle، وDeepmind (من يعرف من يمسك بزمام الأمور بالفعل).

لقد قال أنصار العلم المفتوح لسنوات إنه على الرغم من أن هذه التطورات ملحوظة، فمن الأفضل دائما على المدى الطويل مشاركة هذا النوع من الأشياء بشكل علني. ففي نهاية المطاف، هذه هي الطريقة التي يتقدم بها العلم إلى الأمام، وبالفعل كيف تطورت أيضًا بعض أهم البرامج في العالم.

يعد جعل خادم AlphaFold مجانيًا لأي تطبيق أكاديمي أو غير تجاري عملاً سخيًا للغاية من عدة جوانب. لكن كرم جوجل نادرًا ما يأتي بدون شروط. مما لا شك فيه أن العديد من الباحثين سيستغلون فترة شهر العسل هذه لاستخدام النموذج قدر الإمكان إنسانيًا قبل سقوط الحذاء الآخر.