أخبار تقنيةتقنيةتكنولوجياشروحاتمراجعات تقنيةمقالات معلوماتية

بتمويل جديد ، تتصور Atomic AI أن الحمض النووي الريبي (RNA) هو الحد التالي في اكتشاف الأدوية

بتمويل جديد ، تتصور Atomic AI أن الحمض النووي الريبي (RNA) هو الحد التالي في اكتشاف الأدوية

تشهد صناعة التكنولوجيا الحيوية اندفاعًا في استخدام الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي للعديد من جوانب عملية اكتشاف الأدوية المعقدة. لكن أحد تلك التي طار تحت الرادار ، والذي يُعتقد بشكل متزايد أنه مفتاح لأمراض معينة ولكن لم يتم دراسته بشكل مؤسف ، هو الحمض النووي الريبي. مع 35 مليون دولار من التمويل الجديد ، ذرية AI وهي تهدف إلى أن تفعل مع الحمض النووي الريبي ما فعله AlphaFold للبروتينات ، وإيجاد جميع العلاجات الجديدة في هذه العملية.

إذا كنت لا تزال تتذكر علم الأحياء في مدرستك الثانوية ، فمن المحتمل أنك تتذكر الحمض النووي الريبي كنوع من الوسيط بين الحمض النووي (تخزين المعلومات على المدى الطويل) والبروتينات (آلية الحياة الخلوية على المستوى الجزيئي). ولكن مثل معظم الأشياء في الطبيعة ، لا يبدو الأمر بهذه البساطة ، كما أوضح الرئيس التنفيذي ومؤسس Atomic AI ، رافائيل تاونسند.

هناك هذه العقيدة المركزية وهي أن الحمض النووي يذهب إلى الحمض النووي الريبي ، والذي يذهب إلى البروتينات. قال في مقابلة مع TechCrunch ، “لقد ظهر في السنوات الأخيرة أنه يفعل أكثر بكثير من مجرد تشفير المعلومات”. “إذا نظرت إلى الجينوم البشري ، فإن حوالي 2٪ يصبح بروتينًا في مرحلة ما. لكن 80٪ يصبح RNA. و إنها تفعل … من يدري ماذا؟ إنها غير مستكشفة إلى حد كبير “.

مقارنة بالحمض النووي والبروتينات ، لم يتم إنجاز سوى القليل من العمل في هذا المجال. ركزت الأوساط الأكاديمية على أجزاء أخرى من اللغز ، واتبعت المستحضرات الصيدلانية ، جزئيًا نتيجة لذلك ، البروتينات كآليات للعقاقير. والنتيجة هي نقص حاد في المعرفة والبيانات حول هياكل الحمض النووي الريبي.

لكن ما يفترضه Atomic AI هو أن RNA وظيفي ويستحق المتابعة كوسيلة للعلاج. يكمن السر في المناطق “غير المشفرة” من الحمض النووي الريبي ، والتي تشبه رأس الصفحة وتذييلها في المستند. إنهم يقومون بعمل شبيه بالبروتين لكنهم ليسوا بروتينات – وهم ليسوا المثال الوحيد.

يمكنك التفكير في خيوط الحمض النووي الريبي (RNA) كقلادة من الخرز ، خيط أكثر بكثير من خرز. الخيط “مرن” وأكثر أو أقل كما يعتقد منتقدوه: وسيط. لكن بين الحين والآخر تحصل على عقدة مثيرة للاهتمام حقًا يبدو من غير المرجح أن تكون قد تشكلت عن طريق الصدفة. كما هو الحال مع البروتينات ، إذا كان بإمكانك معرفة هيكلها ، فهذا يقطع شوطًا طويلاً نحو فهم ما تفعله وكيف يمكن أن تتأثر.

“المفتاح هو العثور على تلك الخرزات ، تلك القطع المنظمة. قال تاونسند إنه يحتوي على معلومات عالية ، ويمكن استهدافه ، ومن المحتمل أنه يعمل أيضًا.

فكرة مثيرة للاهتمام لأطروحة الدراسات العليا ، ربما (وكانت لتاونشند) ، ولكن كيف يمكنك بناء مشروع تجاري حولها؟

أولاً ، إذا كان المجال على وشك أن يصبح أكثر أهمية ، فإن بناء أساليب الدراسة له قيمة كبيرة. بعد ذلك ، إذا قمت ببناء هذه الطرق ، فيمكنك أن تكون أول من يستخدمها. يقوم Atomic AI بالاثنين في وقت واحد.

نموذج ثلاثي الأبعاد دوار لهيكل خيط RNA تنبأ به PARSE.

إن جوهر IP الخاص بـ Atomic ، على الرغم من أن هذا شيء من التبسيط ، هو AlphaFold لـ RNA. علم الأحياء مختلف ، والطريقة التي تعمل بها النماذج مختلفة ، لكن الفكرة واحدة: نموذج التعلم الآلي مُدرَّب على مجموعة محدودة من نوع الجزيء الذي يمكنه عمل تنبؤات دقيقة حول بنية الجزيئات الأخرى من هذا النوع.

الأمر المهم هو أن فريق تاونسند صنع مثل هذا النموذج ، والذي يتفوق على الآخرين بهامش كبير ، من خلال تغذيته بخصائص 18 بنية جزيئية من الحمض النووي الريبي فقط “نُشرت بين عامي 1994 و 2006”. هذا النموذج العاري تمامًا يمسح الأرض مع الآخرين ، كما تم الكشف عنه في مقال في الصفحة الأولى نُشر في Science في عام 2021.

