من قسم الفلسفة بجامعة هارفارد إلى أستاذ تصميم البروتين، ديفيد بيكر: لقد جعلني برنامج AlphaFold أدرك بعمق قوة التعلم العميق

إذا تحدثنا عن من هو أستاذ تصميم البروتين الرائد عالميًا، فلا شك أن البروفيسور ديفيد بيكر من جامعة واشنطن يستحق هذا اللقب. وباعتباره أحد الخبراء البارزين في هذا المجال، نشر بيكر أكثر من 700 ورقة بحثية عن البروتينات، بإجمالي أكثر من 177 ألف استشهاد. في أكتوبر/تشرين الأول من هذا العام، حصل بيكر على جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024 لمساهماته المتميزة في تصميم البروتين.ويبدو تأثيره واضحا في العالم الأكاديمي.

ومع ذلك، فإن تأثير بيكر يتجاوز ذلك بكثير. ويعتبر اسمه معروفًا أيضًا في العالم الصناعي.وفقًا للموقع الرسمي لمعهد تصميم البروتين في جامعة واشنطن، هناك 21 شركة يشارك فيها بيكر بشكل مباشر كمؤسس. في أبريل/نيسان من هذا العام، لم تجذب شركة الأدوية ذات الذكاء الاصطناعي Xaira Therapeutics، التي شارك في تأسيسها، الحائزة على جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2022 كارولين بيرتوزي للانضمام إليها فحسب، بل حصلت أيضًا على مبلغ ضخم من التمويل بقيمة مليار دولار أمريكي، لتحتل المرتبة الأولى في قائمة التمويل العالمية للربع الثاني. وقد أيدت هذه الفكرة حتى شركات الاستثمار العملاقة مثل Sequoia Capital و ARCH Venture Partners.

ديفيد بيكر هو عالم لديه العديد من الطلاب في الأوساط الأكاديمية وحقق إنجازات غير عادية في الصناعة. ما هي عملية نموه وسر نجاحه؟

انطلاقا من الاهتمام، نجمع القوة من جميع أنحاء العالم للتغلب على الصعوبات

وُلِد ديفيد بيكر في 6 أكتوبر 1962 في سياتل، واشنطن، الولايات المتحدة الأمريكية، لعائلة يهودية. وكان والديه فيزيائيًا وجيوفيزيائيًا. وعلى الرغم من ذلك، لم يكن بيكر مهتمًا بالعلم في البداية. تخصص في الفلسفة والدراسات الاجتماعية بجامعة هارفارد، لكنه الآن يعتقد أن "ذلك كان مضيعة كاملة للوقت. كانت العديد من المحادثات بلا معنى".

في السنة الأخيرة من دراسته الجامعية، أخذ بيكر دورة في علم الأحياء التنموي، حيث شهد تجربة سحرية: بعد إضافة مواد تغيير طبيعة البروتين، فقدت إنزيم RNase نشاطها في قطع الحمض النووي الريبي، ولكن عندما تبخرت المادة المسببة لتغيير الطبيعة في المحلول، استعاد إنزيم RNase نشاطه بشكل معجزة. كيف تجد البروتينات بشكل مستقل التكوين والوظيفة الصحيحة في لحظة؟لقد أثار هذا السعي للحصول على إجابات واضحة للأسئلة العلمية اهتمامه أكثر من غموض الفلسفة.فبدأ بقراءة الكتاب الكلاسيكي "علم الأحياء الجزيئي للخلية" وأصبح مهتمًا بعلم الأحياء أكثر فأكثر.

ثم انضم بيكر إلى مختبر الحائز على جائزة نوبل في علم وظائف الأعضاء أو الطب راندي شيكمان وحصل على درجة الدكتوراه. حصل على درجة الدكتوراه في الكيمياء الحيوية من جامعة كاليفورنيا، بيركلي في عام 1989.

