Command Palette
Search for a command to run...
لم يستغرق الأمر سوى عام واحد حتى أصبح جون جامبر أحد أعمدة DeepMind. وبعد سبع سنوات من تخرجه من برنامج الدكتوراه، فاز بجائزة نوبل وافتتح عصرًا جديدًا في طي البروتين.

**"اعتقدت أن فرصتي في الفوز بجائزة نوبل في الكيمياء هي 10% فقط."**ابتسم جون جامبر في مقابلة هاتفية بعد أن علم بالجائزة. وكان هناك تواضع وانفعال في نبرته، وكان وراء هذا التكريم الثورة العلمية التي أحدثها AlphaFold2، والتي غيرت تمامًا الطريقة التي يتم بها التنبؤ ببنية البروتين.
حتى الآن،**لقد استخدم هذه الأداة أكثر من 2 مليون شخص من 190 دولة.**فهو لا يعمل على تسريع تطوير الأدوية الجديدة وأبحاث الأمراض فحسب، بل يوفر أيضًا دعمًا غير مسبوق للاستكشاف العلمي الأساسي، مما يؤثر بشكل عميق على التطور المستقبلي لعلوم الحياة.
ومن الجدير بالذكر أن**ويعد جامبر أيضًا أصغر حائز على جائزة نوبل في الكيمياء منذ 70 عامًا.**وقد جاء هذا التكريم المتميز بعد سبع سنوات فقط من تخرجه وحصوله على درجة الدكتوراه، مما يدل على موهبته وقوته في الاستكشاف العلمي.

أن تصبح "طفلًا لعائلة الآخرين"، من أكاديمية بولاسكي إلى التنوير الأكاديمي
بدأت الرحلة الأكاديمية لجامبر في كلية بولاسكي في نورث ليتل روك، أركنساس، الولايات المتحدة الأمريكية، وهي كلية تقنية مجتمعية معروفة بمنهجها المرن وأساليب التعلم المتنوعة. تقدم الكلية أكثر من 80 دورة معتمدة.يمكن للطلاب ترتيب دوراتهم وفقًا لجدولهم الزمني الخاص.
في هذه البيئة الحرة والديناميكية للغاية، تم تحفيز فضول جامبر ورغبته في المعرفة بشكل كبير. في المدرسة الثانوية، كان ناشطًا ليس فقط في نادي العلوم والهندسة، بل أيضًا في برنامج محاكاة الأمم المتحدة الحائز على جائزة أكاديمية بولاسكي. وكان أيضًا نشطًا في نادي الشطرنج ولعب لفريق المدرسة في فريق كرة القدم. ويمكن القول أن الجمع بين الاهتمامات والهوايات الديناميكية والثابتة يوضح أيضًا قدرة جامبر على العمل الجماعي والتفكير المنطقي.


من الفيزياء إلى الكيمياء، رحلة الاستكشاف متعددة التخصصات التي يقوم بها جامبر
بعد تخرجه من أكاديمية بولاسكي، التحق جامبر بجامعة فاندربيلت في الولايات المتحدة لدراسة الفيزياء مع شغف بالبحث العلمي. عندما تخرج من الكلية، اتخذ قرارًا حاسمًا: الاستمرار في متابعة حلمه الأكاديمي. بدعم من منحة مارشال،**ذهب إلى جامعة كامبريدج في إنجلترا لدراسة فيزياء المادة المكثفة النظرية.**حصل على درجة الماجستير بنجاح في عام 2008.

في عام 2011، التحق جامبر بجامعة شيكاغو وبدأ في الحصول على درجة الماجستير في الكيمياء النظرية. درس حتى حصل على الدكتوراه وأخيرًا حصل عليها في عام 2017.**كانت أطروحته للدراسات العليا تتعلق بدراسة طي البروتين باستخدام أساليب التعلم الآلي.**العنوان هو "طرق جديدة باستخدام التعلم الآلي الصارم لطي البروتين الخشن وديناميكياته".
أطروحة الدكتوراه جامبر: https://knowledge.uchicago.edu/record/229?v=pdf

