تسريع البحث عن الببتيدات المضادة للميكروبات باستخدام Google Antigravity
تصف Google DeepMind كيف ساعدت منصة Antigravity علماء الأحياء في البحث عن ببتيدات جديدة مضادة للميكروبات، بدمج تعليقات UniProt ومقارنات التسلسل والبنية ومراجعة الأدبيات في جلسة واحدة. وظهر مرشح باكتيريوسين من Streptococcus pseudopneumoniae بنشاط متوقع ضد ممرضات تنفسية، ويخضع الآن لاختبارات مخبرية.
ما يقوله المقال
مقاومة مضادات الميكروبات تهديد صحي عالمي، ويُقدَّر أن تبلغ الوفيات السنوية بسببها 10 ملايين بحلول 2050. تُعد الببتيدات المضادة للميكروبات، وخاصة البكتريوسينات، بديلًا واعدًا للمضادات الحيوية التقليدية، لكن كثيرًا من المرشحين يقبع في «المادة المظلمة» لقواعد بيانات البروتينات: ففي UniProt وحدها ملايين التسلسلات مجهولة الوظيفة. تعرض Google DeepMind طريقة تعمل فيها Google Antigravity بوصفها منصة علمية وكيلية لاكتشاف البروتينات المرشحة وتقييمها بنيويًا وترتيب أولوياتها في جلسة واحدة.
تعتمد الطريقة على ProtNLM، وهو نموذج يتنبأ بوظيفة البروتين من تسلسله، وعلى عارض ثلاثي الأبعاد مدمج يتشاركه الباحث والوكيل. في المثال المأخوذ من بكتيريا Streptococcus pseudopneumoniae، اختار الوكيل بكتريوسينًا من 97 حمضًا أمينيًا بلا نظير ذي دلالة في Swiss-Prot، وتتطابق بنيته المتنبأ بها مع بكتريوسين معروف، وصاغ خطة تجريبية. المرشح قيد التحقق المخبري مع غيره؛ وتقدمه الصفحة بوصفه خيطًا معقولًا بيولوجيًا لم يثبت بعد.
اقرأ المقال الرسمي بطاقة AnnuIA
ملخص كتبته AnnuIA بكلماتها الخاصة اعتمادًا على الصفحة الرسمية لـ Google DeepMind. المحتوى والحقوق تعود إلى الناشر، يُرجى قراءة المقال الأصلي.