كيف يعمل الذكاء الاصطناعي والإشريكية القولونية على تسريع اكتشاف دواء جديد

بالنسبة للكثيرين ، غالبًا ما يكون سماع كلمة الإشريكية القولونية سببًا للقلق ، حيث يمكن أن تؤدي البكتيريا إلى حوادث تسمم غذائي لدى البشر.

كما اتضح ، قد تكون الإشريكية القولونية هي الدواء الشافي الذي يتيح شكلاً جديدًا من أشكال الذكاء الاصطناعي التوليدية للرعاية الصحية التي يمكن أن تساعد الباحثين على إنتاج أجسام مضادة جديدة. استحوذ الذكاء الاصطناعي التوليدي في السنوات الأخيرة على الخيال الشعبي من خلال تمكين المستخدمين من إنشاء نصوص أو صور عند الطلب ، لكن استخداماته تتعمق أيضًا. تعد النماذج التوليدية التي توفر نماذج كبيرة للتعلم الآلي (ML) يمكنها إنشاء أشياء جديدة مجالًا ناشئًا في العلوم يساعد على تسريع الاكتشاف.

جاء شون ماكلين ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Absci ، بفكرة هندسة الإشريكية القولونية لإنتاج الأجسام المضادة التي لديها القدرة على تحسين صحة الإنسان. تمكنت Absci من بناء نموذج توليدي للذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات التي تم جمعها من الاختبار باستخدام الإشريكية القولونية. أعلنت الشركة اليوم أن نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي كان قادرًا على إنشاء نموذج جديد تمامًا (من جديد من الناحية العلمية) الأجسام المضادة في البرمجيات ، ويرجع الفضل في ذلك في جزء كبير منه إلى بكتيريا الإشريكية القولونية الخبيثة في كثير من الأحيان.

“يعتقد الكثير من الناس [E. coli] سلبيًا تمامًا ، لكنه كائن حي اتضح أنه بطل الرعاية الصحية ، “قال ماكلين لموقع VentureBeat.

علم استخدام الإشريكية القولونية لبناء الأجسام المضادة

عادةً ما يتم إنشاء الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام شكل من أشكال نماذج اللغة الكبيرة (LLM) التي تم تدريبها على عدد كبير من المعلمات.

تعتبر المجموعة الأولية من البيانات لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مهمة للغاية. يتمثل التحدي الذي يواجه تطوير الأجسام المضادة في أنها غالبًا ما تحتاج إلى صنعها في كائن حي ، مثل خلايا الثدييات ، والتي قالت ماكلين إنه يمكن أن يكون لها قيود على قابلية التوسع في عدد الأجسام المضادة التي يمكن إنتاجها. مع الإشريكية القولونية ، قال إنه يمكن إنتاج عدد أكبر من الأجسام المضادة ، مما مكّن من تطوير مجموعة بيانات كبيرة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.

وعد نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطوير الأجسام المضادة هو أنه يمكن أن يسرع بشكل كبير الطريق إلى الاكتشافات الجديدة. قال ماكلين إن الأمر يستغرق في المتوسط ​​خمس سنوات ونصف حتى يتمكن الباحثون من إدخال جسم مضاد جديد في الاختبارات السريرية. بمجرد أن يتم اختبار هذه الأدوية ، فمن المرجح أن ينجح ما يقرب من 4 ٪ فقط.

قال ماكلين إن الإنجاز الجديد لشركته هو أنها أصبحت الآن قادرة على استخدام نموذجها التوليدي للذكاء الاصطناعي لبناء جسم مضاد يمكن ربطه بهدف محدد. تخلق العملية جسمًا مضادًا جديدًا تمامًا ويتم إجراؤها بالكامل على نظام الذكاء الاصطناعي.

“هذا تحول كبير في النموذج داخل الصناعة ، وفي النهاية ، سيقود إدخال الأدوية إلى العيادة خلال 18 إلى 24 شهرًا ، بدلاً من خمس سنوات ونصف ، وسيزيد معدل النجاح بنسبة 4٪.” قال ماكلين.

اتباع نهج سريع للذكاء الاصطناعي التوليدي

من بين أولئك الذين يساعدون في قيادة جهود الذكاء الاصطناعي التوليدية في Absci ، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي ، جوشوا ماير ، الذي تضمنت مسيرته المهنية فترات من العمل كمهندس أبحاث في Facebook ، حيث كان جزءًا من مجموعة تعمل في علم الأحياء التوليدي.

تم تدريب نموذج Absci باستخدام مزيج من التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. قال ماير إنه يتم إدخال البيانات في النموذج ويتعلم كيف تتفاعل البروتينات المختلفة مع بعضها البعض.

باستخدام نموذج AI التوليدي النموذجي ، سيقدم المستخدم موجهًا – أي وصف الإخراج المطلوب للحصول على نتيجة. باستخدام نموذج Absci ، سيحث أحد العلماء النموذج باستخدام بروتين لاستهدافه من أجل تكوين جسم مضاد. يمكن أن تصبح المحفزات محددة جدًا من أجل إنتاج أجسام مضادة فريدة ومحددة جدًا.

فيما يتعلق بالأجهزة التي تُمكّن نظام Absci ، قامت الشركة ببناء حاسوبها العملاق الداخلي الخاص بها لنموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بها ، مستفيدة من شراكة مع Nvidia.

قال ماير: “لقد شكلنا شراكة مع Nvidia وعملنا معهم مع التركيز على توسيع نطاق النموذج”.

المقياس هو أحد المجالات المعينة التي تمكنت Absci من التفوق فيها. قال ماكلين إن شركته قادرة حاليًا على التحقق من صحة ما يقرب من 2.8 مليون من الأدوية المرشحة للأجسام المضادة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي كل أسبوع. بشكل عام ، تأمل ماكلين أن يؤدي نهج الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى عصر جديد للطب.

قال ماكلين: “هذا النوع من التكنولوجيا سيتيح الطب الشخصي”. “أن تكون قادرًا على أخذ عينة من المريض ، والعثور على هدف ذي صلة بمرض ما ، ومن ثم تكون قادرًا على الفور على تصميم دواء أو جسم مضاد يعالج هذا المرض بعينه – وكل ذلك بنقرة زر واحدة.”