بعد تخرجه وحصوله على درجة الدكتوراه، دخل بيكر مختبر البروفيسور ديفيد أجارد في جامعة كاليفورنيا، سان فرانسيسكو وبدأ أبحاثه بعد الدكتوراه.هناك، حاول استخدام أجهزة الكمبيوتر لتحليل البنية البلورية، وتوصل إلى فكرة استخدام أجهزة الكمبيوتر للتنبؤ ببنية البروتين.كانت هناك غرفة في مختبر علم الأحياء البنيوي، حيث كنت أعمل كباحث ما بعد الدكتوراه، مخصصة لحل مشاكل البنى البلورية، وكان الجميع مشغولين بمطابقة سلاسل الأحماض الأمينية مع خرائط كثافة الإلكترونات. جلستُ وحاولتُ القيام بذلك لمدة ثلاث دقائق، لكن صداعًا شديدًا أصابني. أدركتُ حينها أنني لا أستطيع فعل ذلك، وأردت استخدام الحواسيب لإنجاز شيء أكثر فائدة.

وفي ظل هذا السؤال، عاد بيكر في عام 1993 إلى مسقط رأسه، جامعة واشنطن في سياتل، وبدأ في تطوير برنامج يمكنه التنبؤ ببنية البروتين على أساس تسلسل الأحماض الأمينية، والذي أصبح فيما بعد برنامج روزيتا الشهير. كما التقى بيكر بزوجته، هانيلي روهولا بيكر، أستاذة الكيمياء الحيوية في جامعة واشنطن، والتي لديه منها ابن وابنة.

في عام 1998، تم إطلاق روزيتا رسميًا.استنادًا إلى مبادئ الفيزياء، يمكن لـ Rosetta إجراء حسابات تقليل الطاقة على تكوين البروتين للتنبؤ بالهيكل ثلاثي الأبعاد الأكثر استقرارًا، أي التكوين المستقر للبروتين بالقرب من حالته الطبيعية. من أجل التحقق من أداء روزيتا في التنبؤ ببنية البروتين، شارك فريق بيكر بشكل نشط في مسابقة CASP. في هذه المسابقة، سيقوم المشاركون بإجراء تنبؤات عمياء على مجموعة من هياكل البروتين التي تم حل هياكلها تجريبياً ولكن لم يتم الإعلان عنها بعد، من أجل تقييم دقة الخوارزميات المختلفة. ومنذ ذلك الحين، ظهرت روزيتا تدريجيًا في CASP وحققت تاريخًا في CASP6 في عام 2004. بالنسبة للبروتين المستهدف T0281، نجحت روزيتا في تحقيق التنبؤ ببنية البروتين من البداية بدقة شبه ذرية لأول مرة، لتصبح رائدة في مجال التنبؤ ببنية البروتين.

عنوان روزيتا:https://levitate.bio/rosetta

ومع ذلك، فإن التوقعات الأكثر دقة تعني استهلاكًا أكبر لموارد الحوسبة. عندما بدأنا العمل على التنبؤ ببنية البروتين، وجدنا أن هذا العمل يتطلب موارد حاسوبية هائلة. واصلنا شراء أجهزة كمبيوتر جديدة، وهو أمر لم يكن مكلفًا للغاية فحسب، بل سرعان ما نفدت المساحة الكافية لوضعها جميعًا.ولهذا السبب أطلقنا مشروع Rosetta@home.قم بدعوة الأشخاص من جميع أنحاء العالم لاستخدام قوة الحوسبة الخاملة لديهم لإجراء حسابات بنية البروتين. هذه شاشة توقف تعرض البروتينات وهي تتكشف على الشاشة أثناء قيام الكمبيوتر بإجراء العمليات الحسابية. "قال بيكر.

اليوم، تم اعتماد روزيتا على نطاق واسع في البيئات الأكاديمية والصناعية وأصبح أداة قياسية في مجال البيولوجيا البنيوية واكتشاف الأدوية. من أجل تحسين برنامج Rosetta بشكل مستمر،كما أنشأ بيكر مجتمعًا أكاديميًا يُعرف باسم Rosetta Commons.يجمع هذا المجتمع علماء من أكثر من 60 مؤسسة حول العالم، ويغطي مجالات مثل الكيمياء والأحياء وعلم وظائف الأعضاء والفيزياء والهندسة والرياضيات وعلوم الكمبيوتر. يعقد المجتمع اجتماعات سنوية للأعضاء لمشاركة النتائج وتبادل الأفكار. اليوم، أصبح مشروع Rosetta Commons مشروع تعاون دولي واسع النطاق.

