ثورة علمية: نموذج ذكاء اصطناعي يفك لغز ذرات الهيدروجين لتسريع تطوير العقاقير الطبية

طور باحثون في جامعة نيويورك نموذج ذكاء اصطناعي يعتمد على تقنيات التعلم العميق، بهدف التنبؤ بالشكل الكيميائي الأكثر استقراراً للجزيئات الشبيهة بالأدوية، تمهيداً لتصميم عقاقير أكثر دقة وتعزيز كفاءة النماذج الحاسوبية في مجال صناعة الأدوية.

وأشارت الدراسة التي نُشرت في دورية "Chemical Science" التابعة للجمعية الملكية للكيمياء، إلى أن النموذج الجديد يركز بدقة على تحديد الموضع الدقيق لذرات الهيدروجين داخل الجزيء، وهو تفصيل دري بالغ الأهمية يحدد بدقة آلية ارتباط الدواء بالبروتين المستهدف داخل جسم الإنسان.

وتعمل الأداة المبتكرة على حل معضلة كيميائية معقدة تُعرف باسم "التوتومرات"، والتي تتحرك فيها ذرة الهيدروجين بين مواقع مختلفة داخل الجزيء الواحد مترافقة مع تغير ترتيب الروابط، وهي عملية يصعب رصدها باستخدام التقنيات التجريبية التقليدية.

من جانبه، أكد يينجكاي تشانج، أستاذ الكيمياء والباحث الرئيسي، أن اختيار الهيئة الجزيئية الصحيحة يُعتبر ركيزة محورية في مسار اكتشاف الأدوية. وأوضح أن التقنية استندت في تطويرها إلى تدريب "شبكة عصبية بيانية" مستمدة من بيانات دقيقة متوفرة في "قاعدة بيانات كامبريدج البنيوية".

وتتميز الأداة بقدرتها الفائقة على التنبؤ بالشكل المستقر للجزيء اعتماداً فقط على الرسم الكيميائي ثنائي الأبعاد، ودون الحاجة المسبقة لمعرفة الهيكلية ثلاثية الأبعاد. وقد أسفرت الاختبارات عن نتائج استثنائية، حيث نجح النموذج في فحص نحو 4.6 مليون مركب كيميائي خلال 3.2 ساعة فقط بالاعتماد على عقدة حاسوبية مفردة.

وفي خطوة لدعم البحث العلمي، أتاح الفريق البحثي هذا النموذج بشكل مجاني ومفتوح المصدر تحت تسمية "Tautomer-Predictor"، ليمنح المؤسسات البحثية أداة سريعة لتدقيق وفحص ملايين المركبات قبل البدء بمراحل التطوير المكلفة.