لقد قاموا بحل مشكلة بقالة عمرها 50 عامًا مع جائزة الذكاء الاصطناعي جائزة نوبل في الكيمياء 2024 للتصميم الحسابي والتنبؤ بهياكل البروتين 00:00 مقدمة 00:45 مشكلة البروتين 01:00 جائزة نوبل في الكيمياء 2024 01:24 ديفيد بيكر 01: 32 ديميس هسيبس وجون جمبر 01:51 تاريخ التصميم الحسابي للبروتينات 03:00 التعريف أو البنية ثلاثية الأبعاد للبروتين 03:20 اكتشاف كريستيان أنفينسن 05:07 دونالد هيلفيرت وتطوير استراتيجيات تصميم البروتين 05: 30 ألفا فولد 06:13 الفرق بين الذكاء الاصطناعي التنبئي والتوليدي مثل GBT Chat 06:30 الذكاء الاصطناعي التوليدي 06:50 الذكاء الاصطناعي التنبؤي 08:00 الاستنتاج في السنوات الأخيرة، شهد البحث العلمي في مجال #الكيمياء قفزة نوعية بفضل إلى اكتشافات جمعت بين الكيمياء و #الذكاء_الاصطناعي، ومن أبرز هذه الاكتشافات ألفا فولد 2. هذا الذكاء الاصطناعي، الذي طوره فريق DeepMind بقيادة ديميس هاسابيس وجون جامبر بالتعاون مع عالم الكيمياء الحيوية ديفيد بيكر، يحل مشكلة علمية كبيرة تواجه العلماء منذ عقود: التنبؤ ببنية البروتينات بدقة متناهية. البروتينات هي اللبنات الأساسية للحياة وتلعب أدوارًا محورية في العمليات البيولوجية. ومع ذلك، فإن الصعوبة في دراسة البروتينات تكمن في كيفية التنبؤ بشكلها ثلاثي الأبعاد من خلال تسلسل الأحماض الأمينية الخاصة بها. قبل ظهور Alphafold2، كانت هذه المهمة تستغرق سنوات من البحث والتجارب، ولكن الآن، بفضل هذا الذكاء الاصطناعي، يمكن تحديد بنية البروتين في غضون ساعات أو أيام قليلة. تصميم البروتين الحسابي هو مجال حديث ومتقدم يجمع بين العلوم الحسابية والبيولوجيا الجزيئية والكيمياء، ويهدف إلى تصميم بروتينات جديدة ذات خصائص محددة باستخدام نماذج حاسوبية وخوارزميات. البروتينات هي جزيئات حيوية أساسية في جميع الكائنات الحية، وتلعب دورًا مهمًا في العمليات البيولوجية مثل تنظيم التفاعلات الكيميائية، وتوفير الدعم الهيكلي للخلايا، ونقل الإشارات. ما هو التصميم الحسابي للبروتينات؟ يعتمد التصميم الحسابي للبروتينات على محاكاة كيفية طي البروتينات وتسلسلها بناءً على تسلسل الأحماض الأمينية الخاصة بها. بفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل Alphafold2، التي طورتها شركة DeepMind، أصبح العلماء قادرين على التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات بدقة عالية، مما يمهد الطريق لتصميم بروتينات جديدة تمامًا يمكن استخدامها في تطبيقات مختلفة. أهمية التصميم الحسابي للبروتينات: تصميم الأدوية: يمكن استخدام البروتينات المصممة حسابيًا لتصميم أدوية مبتكرة. يمكن تصميم البروتينات للتفاعل مع جزيئات معينة أو لأداء وظائف علاجية محددة، مثل مكافحة الأمراض المستعصية مثل السرطان. الاستجابة للأمراض المعدية: خلال جائحة كوفيد-19، تم استخدام تصميم البروتين لإنشاء لقاحات وعلاجات قائمة على البروتين، مما ساهم في تطوير العلاجات واللقاحات بسرعة غير مسبوقة. الهندسة الحيوية: يمكن تصميم البروتينات لأغراض صناعية مثل تحسين الإنزيمات المستخدمة في إنتاج الوقود الحيوي أو البلاستيك الحيوي، مما يساهم في تطوير تقنيات مستدامة وصديقة للبيئة. العلاج الجيني: يمكن استخدام البروتينات المصممة لعلاج الأمراض الوراثية عن طريق تعديل أو تصحيح البروتينات