الذكاء الاصطناعي يبتكر مضادات حيوية جديدة تقهر البكتيريا المقاومة للأدوية

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

صحيفة الخليج

منذ 3 ساعات

• صحيفة الخليج

احذر التواصل الجامد

كما هو ماثل في هذا العصر الذي نعيشه، نرى ونعيش كل يوم تطوراً ما، وقفزة في مجالات التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي، وهي قفزات مدوية، البعض يتعثر وهو يحاول اللحاق بها، أو الإلمام بكل هذا التطور والتقدم وسط كل هذه التقنيات التي شكلت منهجاً جديداً في الحياة البشرية، وبدلت طرق التواصل مع بعضنا بعضاً، حيث احتلت الرسائل الفورية والإشعارات والصور والأشكال مكان طرقنا المعهودة. هذه الوسائل الآلية تشعرنا بأننا قريبون من بعضنا بعضاً، لكن الواقع أننا بعيدون. هذا الجانب تناولته عالمة النفس الاجتماعي الدكتورة شيري تركل، في كتابها الذي حمل عنوان «معاً وحدنا: لماذا نتوقع أكثر من التكنولوجيا وأقل من بعضنا بعضاً». وهي أستاذة العلوم الاجتماعية والتكنولوجيا في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MITT) وقد كرست عقوداً لدراسة تأثير التكنولوجيا في حياتنا العاطفية والاجتماعية. وفي هذا الكتاب، الذي نشر عام 2011، تناولت الروبوتات التي تمنح إحساساً بالاهتمام، لكنها في الحقيقة لا تقدم الجوهر الإنساني للتواصل، مثل الإصغاء العميق، التعاطف الحقيقي، والمشاركة العاطفية. والمشكلة الكبيرة أن الأجيال الجديدة بدأت في تفضيل هذه العلاقات على العلاقات البشرية المعقدة، وهو ما يضعف المهارات الاجتماعية. ولا تنس الهواتف الذكية، ووسائل التواصل الاجتماعي التي تمنحنا شعوراً بالاتصال الدائم، لكنه اتصال غير كامل وسطحي. نحن نرسل رسائل سريعة، ونشارك صوراً ومقاطع قصيرة، لكن من النادر أن نشارك في حدث طويل صادق أو دافئ. ولعل أخطر ما تناولته الدكتورة شيري تركل في كتابها هو أن التواصل الرقمي، رغم سرعته، يفتقر إلى الصبر والتفهم، الذي يتطلبه الحوار المباشر، هناك لغة جسد، نبرة صوت، تبادل لحظي للمشاعر، جميعها جوانب إنسانية، لن تجدها على الشاشة، ولا في تلك المحادثات النصية، ولا في الأشكال والرموز. ولو أردنا رصد ما توقعته الدكتورة شيري تركل، فبيننا أطفال يقضون ساعات أمام الشاشات أكثر من اللعب في الخارج، وأسر تجتمع على مائدة الطعام، لكن كل فرد غارق في هاتفه، وأصدقاء يفضلون المحادثات النصية على اللقاءات المباشرة. هذه العالمة المميزة لا تدعو للانقطاع عن التكنولوجيا، بل تنبه إلى أهمية إدارتها بوعي ومهارة، وهو ما يعني أن على الأسر، والمربين، إيجاد مساحات زمنية وأنشطة بعيدة عن الشاشات، وتدريب الأطفال على مهارات الحوار والإنصات، حتى لا تصبح التكنولوجيا الأداة الوحيدة في التواصل.