عنوان روزيتا@هوم:https://boinc.bakerlab.org

بفضل مشروع Rosetta@home، أدرك بيكر أهمية "تكتيكات الموجة البشرية". إذا أراد أحد تحقيق تقدم سريع في مجال غير معروف، فإن التعاون المربح للجانبين هو الطريق الطويل الأمد. في عام 2008، أطلق فريق بيكر رسميًا Foldit، وهي لعبة ألغاز عبر الإنترنت حول طي البروتين يمكن للمحترفين وغير المحترفين المشاركة فيها. وقال بيكر: "حلمنا هو أن يعمل الناس في جميع أنحاء العالم معًا لتقديم مساهمات كبيرة في العلوم والصحة العالمية".

في فولديت،يستخدم اللاعبون الأدوات الموجودة في اللعبة لطي بنية البروتين المحددة بشكل مثالي قدر الإمكان. وسوف يقوم الباحثون بتحليل الحلول التي تحقق أعلى الدرجات لتقييم مدى قابليتها للتطبيق في الحياة الواقعية، ومن ثم تطبيقها على العلاجات المستهدفة، وما إلى ذلك. ومن الجدير بالذكر أن Foldit اجتذبت أكثر من 400 ألف مشارك، وتم إدراج بعض اللاعبين كمساهمين في ورقة بيكر. على سبيل المثال، في ورقة بحثية تم قبولها من قبل مجلة Nature في عام 2011، ساعدت أجهزة تشغيل Foldit في كسر البنية البلورية للبروتياز الرجعي M-PMV، وهو الفيروس الذي حير العلماء لمدة 15 عامًا. استغرق الأمر من اللاعبين 10 أيام فقط لبناء نموذج ثلاثي الأبعاد دقيق بما فيه الكفاية للإنزيم لإجراء الاستبدال الجزيئي وتحديد البنية اللاحقة بنجاح.

عنوان فولديت:https://fold.it

وفي السنوات التالية، أصبح برنامجا Rosetta وFoldit مشهورين جدًا في مجال بنية البروتين. ولو استمر هذا الاتجاه، فربما لم يكن من الممكن منح النصف الآخر من جائزة نوبل في الكيمياء لهذا العام "للمساهمات في التنبؤ ببنية البروتين" إلى ديميس هاسابيس وجون جامبر. نقطة التحول في كل شيء جاءت في نهاية عام 2020.

الاستجابة لـ AlphaFold2 باستخدام المصدر المفتوح

في مسابقة CASP الرابعة عشرة التي أقيمت في نوفمبر 2020، ظهر AlphaFold2 "من العدم". وباعتبارها إنجازاً رئيسياً تم اختياره كواحد من أفضل عشرة اكتشافات لهذا العام من قبل مجلة ساينس، فإن دقة AlphaFold2 في التنبؤ ببنية البروتين سحقت بشكل مباشر جميع الفرق الأخرى، كما أن برنامج Rosetta الذي أحضره فريق بيكر كان "متأخراً كثيراً". وأعلن المنظم بشكل مباشر أن AlphaFold 2 نجح في حل مشكلة كانت تؤرق العلماء لمدة 50 عامًا.

على عكس Rosetta، الذي يركز أكثر على الأساليب القائمة على المبادئ الفيزيائية ويتوقع بنية البروتين من خلال تقليل الطاقة المحسوبة، يجمع AlphaFold2 بين التعلم العميق والمعرفة في المجالات ذات الصلة مثل الفيزياء والأحياء لتحقيق التنبؤ الشامل بمعلومات بنية البروتين ثلاثية الأبعاد.وقد أحدث هذا الإنجاز ضجة كبيرة في المجتمع العلمي، وتم اعتباره علامة فارقة في أبحاث البروتين. ومع ذلك، لم تكشف شركة DeepMind عن التفاصيل المحددة لـ AlphaFold2 في ذلك الوقت.

وفي هذا الصدد، قال بيكر: "أُصيب الجميع بالذهول. كانت هناك تغطية إعلامية مكثفة في البداية، ثم اختفت الأخبار. كان من الغريب أننا حققنا تقدمًا كبيرًا في مجالنا، لكننا لم نستطع مواصلة التطور على هذا الأساس".

مثل معلمه راندي شيكمان، يدافع بيكر عن المصدر المفتوح ومشاركة العلوم. اختار معلمه "إعلان الحرب" على المجلات الثلاث الكبرى.يعتزم بيكر تطوير نموذج مفتوح المصدر قادر على المنافسة مع AlphaFold2.

*راندي شيكمان يدافع عن الوصول المفتوح والحر إلى الأدبيات العلمية، وينتقد بشدة المجلات ذات الوصول المغلق مثل مجلة نيتشر، ومجلة ساينس، ومجلة سيل، ويعلن أنه لن يقدم أبحاثه إلى هذه المجلات أبدًا

وبالاعتماد على AlphaFold2، عمل بيكر وأعضاء آخرون في المختبر بجد لعدة أشهر وأصدروا نموذج التعلم العميق RoseTTAFold. يستخدم RoseTTAFold بنية شبكة عصبية فريدة ثلاثية المسارات يمكنها أن تأخذ في الاعتبار في وقت واحد أنماط تسلسل البروتين وتفاعلات الأحماض الأمينية والهياكل ثلاثية الأبعاد المحتملة، حيث تتدفق المعلومات أحادية البعد وثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد إلى بعضها البعض، مما يتيح للشبكة العصبية استنتاج العلاقة بين التركيب الكيميائي للبروتين وبنيته المطوية. وباستخدام RoseTTAFold، قام الباحثون بحساب مئات من هياكل البروتين الجديدة، بما في ذلك العديد من البروتينات غير المعروفة في الجينوم البشري، كما قاموا أيضًا بتوليد بروتينات ذات صلة مباشرة بصحة الإنسان، مثل تلك المرتبطة بالأمراض الالتهابية ونمو الخلايا السرطانية.

ومن الجدير بالذكر أن استهلاك الطاقة الحوسبية والوقت في RoseTTAFold أقل من تلك الموجودة في AlphaFold2. باستخدام بطاقة الرسوميات RTX 2080 فقط، يمكنه حساب بنية البروتين داخل 400 بقايا حمض أميني في 10 دقائق فقط. وأشار الباحثون إلى أنه "بدون استخدام هذا النوع من البرامج، قد يستغرق الأمر سنوات من قبل فريق من العلماء لتحديد بنية البروتين". أدرك بيكر أن الوقت قد حان لجعل RoseTTAFold عامًا.

عنوان المصدر المفتوح RoseTTAFold:https://github.com/RosettaCommons/RoseTTAFold

في يونيو 2021، نشر بيكر ورقة بحثية أولية تشرح بالتفصيل المسار الفني لـ RoseTTAFold. وبعد أيام قليلة، أعلن الرئيس التنفيذي لشركة DeepMind، ديميس هاسابيس، على تويتر أنهم سيصدرون الورقة البحثية والرمز المصدري لـ AlphaFold2. في 15 يوليو من نفس العام، نُشرت أوراق بحثية عن RoseTTAFold وAlphaFold2 في مجلتي Science وNature على التوالي. كما أطلقت مجلة العلوم أيضًا على RoseTTAFold و AlphaFold لقب التقنيات الرائدة لعام 2021.لقد انتهت هذه المنافسة بين الأوساط الأكاديمية وقطاع الأعمال في نهاية المطاف بشكل مثالي.

افعل شيئا تحديا! جلب التعلم العميق إلى تصميم البروتين

بعد الإعلان عن فوز بيكر بجائزة نوبل في الكيمياء لهذا العام، أجرى الموظفون المعنيون مقابلة هاتفية قصيرة مع بيكر. وعندما سُئل عن رأيه في العلاقة التنافسية بين RoseTTAFold وAlphaFold، قال بيكر إنه لم يشعر أبدًا بأنه منافس لشركة DeepMind.