أثناء دراسته للدكتوراه، انضم جامبر إلى المختبر المشترك لمعلميه توبين سوسنيك وكارل فريد لإجراء أبحاث حول طي البروتين. تكمن خصوصية هذا المختبر في الجمع بين النظرية والتجربة، حيث يجمع فريقًا من ذوي الخلفيات متعددة التخصصات لاستكشاف القضايا متعددة التخصصات في علم الأحياء والكيمياء والفيزياء.
بفضل هذه التجربة التعليمية، أدرك جامبر بشكل عميق قيمة البحث متعدد التخصصات. وقال بصراحة:"ستتعلم المزيد من خلال التحدث إلى خبراء من مجالات مختلفة، وفهم اهتماماتهم وكيفية تفكيرهم."
أصبح AlphaFold العمود الفقري لـ DeepMind ويخلق أسطورة في الصناعة
بعد تخرجه وحصوله على درجة الدكتوراه، عمل جامبر كباحث ما بعد الدكتوراه في مختبر البروفيسور سوسنيك لمدة 9 أشهر. **وفي نهاية عام 2017، انضم إلى Google DeepMind.**هناك وجد جامبر دعوته الحقيقية: تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التنبؤ ببنية البروتين. وهكذا ظهر مشروع AlphaFold.
وتذكر جامبر أنه عندما تم تصميم AlphaFold لأول مرة، كان الفريق يتكون من 15 شخصًا فقط. ويهدف هو وفريقه إلى حل مشكلة عمرها قرن من الزمان والتي أزعجت المجتمع العلمي لفترة طويلة: طي البروتين. على الرغم من أن فرضية أنفينسن في الخمسينيات من القرن العشرين اقترحت أن تسلسل الأحماض الأمينية في البروتين يحتوي على جميع المعلومات حول بنيته الأصلية، وأن البنية الأصلية للبروتين هي حالته الأكثر استقرارًا من الناحية الديناميكية الحرارية، فإن وضع هذه النظرية موضع التنفيذ كان دائمًا يمثل تحديًا. تعتبر الطرق التجريبية التقليدية مثل علم البلورات بالأشعة السينية والتحليل الطيفي بالرنين المغناطيسي النووي دقيقة ولكنها مكلفة وتستغرق وقتا طويلا. كان جامبر وفريقه يعرفون أنه بفضل قوة التعلم الآلي،ومن الممكن تقليص هذه المهمة المعقدة إلى تصادم الخوارزميات والبيانات.
بعد عام من انضمامه إلى DeepMind، أصبح Jumper رئيسًا لمشروع AlphaFold في عام 2018، بهدف إعادة تصميم النظام بهندسة معمارية جديدة تمامًا. في العام نفسه، ظهر AlphaFold لأول مرة في مسابقة التنبؤ ببنية البروتين الثالثة عشرة (CASP13)، وحصل على المركز الأول في مسابقة النمذجة المجانية (FM). في ذلك الوقت، أصبح AlphaFold هو الاسم الجديد لـ DeepMind بعد AlphaGo.**وهذه أيضًا هي أول ورقة بحثية عالية الدرجات تقدمها Jumper.**للحصول على موطئ قدم ثابت داخل الشركة.
في عام 2020، قاد Jumper فريق AlphaFold2 للتنافس مرة أخرى.**وقد أظهر أداءً رائعًا في CASP14، مما رفع درجة التنبؤ ببنية بروتين CASP إلى 92.4 (من أصل 100 نقطة).**الفرق بين البنية الحقيقية للبروتين وبنيته الفعلية هو عرض ذرة واحدة فقط، مما يحل مشكلة حيرت العلماء لمدة 50 عامًا. لفترة من الوقت، أصبح AlphaFold2 علامة فارقة في مجال التنبؤ ببنية البروتين، واستمر جامبر، الذي بدأ كطالب متخصص في الفيزياء، في زيادة نفوذه في الصناعة.
في يوليو 2021، تم نشر أوراق بحثية وأكواد مفتوحة المصدر متعلقة بـ AlphaFold2 رسميًا في مجلة Nature. وبحسب مسؤولين في مجلة Nature، فقد تم استخدام AlphaFold2 من قبل أكثر من 500 ألف باحث منذ إصداره، وتم نشر آلاف الأوراق البحثية بناءً عليه. وباعتباري المؤلف الأول للورقة البحثية،تم إدراج جامبر من قبل مجلة Nature كواحد من "أهم عشرة أشخاص في مجال العلوم" لعام 2021.

