خلال محاضرتها لجائزة نوبل في الكيمياء عام 2018، فرانسيس أرنولد وقال: “اليوم يمكننا ولجميع الأغراض العملية قراءة وكتابة وتحرير أي تسلسل للحمض النووي، لكننا لا نستطيع تركيبه”. هذا لم يعد صحيحا بعد الآن.
ومنذ ذلك الحين، تطورت العلوم والتكنولوجيا كثيرًا لدرجة أن الذكاء الاصطناعي تعلم كيفية تركيب الحمض النووي، ومع البكتيريا المعدلة وراثيًا، أصبح العلماء في طريقهم إلى تصميم وصنع بروتينات مخصصة.
الهدف هو أنه بفضل مواهب الذكاء الاصطناعي في التصميم والقدرات الهندسية لتحرير الجينات، يمكن للعلماء تعديل البكتيريا لتكون بمثابة مصانع صغيرة تنتج بروتينات جديدة يمكنها تقليل الغازات الدفيئة أو هضم البلاستيك أو العمل كمبيدات حشرية خاصة بالأنواع.
وباعتباري أستاذًا للكيمياء وكيميائيًا حسابيًا يدرس العلوم الجزيئية والكيمياء البيئية، أعتقد أن التقدم في الذكاء الاصطناعي وتحرير الجينات يجعل هذا احتمالًا واقعيًا.
التسلسل الجيني – قراءة وصفات الحياة
تحتوي جميع الكائنات الحية على مواد وراثية – DNA و RNA – التي توفر المعلومات الوراثية اللازمة لتكرار نفسها وصنع البروتينات. تشكل البروتينات 75% من الوزن الجاف للإنسان. وهي تشكل العضلات والإنزيمات والهرمونات والدم والشعر والغضاريف. إن فهم البروتينات يعني فهم الكثير من علم الأحياء. يقوم ترتيب قواعد النيوكليوتيدات في الحمض النووي، أو الحمض النووي الريبي (RNA) في بعض الفيروسات، بتشفير هذه المعلومات، وتحدد تقنيات التسلسل الجيني ترتيب هذه القواعد.
كان مشروع الجينوم البشري بمثابة جهد دولي لتسلسل الجينوم البشري بالكامل في الفترة من 1990 إلى 2003. وبفضل التكنولوجيات السريعة التحسن، استغرق الأمر سبع سنوات لتسلسل أول 1% من الجينوم وسبع سنوات أخرى لتسلسل 99% المتبقية. بحلول عام 2003، كان لدى العلماء التسلسل الكامل لـ 3 مليارات زوج من قواعد النيوكليوتيدات التي تشفر ما بين 20.000 إلى 25.000 جين في الجينوم البشري.
ومع ذلك، ظل فهم وظائف معظم البروتينات وتصحيح أعطالها يمثل تحديًا.
الذكاء الاصطناعي يتعلم البروتينات
يعد شكل كل بروتين أمرًا بالغ الأهمية لوظيفته ويتم تحديده من خلال تسلسل أحماضه الأمينية، والذي يتم تحديده بدوره من خلال تسلسل النيوكليوتيدات في الجين. البروتينات غير المطوية لها شكل خاطئ ويمكن أن تسبب أمراضًا مثل أمراض التنكس العصبي والتليف الكيسي والسكري من النوع الثاني. إن فهم هذه الأمراض وتطوير العلاجات يتطلب معرفة أشكال البروتين.
قبل عام 2016، كانت الطريقة الوحيدة لتحديد شكل البروتين هي من خلال علم البلورات بالأشعة السينية، وهي تقنية مختبرية تستخدم حيود الأشعة السينية بواسطة بلورات مفردة لتحديد الترتيب الدقيق للذرات والجزيئات في ثلاثة أبعاد في الجزيء. في ذلك الوقت، تم تحديد بنية حوالي 200 ألف بروتين عن طريق علم البلورات، بتكلفة مليارات الدولارات.
استخدم برنامج AlphaFold، وهو برنامج للتعلم الآلي، هذه الهياكل البلورية كمجموعة تدريب لتحديد شكل البروتينات من تسلسلات النيوكليوتيدات الخاصة بها. وفي أقل من عام، قام البرنامج بحساب التركيب البروتيني لجميع الجينات البالغ عددها 214 مليونًا والتي تم تسلسلها ونشرها. لقد تم إطلاق جميع الهياكل البروتينية التي حددها AlphaFold في قاعدة بيانات متاحة مجانًا.
ولمعالجة الأمراض غير المعدية بشكل فعال وتصميم أدوية جديدة، يحتاج العلماء إلى معرفة أكثر تفصيلاً حول كيفية ربط البروتينات، وخاصة الإنزيمات، بالجزيئات الصغيرة. الإنزيمات هي محفزات بروتينية تمكن وتنظم التفاعلات الكيميائية الحيوية.