لسنوات عديدة، عملنا على تطوير أساليب فيزيائية للتنبؤ ببنية البروتين وتصميمها. ولكن عندما طوّر جون وديميس AlphaFold2، أدركتُ تمامًا قوة التعلم العميق. إنهما مصدر إلهام كبير لقوة التعلم العميق. بالطبع، مع هذه القوة،لم يستخدم بيكر التعلم العميق للتنبؤ ببنية البروتين وإطلاق RoseTTAFold فحسب، بل استخدمه أيضًا لتصميم البروتين.

ويعتقد شين هاو، طالب بيكر، أن معلمه "يتمتع بروح الابتكار واتخاذ خطوات كبيرة إلى الأمام" ويركز على القيام بأشياء مهمة وتحديات، مثل تصميم بروتينات جديدة تمامًا. ويرى بيكر أن البشر يواجهون العديد من المشاكل الجديدة والملحة، مثل الأمراض الجديدة الناجمة عن طول العمر والتلوث البيئي. إذا انتظرنا التطور الطبيعي لحل المشاكل، فقد يستغرق الأمر ملايين السنين، ولكن من خلال تصميم البروتين، يمكننا تطوير بروتينات جديدة بسرعة لحل المشاكل الحالية.

في الواقع، كان فريق بيكر يعتقد منذ وقت طويل أنه بما أنه من الممكن إدخال تسلسلات الأحماض الأمينية إلى روزيتا للتنبؤ بهياكل البروتين، فهل من الممكن استخدام البرنامج في الاتجاه المعاكس، وإدخال بنية البروتين المطلوبة، والحصول على اقتراحات تسلسل الأحماض الأمينية المقابلة، وإدخال جينات التسلسل المصممة إلى البكتيريا لتمكين البكتيريا من إنتاج البروتين المطلوب؟

وبناء على هذا،في عام 2003، نجح فريق بيكر في تصميم أول بروتين جديد في العالم، Top7.لقد ألهم هذا الاكتشاف الرائد الأبحاث في المجالات ذات الصلة بشكل كبير.

وعلى نحو مماثل، بعد إدراك الإمكانات الكبيرة للتعلم العميق في تصميم البروتينات، بدأ بيكر أيضًا في التفكير: هل يمكن استخدام التعلم العميق في الاتجاه المعاكس لتوليد تسلسلات الأحماض الأمينية لتصميم بروتينات جديدة وظيفية؟ وحول هذا الموضوع، قاد فريقه إلى تطوير سلسلة من النتائج.

نشر بيكر ورقة بحثية بعنوان "التصميم الجديد لبنية البروتين ووظيفته باستخدام انتشار الترددات الراديوية" في مجلة Nature. قام الباحثون بضبط شبكة التنبؤ ببنية RoseTTAFold في مهمة إزالة الضوضاء من بنية البروتين.تم تطوير نموذج توليدي لانتشار الترددات الراديوية.يؤدي النموذج أداءً جيدًا في تصميم رابط البروتين، وتصميم سقالة الموقع النشط للإنزيم، وما إلى ذلك. والأهم من ذلك، يتمتع النموذج بتنوع ممتاز وهو مفتوح المصدر.

عنوان مشروع RFdiffusion:https://github.com/RosettaCommons/RFdiffusion

وفي الوقت نفسه، من أجل توسيع قدرات انتشار الترددات الراديوية،كما قام بيكر بتطوير طريقة تصميم تسلسل البروتين استنادًا إلى التعلم العميق، ProteinMPNN.يأخذ ProteinMPNN بنية البروتين كمدخل ويولد تسلسلات جديدة من الأحماض الأمينية التي يمكن أن تنطوي في العمود الفقري المقابل في ثانية واحدة. وباستخدام أدوات توليد البنية مثل RFdiffusion، يمكن استخدامها لتصميم البروتينات ذات التسلسلات والبنى والوظائف التي لم يسبق لها مثيل. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت الدراسة أيضًا أنه على العمود الفقري للبروتين الطبيعي، كان معدل استرداد تسلسل ProteinMPNN 52.4%، في حين كان التصميم الفيزيائي السابق القائم على Rosetta 32.9% فقط. تم قبول البحث، الذي يحمل عنوان "تصميم تسلسل البروتين القوي القائم على التعلم العميق باستخدام ProteinMPNN"، من قبل مجلة Science.

عنوان مشروع ProteinMPNN:https://github.com/dauparas/ProteinMPNN

بالإضافة إلى ذلك، قام فريق بيكر أيضًا بتحسين أدوات التنبؤ بالهيكل المذكورة سابقًا Rosetta وFoldit.ومن خلال تقديم وحدات وخوارزميات جديدة في البرنامج، لم يعد يقتصر الأمر على التنبؤ ببنية البروتين، بل تم توسيعه أيضًا إلى جوانب مثل تصميم الأجسام المضادة، وتصميم الإنزيمات، والالتحام بالجزيئات الصغيرة. وفي هذا الصدد، قال بيكر: "صُمم Foldit في الأصل للتنبؤ ببنية البروتين، ولكنه الآن أصبح مصممًا لتصميم البروتين. سنواصل تحديث مستويات اللاعبين، وسيستمر في التغيير مع تغير اهتماماتنا البحثية".

من خلال الجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي والطرق الفيزيائية، نجح مختبر بيكر في إنشاء العديد من البروتينات الجديدة.وتشمل الأمثلة البروتينات التي يمكنها تحييد الفيروسات، أو استهداف الخلايا السرطانية، أو حتى العمل كمحفزات للتفاعلات الكيميائية. بالإضافة إلى ذلك، يقوم بيكر أيضًا بتصميم بروتينات يمكنها الارتباط بالمواد غير العضوية واستكشاف إمكانية استخدام البروتينات لتنظيم نمو البلورات غير العضوية. ومن المتوقع أن يتم تطبيق هذا البحث في مجالات مثل تصنيع أشباه الموصلات.

تعزيز تنفيذ التكنولوجيا من خلال إنشاء شركة

علق ديفيد أجارد، معلم بيكر، ذات مرة قائلاً: "لقد ساهم عمل ديفيد بيكر بمفرده تقريبًا في تعزيز تطوير مجال تصميم البروتين". وبالفعل، قبل نهاية عام 2024، نشر بيكر أكثر من 110 ورقة بحثية، وعدد هذه الإنجازات مذهل للغاية. ولكن الأمر الأكثر إثارة للدهشة هو أنه في كل مرة يعتقد بيكر أن التكنولوجيا التي يبحث فيها ناضجة بشكل أساسي، فإنه يؤسس شركة جديدة أو يستثمر في شركة أسسها في الماضي لاحتضانها، وبالتالي تعزيز تصنيع التكنولوجيا. وفقًا للموقع الرسمي لمعهد تصميم البروتين في جامعة واشنطن،كان بيكر مشاركًا مباشرًا كمؤسس في 21 شركة، كما يعمل أيضًا كمستشار لشركات أخرى.

وعلى وجه التحديد، قامت شركة Xaira Therapeutics، التي تأسست في أبريل/نيسان من هذا العام، بتطبيق تقنيتي RFdiffusion وProteinMPNN المذكورتين أعلاه.تلتزم الشركة بإعادة تصميم وتطوير الأدوية من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة. ويقودها الدكتور مارك تيسييه لافين، الرئيس السابق لجامعة ستانفورد، بصفته الرئيس التنفيذي، وبيكر بصفته المؤسس المشارك. ومن الجدير بالذكر أن العديد من العلماء من مختبر بيكر انضموا أيضًا إلى Xaira بدوام كامل.

يمكن لـ Xaira تدريب النماذج بجودة عالية من خلال دمج كميات هائلة من البيانات حول السمات الجزيئية والبيولوجية المتعلقة بالأمراض البشرية. بالإضافة إلى ذلك، أنشأت الشركة منصة تجريبية صناعية جافة ورطبة يمكنها اختبار درجة التصاق البروتينات بأهداف خلوية محددة في المختبر وتقييم الخصائص الرئيسية مثل الاستقرار. يتم إدخال البيانات الناتجة بسرعة إلى نموذج البروتين، مما يتيح التكرار التالي للتصميم الجزيئي.