في الوقت الحالي،**تحتوي قاعدة بيانات AlphaFold بالفعل على ملايين الهياكل البروتينية.**لقد أصبحت أداة مهمة لتطوير الأدوية الجديدة على مستوى العالم، وأبحاث الأمراض، والعلوم البيئية.
تتلاشى الهالة، ويتلاشى الإيمان العلمي بالتواضع والتفاني
بفضل مساهماتهم الرائدة في مجال التنبؤ ببنية البروتين، فاز جامبر وديميس هاسابيس بالعديد من الجوائز الدولية، بما في ذلك جائزة BBVA Foundation Frontiers of Knowledge لعام 2021 في علم الأحياء والطب الحيوي، وجائزة Wiley Biomedical Sciences لعام 2022، وجائزة Breakthrough لعام 2023 في علوم الحياة، وجائزة Canada Gairdner الدولية، وجائزة Albert Lasker للأبحاث الطبية الأساسية.

وفي مواجهة هذا الشرف العظيم، حافظ جامبر على موقف متواضع مثير للإعجاب. واعترف قائلاً: "في ذلك الوقت، شعرت فقط أن لدي فرصة 10%".


إن الكود الذي كتبه أثناء دراسته للدكتوراه لا يزال يستخدم بشكل متكرر حتى يومنا هذا. وذكر معلمه سوسنيك:**"جامبر على استعداد تام للمساهمة بوقته وحكمته في مشاريع الآخرين.**أثناء وجوده هنا، تعاون في العديد من الأوراق البحثية، مظهراً كرم روحه. حتى أن زميله الطالب قال بصراحة: "لقد أشرف جامبر بنفسه على النصف الأول من أطروحتي للدكتوراه، بينما كان النصف الثاني بمثابة امتداد لعمله في الدكتوراه. "بدونه لم أكن لأتمكن من التخرج والحصول على الدكتوراه."
العلم ليس له نهاية، بل له أهداف أعلى
اليوم أصبح جامبر قدوة علمية في قلوب الكثير من الناس لمساهماته المتميزة في مجال التنبؤ ببنية البروتين. التواضع والتفاني هما اللونان الأساسيان طوال المسيرة الأكاديمية لجامبر. كل مناقشة، وكل سطر من التعليمات البرمجية، وكل فكرة لديه في الفريق مليئة بإعجابه وحبه للعلم. كما قال في المقابلة، "حلمي هو أن أفعل شيئًا مفيدًا حقًا" و"المشاكل الصغيرة يمكن أن تؤدي إلى اكتشافات كبيرة".
في حديثه عن المستقبل، قال جامبر: "لا أريد أن أخبركم بما سأفعله تاليًا، فأنا أريد أن أكون حرًا في تغييره. الأمور ستتغير غدًا باستمرار، وعليكم التكيف للتعامل معها في أي وقت". إن هذه الصراحة لا تظهر وجهة نظره بشأن الحرية الأكاديمية فحسب، بل تسلط الضوء أيضًا على شغفه اللامحدود باستكشاف المجهول.
"العلم ليس له نهاية، بل له أهداف أعلى فقط." لقد فسّر جامبر هذه الجملة بأفعاله، وقصته لا تزال بعيدة عن النهاية. لدينا سبب للاعتقاد أنه مع الدعم القوي من DeepMind، قد يكون قادرًا على خلق أسطورة جديدة.
مراجع:
1.https://blog.pulaskiacademy.org/pa-alum-john-jumper-wins-nobel
2.https://www.nature.com/immersive/d41586-021-03621-0/index.html
3.https://www.youtube.com/watch?v=q3TqNxeI4CA&t=393s
4.https://news.uchicago.edu/story/how-accidental-chemist-honed-his-approach-uchicago-way-nobel-prize
5.https://www.youtube.com/watch?v=4EAqrl8LnIg











