تعاون عالمي في مجال الذكاء الاصطناعي يطلق مجموعة بيانات ضخمة مفتوحة لبروتينات الفيروسات استعدادًا للأوبئة

تسريع التأهب للأوبئة من خلال العلم المفتوح

في خطوة مهمة لتعزيز الأمن الصحي العالمي، كشف تحالف من منظمات الأبحاث الرائدة، بما في ذلك NVIDIA و Google DeepMind والمعهد الأوروبي للمعلوماتية الحيوية التابع للمختبر الأوروبي للبيولوجيا الجزيئية (EMBL-EBI)، عن مجموعة بيانات مفتوحة وشاملة لبنى معقدات البروتينات الفيروسية. توفر هذه المبادرة للعلماء في جميع أنحاء العالم وصولاً غير مسبوق إلى معلومات بيولوجية حاسمة، بهدف تجهيز المجتمع البحثي بشكل استباقي ضد تهديدات الأوبئة المستقبلية.

تشمل مجموعة البيانات التي تم إصدارها حديثًا هياكل ثلاثية الأبعاد متوقعة لمعقدات البروتينات من أكثر من 2800 فيروس. تم استنتاج هذه الهياكل بشكل أساسي باستخدام AlphaFold2، نموذج الذكاء الاصطناعي المتقدم من Google DeepMind للتنبؤ بطي البروتينات، مع تحسين كبير من NVIDIA BioNeMo Inference Runtime. أتاح هذا التآزر المعالجة القابلة للتطوير لآلاف البروتينات الفيروسية، وتحديد التفاعلات المعقدة بين البروتينات داخل كل فيروس.

أحد الجوانب الرئيسية لهذا المسعى العلمي المفتوح هو التوفر العام لخط أنابيب NVIDIA BioNeMo Structure Prediction. هذا التدفق العملي المعجل بواسطة وحدة معالجة الرسوميات (GPU)، والذي كان له دور فعال في إنشاء مجموعة البيانات، متاح الآن للباحثين. إنه يمكّنهم من ترجمة تسلسلات البروتينات بشكل مستقل إلى هياكل ثلاثية الأبعاد متوقعة لأهدافهم البحثية المحددة، مما يزيد من إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى أدوات البيولوجيا الحاسوبية المتطورة.

تؤكد الحاجة الملحة لهذا التعاون تحليلات تشير إلى احتمالية عالية لحدوث أوبئة شديدة بحلول عام 2050. على عكس جائحة كوفيد-19، حيث وفرت المعرفة السابقة بالفيروسات التاجية بداية حاسمة، قد تقدم الأوبئة المستقبلية مسببات أمراض جديدة تمامًا. من خلال تخزين المعرفة الهيكلية لبروتينات الفيروسات بشكل استباقي، يهدف المجتمع العلمي إلى تقليل أوقات الاستجابة للتشخيصات والعلاجات وتطوير اللقاحات.

لماذا يهم البنية التحتية لوحدات معالجة الرسوميات / الذكاء الاصطناعي

يسلط هذا المشروع الضوء على الدور الذي لا غنى عنه للحوسبة عالية الأداء والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في تسريع الاكتشاف العلمي. إن القدرة على معالجة الآلاف من هياكل البروتينات المعقدة والتنبؤ بها في جزء صغير من الوقت الذي تتطلبه الطرق التقليدية تُعزى مباشرة إلى قوة نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعمل على منصات وحدات معالجة الرسوميات المتقدمة. بالنسبة لمقدمي البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، يوضح هذا الطلب الحاسم على موارد الحوسبة القابلة للتطوير والفعالة لوحدات معالجة الرسوميات في علوم الحياة، لا سيما بالنسبة لمحاكاة البيولوجيا الرقمية واسعة النطاق ومهام استدلال الذكاء الاصطناعي. يشجع المصدر المفتوح لخط أنابيب BioNeMo Structure Prediction كذلك على تبني أوسع والابتكار داخل المجتمع البحثي، مما يزيد من الطلب على خدمات سحابة وحدات معالجة الرسوميات القوية والمتاحة.

• قابلية التوسع: معالجة آلاف البروتينات الفيروسية بكفاءة.
• السرعة: التنبؤ بالهياكل في دقائق بدلاً من سنوات بالطرق التقليدية.
• إمكانية الوصول: أدوات مفتوحة المصدر تقلل الحواجز أمام الباحثين العالميين.
• الابتكار: تمكين رؤى جديدة حول تفاعلات البروتينات التي لم تلاحظ من قبل.