الاتحاد

منذ 4 ساعات

• الاتحاد

الذكاء الاصطناعي يبتكر مضادات حيوية جديدة تقهر البكتيريا المقاومة للأدوية

في إنجاز علمي غير مسبوق، قد يغير مسار الحرب ضد العدوى المقاومة للعلاج، نجح فريق من الباحثين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم مركبات دوائية جديدة. هذه المركبات أظهرت قدرة فائقة على القضاء على سلالات خطيرة من البكتيريا، مثل النيسرية البنية المسببة لمرض السيلان، والمكورات العنقودية الذهبية المقاومة للميثيسيلين «MRSA»، التي تهدد حياة الآلاف حول العالم. استخدم الفريق منهجيتين مختلفتين لتصميم هذه المضادات الحيوية المبتكرة. وقد أسفر البحث عن مركبات واعدة، كان أبرزها مركب أظهر فعالية استثنائية ضد بكتيريا MRSA. وفقًا لموقع معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» المتخصص في أبحاث الذكاء الاصطناعي، صمَّم فريق بحثي أكثر من 36 مليون مركب محتمل باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ثم قام بفحصها حاسوبيًا لتقييم خصائصها المضادة للميكروبات. تتميز هذه المركبات المكتشفة بكونها مختلفة هيكليًا عن أي مضادات حيوية موجودة حاليًا، ويبدو أنها تعمل بآليات جديدة تمامًا، مثل تدمير أغشية الخلايا البكتيرية. وقد سمحت هذه المنهجية للباحثين بتوليد مركبات نظرية لم تُكتشف من قبل، في خطوة تهدف إلى تصميم مركبات فعالة ضد أنواع أخرى من البكتيريا في المستقبل. يقول الدكتور جيمس كولينز، أستاذ الهندسة الطبية والعلوم في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: «نحن متحمسون للإمكانات الجديدة التي يفتحها هذا المشروع في مجال تطوير المضادات الحيوية. يبرهن عملنا على قوة الذكاء الاصطناعي في تصميم الأدوية، ويتيح لنا استكشاف فضاءات كيميائية أوسع بكثير كانت في السابق بعيدة المنال». وقد نُشرت الدراسة في مجلة Cell، وشارك في تأليفها كل من آرتي كريشنان، وميليس أناهتار، وجاكلين فاليري. أمل جديد في مكافحة البكتيريا على مدار الـ 45 عامًا الماضية، وافقت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية «FDA» على عشرات المضادات الحيوية الجديدة، لكنها كانت غالبًا مجرد تعديلات على أدوية موجودة. وفي ظل هذه التحديات، تتزايد المقاومة البكتيرية للأدوية بشكل خطير، حيث تشير التقديرات العالمية إلى أن العدوى المقاومة للأدوية تتسبب في وفاة ما يقرب من 5 ملايين شخص سنويًا. لمواجهة هذه الأزمة، استثمر الدكتور كولينز وزملاؤه في مشروع «المضادات الحيوية والذكاء الاصطناعي» قوة الذكاء الاصطناعي لفحص مكتبات ضخمة من المركبات الكيميائية، مما أدى إلى اكتشاف مرشحات واعدة مثل الهاليسين والأباوسين. وبناءً على هذا النجاح، قرر الفريق توسيع نطاق بحثهم ليشمل جزيئات غير موجودة في أي مكتبات كيميائية. وباستخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد جزيئات افتراضية جديدة تمامًا، تمكنوا من استكشاف مجموعة هائلة من المركبات الدوائية المحتملة. منهجيتان ثوريتان في تصميم المضادات الحيوية اتبعت الدراسة استراتيجيتين متكاملتين. الأولى ركزت على تصميم الجزيئات باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي بناءً على جزء كيميائي أظهر فعالية ضد الميكروبات. بينما كانت الاستراتيجية الثانية أكثر انفتاحًا، حيث سمحت للذكاء الاصطناعي بتوليد جزيئات بحرية، مما أتاح استكشاف فضاء كيميائي أوسع. اكتشاف مركب NG1 وآلية عمله في هذه المرحلة من البحث، استهدف العلماء بكتيريا النيسرية البنية، حيث قاموا بفرز مكتبة ضخمة من الأجزاء الكيميائية. قادهم التحليل الحاسوبي إلى تحديد جزء واعد أطلقوا عليه F1، والذي استخدموه كقاعدة أساسية لتوليد مركبات إضافية بواسطة خوارزميات الذكاء الاصطناعي. وكانت النتيجة اكتشاف مركب قوي يُسمى NG1. أثبت هذا المركب فعاليته في قتل بكتيريا النيسرية البنية في المختبر وفي نموذج حيواني. وأظهرت الدراسات اللاحقة أن NG1 يستهدف بروتينًا جديدًا يُدعى LptA، الذي يلعب دورًا أساسيًا في تكوين الغشاء الخارجي للخلية البكتيرية. مضادات حيوية واسعة التأثير من بين هذه المركبات، أظهرت ستة منها نشاطًا قويًا مضادًا للبكتيريا ضد سلالات المكورات العنقودية الذهبية المقاومة لأدوية متعددة. وكان أبرزها مركب DN1، الذي نجح في علاج عدوى جلدية ببكتيريا MRSA في نموذج فأر. ويبدو أن هذه الجزيئات تعمل أيضًا عن طريق التداخل مع أغشية الخلايا البكتيرية، ولكن بتأثيرات أوسع لا تقتصر على بروتين محدد. اختبار المركبات على أمراض فتاكة أخرى تعمل منظمة Phare Bio، الشريك في المشروع، على تعديل المركبين NG1 وDN1 لتهيئتهما لمزيد من الاختبارات. وفي هذا الصدد، يؤكد كولينز أن الفريق متحمس لتطبيق المنصات التي طورها على مسببات أمراض بكتيرية أخرى، مثل المتفطرة السلية (المسببة للسل) والزائفة الزنجارية. يُعد هذا البحث إنجازًا ثوريًا في مجال اكتشاف الأدوية، ويؤكد على الدور المحوري الذي سيلعبه الذكاء الاصطناعي في مكافحة التهديدات الصحية العالمية المستقبلية. أسامة عثمان (أبوظبي)

