نظام ذكاء اصطناعي جديد يتنبأ بجزئيات البروتين القادرة على الارتباط أو تثبيط البروتينات المستهدفة

تلعب التفاعلات بين البروتينات دوراً محورياً في جميع الوظائف البيولوجية، بدءاً من نسخ الحمض النووي ومروراً بتنظيم انقسام الخلايا ووصولاً إلى الوظائف المعقدة في الكائنات الحية. ومع ذلك، لا يزال الكثير من التفاصيل المتعلقة بكيفية حدوث هذه التفاعلات على المستوى الجزيئي غامضاً. في هذا الإطار، كشفت أبحاث حديثة أن الأجزاء الصغيرة من البروتينات، المعروفة باسم “شظايا البروتين”، تمتلك إمكانات وظيفية كبيرة، حيث يمكنها الارتباط ببروتينات مستهدفة وتعديل وظائفها أو تعطيل تفاعلاتها مع بروتينات أخرى.

في دراسة حديثة نُشرت في دورية “Proceedings of the National Academy of Sciences”، طور باحثون في قسم الأحياء بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) أداة جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بجزئيات البروتين القادرة على الارتباط ببروتينات كاملة وتثبيطها في بكتيريا الإشريكية القولونية (E. coli). يُطلق على هذه الأداة اسم FragFold، وهي تعتمد على نموذج الذكاء الاصطناعي الشهير AlphaFold، الذي أحدث ثورة في علم الأحياء بقدرته على التنبؤ بطي البروتينات وتفاعلاتها.

كيف يعمل FragFold؟
يعتمد FragFold على تقنيات التعلم الآلي لتجزئة البروتينات إلى أجزاء صغيرة، ومن ثم نمذجة كيفية ارتباط هذه الأجزاء بالبروتينات المستهدفة. تمكّن الباحثون من تأكيد دقة أكثر من نصف تنبؤات الأداة تجريبياً، حتى في الحالات التي لم تكن هناك بيانات سابقة عن هياكل هذه التفاعلات.

وقال أندرو سافينوف، الباحث الرئيسي في الدراسة: “تشير نتائجنا إلى أن هذه الأداة يمكن أن تكون عامة وتنطبق على بروتينات جديدة تماماً، حتى تلك التي لا تُعرف وظائفها أو هياكلها بعد. يمكن استخدام هذه التنبؤات كنقطة انطلاق لتجارب إضافية”.

تطبيقات واعدة
أحد الأمثلة البارزة على نجاح FragFold هو بروتين FtsZ، الذي يلعب دوراً رئيسياً في انقسام الخلايا. يحتوي هذا البروتين على منطقة غير منظمة (intrinsically disordered)، مما يجعل دراسته صعبة. ومع ذلك، تمكن FragFold من تحديد تفاعلات جديدة لهذه المنطقة مع بروتينات أخرى، مما وسّع فهم العلماء لنشاطها البيولوجي.

كما استخدم الباحثون الأداة لدراسة تفاعل بروتينين مسؤولين عن نقل الليبوبوليساكاريد (LPS) في بكتيريا E. coli، وهما LptF وLptG. تمكن جزء صغير من بروتين LptG من تثبيط هذا التفاعل، مما قد يعطل نقل LPS، وهو مكون حيوي لغشاء الخلية الخارجية.

مستقبل الأداة
ركز الباحثون في البداية على استخدام شظايا البروتين كمثبطات، لأن قياس تأثيرها على الوظائف الخلوية يعتبر بسيطاً نسبياً. ومع ذلك، يخطط الفريق لاستكشاف تطبيقات أخرى لهذه الأجزاء، مثل تثبيت البروتينات أو تعزيز وظائفها أو حتى تحفيز تحللها.

وأضافت أيمي كيتينغ، أستاذة الأحياء والهندسة البيولوجية في MIT: “تُظهر هذه الأداة كيف يمكن للتطبيقات الإبداعية للذكاء الاصطناعي، مثل FragFold، أن تفتح آفاقاً جديدة في دراسة البيولوجيا الجزيئية والخلوية”.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي