IT之家 في 16 أكتوبر، أشارت التقارير إلى أن مشكلة مقاومة المضادات الحيوية تتزايد باستمرار، ويحتاج العالم بشكل عاجل إلى مضادات حيوية جديدة، لكن تطوير الأدوية الجديدة غالباً ما يكون بطيئاً ومُتعِباً. وأطلقت جوجل Google Antigravity المنصة الذكية للتطوير، القادرة على تبسيط هذه العملية بفعالية.
توفر Google Antigravity منصة عمل علمية ذكية تدعم علماء الأحياء في الاكتشاف السريع والتقييم البنيوي وفرز الأهداف المحتملة، حيث تدمج عمليات البحث المشتتة التي كانت تتطلب عبور قواعد بيانات متعددة في جلسة واحدة. كما تستعين المنصة بنموذج ProtNLM لمساعدة الباحثين في مسح ملايين البروتينات غير الموصوفة في قاعدة بيانات UniProt، إذ يمكن لهذا النموذج التنبؤ بالوظيفة البيولوجية مباشرة من تسلسل الأحماض الأمينية.
قد تمكّن الباحثون بالفعل عبر Google Antigravity من اكتشاف جزيء مرشح جديد من الببتيدات المضادة للبكتيريا، يُتوقع أن يكون نشطاً ضد مسببات الأمراض المسببة لالتهابات الجهاز التنفسي، وهو حالياً قيد التحقق في المختبرات الرطبة.
وبحسب التدوينة التي نقلتها IT之家، فإن الببتيدات المضادة للبكتيريا، وخاصة البكتيريوسينات، هي بدائل واعدة جداً للمضادات الحيوية التقليدية. فقد تطورت هذه المواد طبيعياً لتمتلك القدرة على استهداف نقاط ضعف أساسية في البكتيريا، ويصعب على مسببات الأمراض تطوير مقاومة ضدها. وحتى الآن تراكمت في قواعد البيانات العالمية مليارات تسلسلات الأحماض الأمينية الطبيعية، لكن وظائف تسلسلات كثيرة لم تُوصَّف بعد، وما زالت في حالة "المادة المظلمة".
ونموذج ProtNLM للتعلم العميق الذي طورته جوجل قادر على قراءة "القواعد" التطورية لتسلسلات الأحماض الأمينية مباشرة، والتنبؤ بالوظيفة البيولوجية من تسلسلات البروتين الخام، مما أضاف توصيفات وظيفية عالية الثقة لعدد كبير من إدخالات UniProt.
وفي منصة Antigravity، يتعاون الباحثون مع وكلاء الذكاء الاصطناعي في إجراء البحوث: يحدد الباحث الأهداف البيولوجية ويتحكم في استراتيجية البحث، بينما يتولى الوكيل الأعمال الشاقة كالتنسيق عبر قواعد البيانات والتحليل البنيوي وتجميع الأدبيات. هذا النموذج يضغط عمليات فرز قواعد البيانات المشتتة التي كانت تستغرق أياماً في جلسة تعاونية واحدة، مما يخفض بشكل كبير عتبة البحث البيولوجي.
كما تتضمن المنصة أداة Biomolecular Structure Viewer ثلاثية الأبعاد للتصور، حيث يمكن للباحثين والوكلاء التعاون على لوحة ثلاثية الأبعاد 3D مشتركة. يمكن للوكيل الحصول على البنى من قاعدة بيانات AlphaFold وتشغيل التصور ديناميكياً وإبراز مناطق الوظائف الرئيسية؛ كما يمكن للباحثين تحديد مناطق الاهتمام في الفضاء ثلاثي الأبعاد 3D وطرح أسئلة على الوكيل، مما يحقق بحثاً تفاعلياً قائماً على البنية.
وفي الماضي، كانت مثل هذه الأعمال البحثية والتطويرية تتطلب الاعتماد على برامج متخصصة مشتتة، أما Google Antigravity فتدمج سلسلة الاستدلال العلمي الكاملة في مكان واحد، مما يساعد الباحثين على اجتياز فضاء البحث البيولوجي الواسع بكفاءة أكبر وفرز جزيئات مرشحة عالية الثقة، ليتسنى للعلماء تخصيص مزيد من الوقت للتحقق من الفرضيات عالية الجودة والأبحاث التجريبية.