الموقع الرسمي لـXaira:https://xaira.com

تلتزم شركة Archon Biosciences، التي تأسست في عام 2023، بتصميم نوع جديد من الأدوية البيولوجية - قفص الأجسام المضادة (AbC) من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي.يجمع AbC بين تصميم الذكاء الاصطناعي والتحكم الهيكلي للتحكم الكامل في اتجاه الأجسام المضادة، وتكافؤ المجال الرابط، والحجم، والشكل، والصلابة. يتيح هذا التحكم البنيوي التوزيع الحيوي الدقيق والتفاعل المستهدف مع الخلايا، وعند دمجه مع البيانات السريرية الداخلية، يمكن التحقق بسرعة من فعالية الأجسام المضادة. وتستخدم الشركة، التي تدعمها عدد من الشركات بما في ذلك إنفيديا، تقنية مستمدة من العمل الذي حصل بيكر على جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024 من أجله.

الموقع الرسمي لـ Archon:https://www.archon.bio

بالإضافة إلى ذلك، أطلقت شركة Monod Bio أول منتج بروتيني جديد تمامًا في العالم، LuxSit™ Pro، وهو لوسيفيراز مخصص لأبحاث العلوم الحياتية والتشخيص، في يوليو/تموز من هذا العام.وفي هذا الصدد، قال بيكر: "يُعدّ هذا إنجازًا هامًا في علم الأحياء وعلوم الحاسوب. أعتقد أنه خلال الأشهر أو السنوات القليلة القادمة، سنرى المزيد من البروتينات المُصمّمة من الصفر تتحوّل إلى منتجات تجارية ناضجة". نشأت هذه التقنية من ورقة بحثية نشرها بيكر في مجلة Nature في عام 2023.

هناك أيضًا شركات مثل Arzeda، التي تأسست في عام 2009، وCyrus Biotech، التي تأسست في عام 2014، وA-Alpha Bio، التي تأسست في عام 2018، والتي قدمت بشكل نشط أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي من Baker، على أمل تطوير المزيد من البروتينات الجديدة لتصنيع الأدوية الجديدة واللقاحات وعلاجات الأمراض، وحتى المواد الجديدة.

الموقع الرسمي لأرزيدا:https://arzeda.com/
الموقع الرسمي لشركة Cyrus Biotech:https://cyrusbio.com/
الموقع الرسمي لشركة A-Alpha Bio:https://www.aalphabio.com/

من استكشافه الفلسفي الأولي إلى دوره الحالي كـ "ساحر" في تصميم البروتين، فإن كل خطوة يخطوها بيكر مليئة بالرغبة في المجهول والالتزام بالابتكار. لقد أصر دائمًا على أن التعاون المربح للجانبين هو الحل طويل الأمد، وألهم عددًا لا يحصى من الباحثين وعشاق العلوم في جميع أنحاء العالم لتكريس أنفسهم لتطوير هذا المجال بروح الانفتاح والمشاركة. ولم تقتصر نتائج أبحاثه على تحقيق اختراقات عظيمة في الأوساط الأكاديمية فحسب، بل انتقلت أيضًا من المختبر إلى العالم الصناعي، مما أدى إلى تمكين مجالات متعددة مثل علاج الأمراض، وإنتاج الغذاء، وعلوم المواد، مما جلب المزيد من الاحتمالات لحياة الإنسان.

مراجع:
1.https://news.bioon.com/article/9068e156469f.html
2.https://news.qq.com/rain/a/20241010A02IB300
3.https://zh.wikipedia.org/zh-cn/Rosetta@home
4.https://www.ipd.uw.edu/2021/07/rosettafold-accurate-protein-structure-prediction-accessible-to-all/
5.https://news.qq.com/rain/a/20241010A04VNA00
6.https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_28994096
7.https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/baker/interview/
8.https://finance.sina.com.cn/tech/roll/2024-10-10/doc-incsarnm2004532.shtml
9.https://news.qq.com/rain/a/20241011A02XB000