يمكن لـ AlphaFold3، الذي تم إصداره في 8 مايو 2024، التنبؤ بأشكال البروتين والمواقع التي يمكن أن ترتبط فيها الجزيئات الصغيرة بهذه البروتينات. في تصميم الأدوية العقلاني، يتم تصميم الأدوية لربط البروتينات المشاركة في المسار المتعلق بالمرض الذي يتم علاجه. ترتبط الأدوية الجزيئية الصغيرة بموقع ربط البروتين وتعدل نشاطه، وبالتالي تؤثر على مسار المرض. من خلال القدرة على التنبؤ بمواقع ربط البروتين، سيعمل AlphaFold3 على تعزيز قدرات الباحثين على تطوير الأدوية.
الذكاء الاصطناعي + كريسبر = تركيب بروتينات جديدة
في عام 2015 تقريبًا، أحدث تطور تقنية كريسبر ثورة في تحرير الجينات. يمكن استخدام تقنية كريسبر للعثور على جزء معين من الجين، أو تغييره أو حذفه، أو جعل الخلية تعبر عن منتجها الجيني بشكل أو بآخر، أو حتى إضافة جين غريب تمامًا في مكانه.
وفي عام 2020، حصلت جنيفر دودنا وإيمانويل شاربنتييه على جائزة نوبل في الكيمياء “لتطوير طريقة (كريسبر) لتحرير الجينوم”. وباستخدام تقنية كريسبر، أصبح من الممكن الآن إجراء تحرير الجينات، الذي كان يستغرق سنوات طويلة وكان يقتصر على أنواع معينة، وكان مكلفًا وشاقًا، في غضون أيام وبجزء بسيط من التكلفة.
يتقدم الذكاء الاصطناعي والهندسة الوراثية بسرعة. ما كان في السابق معقدًا ومكلفًا أصبح الآن أمرًا روتينيًا. وبالنظر إلى المستقبل، فإن الحلم هو بروتينات مخصصة يتم تصميمها وإنتاجها من خلال مزيج من التعلم الآلي والبكتيريا المعدلة بتقنية كريسبر. سيقوم الذكاء الاصطناعي بتصميم البروتينات، وستنتج البكتيريا المعدلة باستخدام تقنية كريسبر البروتينات. يمكن للإنزيمات المنتجة بهذه الطريقة أن تتنفس ثاني أكسيد الكربون والميثان أثناء زفير المواد الأولية العضوية، أو تحلل المواد البلاستيكية إلى بدائل للخرسانة.
وأعتقد أن هذه الطموحات ليست غير واقعية، لأن الكائنات المعدلة وراثيا تمثل بالفعل 2% من اقتصاد الولايات المتحدة في الزراعة والمستحضرات الصيدلانية.
قامت مجموعتان بتصنيع إنزيمات فعالة من الصفر تم تصميمها بواسطة أنظمة ذكاء اصطناعي مختلفة. ابتكر معهد ديفيد بيكر لتصميم البروتين في جامعة واشنطن استراتيجية جديدة لتصميم البروتين تعتمد على التعلم العميق وأطلق عليها اسم “الهلوسة على مستوى العائلة”، والتي استخدموها لصنع إنزيم فريد ينبعث منه الضوء. وفي الوقت نفسه، استخدمت شركة Profluent الناشئة في مجال التكنولوجيا الحيوية، الذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبه من مجموع كل معارف CRISPR-Cas لتصميم محررات جينومية فعالة جديدة.
إذا تمكن الذكاء الاصطناعي من تعلم كيفية صنع أنظمة كريسبر جديدة بالإضافة إلى إنزيمات مضيئة بيولوجيًا تعمل ولم يتم رؤيتها من قبل على الأرض، فهناك أمل في إمكانية استخدام مزاوجة كريسبر مع الذكاء الاصطناعي لتصميم إنزيمات أخرى جديدة مخصصة. على الرغم من أن مجموعة CRISPR-AI لا تزال في بداياتها، فمن المرجح أن تكون مفيدة للغاية بمجرد نضوجها، بل ويمكن أن تساعد العالم على معالجة تغير المناخ.
ومع ذلك، من المهم أن نتذكر أنه كلما كانت التكنولوجيا أقوى، زادت المخاطر التي تشكلها. كما أن البشر لم ينجحوا كثيرًا في هندسة الطبيعة بسبب تعقيد الأنظمة الطبيعية وترابطها، مما يؤدي غالبًا إلى عواقب غير مقصودة.
تم إعادة نشر هذا المقال من The Conversation، وهي منظمة إخبارية مستقلة غير ربحية تقدم لك حقائق وتحليلات جديرة بالثقة لمساعدتك على فهم عالمنا المعقد. كتب بواسطة: مارك زيمر، كلية كونيتيكت
اقرأ أكثر:
لا يعمل مارك زيمر لدى أي شركة أو مؤسسة أو يستشيرها أو يمتلك أسهمًا فيها أو يتلقى تمويلًا منها قد تستفيد من هذه المقالة، ولم يكشف عن أي انتماءات ذات صلة بعد تعيينه الأكاديمي.