التالفة داخل الجسم، مما يفتح آفاقًا جديدة في الطب الشخصي والعلاج الجيني. الذكاء الاصطناعي التنبئي والتوليدي يعد الذكاء الاصطناعي التنبئي والتوليدي من أكثر التطورات التكنولوجية التي أحدثت تحولا كبيرا في العديد من المجالات العلمية والتطبيقية. ويعد هذان المجالان جزءا من الفروع الأساسية للذكاء الاصطناعي، حيث يهدف كل منهما إلى تحقيق أهداف مختلفة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. الذكاء الاصطناعي التنبؤي: يعتمد الذكاء الاصطناعي التنبؤي على تحليل كميات كبيرة من البيانات التاريخية والنماذج الرياضية للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية أو النتائج المحتملة. تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم العميق، في العديد من الصناعات مثل الطب والتمويل والطقس. على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي للتنبؤ بنتائج الاختبارات الطبية، أو تشخيص الأمراض في مراحلها المبكرة، أو التنبؤ بتحركات الأسواق المالية. تساعد هذه القدرة على التنبؤ على اتخاذ قرارات مستنيرة واستباقية بناءً على بيانات معقدة بدلاً من التخمينات أو التحليلات البشرية وحدها. الذكاء الاصطناعي التوليدي: من ناحية أخرى، يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء محتوى أو بيانات جديدة. تشمل تطبيقاته الحالية الأكثر شيوعًا إنشاء النصوص والصور والموسيقى وحتى مقاطع الفيديو. أحد الأمثلة البارزة في هذا المجال هو نموذج GPT (مثل الذي يكتب هذه القطعة)، والذي يمكنه إنشاء نص بناءً على إدخال المستخدم البسيط. كما أن هناك أنظمة مثل DALL-E تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتوليد الصور بناءً على الأوصاف النصية. وما يجعل هذا الاكتشاف مؤهلا للفوز بجائزة نوبل في الكيمياء 2024 هو قدرته على إحداث ثورة في العديد من المجالات العلمية والطبية. يعمل Alphafold2 على تسريع اكتشاف العلاجات الطبية وتصميم الأدوية من خلال فهم كيفية تفاعل البروتينات مع الجزيئات الأخرى. كما يفتح هذا الاكتشاف الباب أمام تطوير أدوية وعلاجات جديدة للأمراض المستعصية مثل السرطان والأمراض العصبية. إلى جانب ذلك، يعتبر هذا الاكتشاف خطوة كبيرة نحو مستقبل التصميم الحسابي للبروتينات، وهو مجال متقدم يسمح بتصميم بروتينات جديدة ذات خصائص محددة، والتي يمكن أن يكون لها تطبيقات هائلة في الطب والصناعة. كل هذه العوامل تجعل من Alphafold2 أحد أهم الاكتشافات في الكيمياء الحيوية، وأحد المرشحين الرئيسيين لجائزة نوبل في الكيمياء 2024. الذكاء الاصطناعي #predictivemodeling #predictiveai |شبكة رائج
اشترك في نشرتنا الإلكترونية مجاناً
اشترك في نشرتنا الإلكترونية مجاناً.
12 تعليق
لو عجبكم الفيديو متنسوش تعملوا لايك وشير وتسيبولي رأيكم في التعليقات أو أي سؤال وهرد عليه بنفسي. واشتركوا في القناة وفعلوا الجرس عشان توصلكم حلقاتي الجاية.
بارك الله فيك ، عرض جميل جدا ، يسلم لسانك
ما شاء الله 🌴💖✔️
مجهود رائع 🌷 والمونتاج ممتاز.. بس الصوت محتاج يتظبط شويه
بجد انبهرت واستمري بجد ❤
ربنا يكرمك ياريهام
استمري ربنا يوفقك
الفيديو فيه لاج شوية 😅 بس المونتاج روعة
❤
رائع وشرح وافي ربنا يوفقك
شرح ممتاز تسلم الايادي ❤
شرح رائع ومفصل
شرح رائع ينم عن شخصية مثقفة بالتوفيق مبدعة كالعادة