منذ ذلك الحين ، سرعان ما أضافت Townshend ، فقد عززت الشركة نماذجها وأساليبها بشكل كبير بمزيد من المواد الخام ، والتي ابتكرت الكثير منها بنفسها في مختبراتها الرطبة. يطلقون على المجموعة المحدثة من الأدوات PARSE: منصة لاستكشاف بنية الحمض النووي الريبي المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

“تمثل الورقة العلمية اختراقًا أوليًا ، لكننا في الواقع أنشأنا قدرًا هائلاً من … هيكل-مجاور البيانات “، أوضح. “ليس الهيكل الكامل نفسه ، ولكن البيانات المتعلقة بالهيكل ، عشرات الملايين من نقاط البيانات ؛ نفس حجم البيانات الذي تحتاجه لتدريب نماذج اللغات الكبيرة. وبالاقتران مع أعمال التعلم الآلي الأخرى ، تمكنا من تحسين سرعة ودقة الورق بشكل كبير “.

وهذا يعني أن Atomic AI هو الوحيد الذي يمتلك ، علنًا على الأقل ، نظامًا يمكنه أخذ البيانات الأولية لجزيء الحمض النووي الريبي وإخراج تقدير موثوق به بشكل معقول لهيكله. هذا مفيد لأي شخص يقوم بأبحاث RNA داخل أو خارج الطب ، ومع العلاجات الجينية ولقاحات mRNA ، فإن المجال بالتأكيد في ازدياد.

بنية RNA أخرى (لكن يتم تقديمها بشكل مختلف).

باستخدام هذه الأداة ، يمكنك اتباع إحدى طريقتين: الترخيص كمنصة “هيكل كخدمة” ، كما قال Townshend ، أو استخدمها بنفسك. اختارت أتوميك الخيار الأخير ، وتتابع برنامج اكتشاف الأدوية الخاص بها.

يتميز هذا النهج باختلاف ملحوظ عن الكثير من عمليات اكتشاف الذكاء الاصطناعي الموجودة هناك. الفكرة العامة هي أن لديك بروتينًا ، قل واحدًا تريد منع التعبير عنه في جسم الإنسان ، ولكن ما لا يوجد لديك هو مادة كيميائية ترتبط بشكل موثوق به وحصريًا بهذا البروتين ، بالضبط في المكان والوقت الذي تريده فيه. (وبتكلفة زهيدة ، إن أمكن).

تميل جهود اكتشاف العقاقير بالذكاء الاصطناعي إلى إنتاج آلاف أو ملايين أو بلايين من الجزيئات المرشحة قد العمل ، رتبهم ، والسماح للمختبرات المبتلة بالبدء في العمل من خلال القائمة بأسرع ما يمكن. إذا تمكنت من العثور على عقار يلبي تلك الخصائص المذكورة أعلاه ، فيمكنك إنتاج دواء جديد أو استبداله بأخرى أغلى في السوق. لكن الشيء الرئيسي هو أنك تتنافس للعثور على مجلدات جديدة وفقًا لمعيار معروف.

“نحن لا نعثر على المجلدات فحسب ، بل نعثر على ما هو قابل للاستهداف في المقام الأول. السبب المثير للاهتمام هو أنه في نهاية اليوم ، تهتم هذه الأدوية الكبيرة ببيولوجيا جديدة أكثر من اهتمامها بالجزيئات الجديدة. قال تاونسند: “إنك تقوم بتمكين شيء لم يكن ممكنًا من قبل من خلال إيجاد هذا الهدف الجديد ، بدلاً من زيادة عدد الجزيئات المتاحة لاستهدافه”.

ليس ذلك فحسب ، بل وُجد أن بعض البروتينات قريبة من كونها غير قابلة للتخلص منها لأي سبب من الأسباب ، وتنتج أمراضًا مقاومة للأدوية. يمكن أن يسمح الحمض النووي الريبي بعلاج هذه الأمراض نفسها عن طريق وضع حد للبروتين المشكل.

في الوقت الحاضر ، قلص Atomic AI القائمة إلى بعض أنواع السرطان التي تؤدي إلى فرط إنتاج مرضي للبروتينات (وبالتالي خيارات جيدة لاستباق الآلية) ، وأمراض التنكس العصبي التي قد تستفيد أيضًا من التدخل الأولي.

بالطبع كل هذا العمل مكلف للغاية ، مما يتطلب قدرًا كبيرًا من العمل المخبري وعلوم البيانات المكثفة. لحسن الحظ ، جمعت الشركة مبلغ 35 مليون دولار ، بقيادة Playground Global ، بمشاركة 8VC ، و Factory HQ ، و Greylock ، و NotBoring ، و AME Cloud Ventures ، بالإضافة إلى الملائكة Nat Friedman و Doug Mohr و Neal Khosla و Patrick Hsu. (جمعت الشركة سابقًا جولة أولية بقيمة 7 ملايين دولار).

قال تاونسند: “لقد قطف الناس كل الفاكهة المتدلية من أرض البروتين”. “الآن هناك بيولوجيا جديدة لمتابعة.”

 

بتمويل جديد ، تتصور Atomic AI أن الحمض النووي الريبي (RNA) هو الحد التالي في اكتشاف الأدوية

#بتمويل #جديد #تتصور #Atomic #أن #الحمض #النووي #الريبي #RNA #هو #الحد #التالي #في #اكتشاف #الأدوية