ذكاء اصطناعي يوحّد تسلسل البروتين وبنيته لرسم خريطة تطوره
حقق فريق بحثي دولي يمثل علماء من جامعة حيفا وجامعة تل أبيب ومعهد علوم الأرض والحياة في جامعة طوكيو، تقدماً جوهرياً في مجال البيولوجيا الحاسوبية عبر تطوير نموذج لغوي جديد للبروتينات يحمل اسم CLSS. نُشرت نتائج هذه الدراسة في مجلة الأكاديمية الوطنية للعلوم، حيث يجمع النموذج بين معلومات التسلسل الأحماض الأمينية والبنية ثلاثية الأبعاد في خريطة تطورية موحدة، مما يوفر أداة دقيقة لاستكشاف الكون البروتيني عبر مليارات السنين. يعتمد النموذج على تقنية التعلم التبايني، التي تدرب الخوارزمية على تقريب التمثيلات العددية للتسلسل والبنية للبروتين نفسه، مع تباعد التمثيلات غير المرتبطة. وأتاحت هذه الآلية إنتاج خريطة موحدة حيث تتقارب المواقع الرقمية للبروتينات المتشابهة بغض النظر عن مصدر البيانات. وأظهرت التقييمات أن الخريطة الموحدة تعكس بدقة التصنيفات العلمية المعتمدة مثل ECOD وCATH دون تدريب مسبق عليها، مما يثبت كفاءتها الفائقة في التصنيف الآلي وفهم الترابط البيولوجي. تميز النموذج بقدرته الفريدة على تموضع مقاطع بروتينية قصيرة إلى جانب التسلسلات الكاملة، وهي سمة حيوية للبحث التطوري نظراً لإعادة تجميع هذه الشظايا عبر التاريخ البيولوجي. وكشفت الخرائط الناتجة عن أنماط وظيفية واسعة، كالتركيز المكاني للبروتينات المرتبطة بالعضيات وتوزيع البروتينات الرابطة للمعادن، مما يعزز الفهم الشامل للعلاقة بين التسلسل والبنية والوظيفة. يفتح هذا التقدم آفاقاً تطبيقية واسعة تتجاوز التصنيف التقليدي، لتشمل تحسين استعلامات قواعد البيانات، وهندسة البروتينات، وإعادة بناء المسارات التطورية. وتُمثل هذه الأداة نقلة نوعية في معالجة البيانات البيولوجية، حيث تتيح للباحثين استكشاف التعقيدات التطورية والتنوع البروتيني من خلال منظور موحد يدمج المعلومات الهيكلية والتسلسلية، معززاً بذلك إمكانيات الذكاء الاصطناعي في حل ألغاز البيولوجيا الجزيئية المعاصرة.