الاتحاد

منذ يوم واحد

• الاتحاد

الذكاء الاصطناعي يسرّع تطوير اللقاحات والعلاجات

استخدم مهندسون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا للتعلم الآلي لتصميم جسيمات نانوية يمكنها إيصال الحمض النووي الريبي (RNA) إلى الخلايا بشكل أكثر كفاءة. باستخدام الذكاء الاصطناعي، توصل الباحثون إلى طريقة جديدة لتصميم جسيمات نانوية يمكنها توصيل لقاحات الحمض النووي الريبي وأنواع أخرى من علاجات الحمض النووي الريبي بكفاءة أكبر. درّب الباحثون نموذج تعلم آلي على تحليل آلاف التركيبات الحالية، ليقترح تركيبات أفضل وأكثر فعالية. كما مكّنهم النموذج من تحديد الجسيمات المناسبة لأنواع مختلفة من الخلايا ودمج مواد جديدة في التركيب. قال جيوفاني ترافيرسو، أستاذ الهندسة الميكانيكية في المعهد "طبقنا أدوات تعلم الآلة لتسريع تحديد أفضل التركيبات المكونة للجسيمات الدهنية، بهدف استهداف أنواع خلايا مختلفة أو دمج مواد جديدة، بسرعة تفوق الطرق التقليدية". وأكد الباحثون أن هذا النهج يمكن أن يسرّع، بشكل كبير، تطوير اللقاحات والعلاجات الجديدة للأمراض مثل السمنة والسكري. نماذج الجسيمات لقاحات الحمض النووي الريبي، مثل لقاحات كوفيد-19، عادةً ما تُغلف في جسيمات دهنية لحمايتها ومساعدتها على الدخول إلى الخلايا. تصميم جسيمات أكثر كفاءة في هذه الوظيفة يمكن أن يحسن فعالية اللقاحات والعلاجات. في عام 2024، أطلق مختبر ترافيرسو مشروعًا بحثيًا متعدد السنوات لتطوير أجهزة تُؤخذ عن طريق الفم لإيصال لقاحات وعلاجات الحمض النووي الريبي. يتكون الجسيم الدهني عادةً من أربعة مكونات: الكوليسترول، دهون مساعدة، دهون قابلة للتأين، ودهون مرتبطة ببولي إيثيلين غليكول (PEG). عدد التركيبات المحتملة ضخم، ما يجعل اختبار كل واحدة يدويًا عملية بطيئة. لذا، لجأ الفريق إلى الذكاء الاصطناعي لتسريع المهمة. اقرأ أيضا... الذكاء الاصطناعي يعزز فعالية علاج السرطان نموذج COMET قال ألفين تشان البروفيسور المساعد في جامعة نانيانغ التكنولوجية في سنغافورة، وأحد المؤلفين الرئيسيين للدراسة الجديدة، التي ظهرت في مجلة Nature Nanotechnology، إن "معظم نماذج الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية تركز على مركب واحد، وهو ما لا يناسب الجسيمات الدهنية التي تتكون من عدة مكونات متفاعلة". لتجاوز هذه العقبة، طوّر الفريق نموذجًا يُدعى COMET، مستوحى من نماذج اللغة مثل ChatGPT، لتعلّم كيفية تفاعل المكونات الكيميائية المختلفة في الجسيمات وتأثيرها على الخصائص مثل كفاءة توصيل الحمض النووي الريبي. أنشأ الباحثون مكتبة من نحو 3000 تركيبة مختلفة، واختبروها مخبريًا لقياس فعاليتها. ثم دُرّب النموذج على هذه البيانات. بعد التدريب، تنبأ النموذج بتركيبات جديدة أظهرت أداءً أفضل عند اختبارها في خلايا جلد فأر. تطوير متسارع بمجرد أن أثبت الباحثون قدرة النموذج على التنبؤ بدقة بالجسيمات التي ستنقل الحمض النووي الريبوزي المرسال (mRNA) بكفاءة، بدأوا بطرح أسئلة إضافية. أولًا، تساءلوا عما إذا كان بإمكانهم تدريب النموذج على جسيمات نانوية تتضمن مكونًا خامسًا: نوع من البوليمرات يُعرف باسم إسترات بولي بيتا أمينو المتفرعة (PBAEs). كما دُرّب النموذج على توقع الجسيمات الأنسب لأنواع خلايا محددة، مثل خلايا سرطان القولون، ونجح في ذلك. أخيرًا، استُخدم النموذج للتنبؤ بالتركيبات الأكثر تحمّلًا لعملية التجميد والتجفيف (lyophilization)، وهي تقنية لحفظ الأدوية. قال ترافيرسو "هذه أداة تُمكّننا من تكييفها مع مجموعة متنوعة تمامًا من الأسئلة، وتُساعد في تسريع عملية التطوير. أدرجنا مجموعة تدريبات كبيرة في النموذج، ولكن بعد ذلك يُمكننا إجراء تجارب أكثر تركيزًا والحصول على نتائج مفيدة في أنواع مختلفة جدًا من الأسئلة". يعمل الفريق حاليًا على دمج بعض هذه الجسيمات في علاجات محتملة للسكري والسمنة، مثل مقلدات GLP-1 المشابهة لأدوية "أوزيمبيك". مصطفى أوفى (أبوظبي)