الذكاء الاصطناعي يسرع اكتشاف الغراء الجزيئي لعلاج الأمراض

أعلن باحثون في كلية بايلور للطب عن تطوير استراتيجية مبتكرة تدمج بين الذكاء الاصطناعي وتقنيات البروتيوميات عالية الإنتاجية لتسريع اكتشاف جزيئات صغيرة تسمى الغراء الجزيئي، بهدف علاج أمراض الدم والمناعة الذاتية. نُشرت النتائج في دورية نيتشر كومونيكيشنز عام 2026، حيث تقود فريق البحث كل من الدكتور جين وانغ والدكتور هانفنغ لين. تعتمد الطريقة الجديدة على فحص مكتبات ضخمة من المركبات الكيميائية باستخدام تحليل البروتيوميات الموجه للكتلة الطيفية، مما مكّن الفريق من رصد مركبات تخفض مستويات بروتين VAV1 المسؤول عن تنظيم نشاط الخلايا المناعية، دون التأثير على بروتينات أخرى بشكل ملحوظ. واكتشف الفريق أن هذه المركبات تعمل عبر الجهاز الخلوي الطبيعي لتدهور البروتينات، وتعتمد بشكل أساسي على بروتين السيرابلون. ولتجاوز التحديات التقليدية في فهم كيفية تفاعل الغراء الجزيئي مع أهدافه، طور الباحثون منصة حاسوبية باسم GluePlex تجمع بين نمذجة البنى البروتينية بالذكاء الاصطناعي والمحاكاة الفيزيائية. ساهم هذا النموذج التنبئي في تحديد منطقة SH3-2 من بروتين VAV1 كمركز أساسي للتدهور، وكشف عن حلقة سطح صغيرة تعمل كإشارة تدهور، وهو اكتشاف لم يكن متوقعاً سابقاً ولم يستند إلى أي بنية تجريبية جاهزة. عقب التأكد الميكانيكي، انتقل الفريق إلى مرحلة التحسين الدوائي عبر إضافة ذرات الكلور إلى المركبات، مما قلل مرونتها الجزيئية وعزز كفاءة التدهور بشكل ملحوظ. أسفر ذلك عن مركب محسن يدعى NGT-201-18، أظهر فعالية عالية في خفض مستويات VAV1 وكبح تنشيط الخلايا التائية البشرية في نماذج معملية، ما يفتح آفاقاً علاجية جديدة للأورام اللمفاوية والأمراض الالتهابية المزمنة. وتؤكد الدراسة أيضاً أهمية التقييم الشامل لاستهداف البروتينات، حيث رصد الفريق تحللاُ غير مقصود لبروتين LIMD1 ببعض المركبات، مما يعزز الحاجة إلى فحوصات دقة مستهدفات في المراحل المبكرة. وبدمج النمذجة الحاسوبية المتقدمة مع التحليل البروتيومي قبل توفر أي بيانات هيكلية تجريبية، توضح هذه الخطة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إعادة تشكيل مسار اكتشاف الأدوية، مما يسرع تطوير علاجات مستهدفة لأمراض تفتقر حالياً إلى خيارات علاجية دقيقة وفعالة.