علماء يستخدمون «تشات جي بي تي» لتطوير علاجات الحمض النووي الريبي

يبرز تقاطع العلاجات القائمة على الحمض النووي الريبي (mRNA) مع الذكاء الاصطناعي كإحدى أكثر الجبهات الواعدة في الطب الحديث. فقد تمكن باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) من ابتكار نموذج يعتمد على التعلم الآلي لتسريع تصميم الجسيمات النانوية الدهنية (LNPs) التي تُستخدم لنقل العلاجات القائمة على الـ«RNA» داخل الجسم. قد يُحدث ذلك تحولاً جذرياً في سرعة وصول العلاجات إلى المرضى.

أسلوب جديد لهندسة النقل الحيوي

جوهر التحدي في هذا المجال يتمثل في إيجاد وسيلة نقل آمنة وفعالة لجزيئات الـ«RNA» الحساسة، إذ تتطلب تغليفاً ذكياً يحميها من التحلل ويساعدها على الوصول إلى الخلايا المستهدفة. تعتمد معظم اللقاحات الحديثة على جسيمات نانوية دهنية تعمل كدرع واقٍ للـ«RNA» وتنقله إلى داخل الخلية. لكنّ تصميم هذا النوع من الجسيمات عملية معقدة، إذ يتكون كل منها من خليط دقيق من المكونات الكيميائية التي تؤثر في كفاءتها.

وللتغلب على هذه الصعوبة، أنشأ فريق «MIT» مكتبة ضخمة تضم آلاف التركيبات المحتملة للجسيمات، ثم درّب شبكة عصبية تعتمد على نموذج المحولات (Transformer).

وهو النموذج ذاته الذي يُستخدم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي للغات للتنبؤ بأفضل التركيبات وأكثرها فاعلية في توصيل الـ«RNA». ويقول أحد الباحثين إنه تم استخدام أدوات التعلم الآلي لتسريع عملية تحديد مكونات الجسيمات النانوية المثالية بمعدل أسرع بكثير مما كان ممكناً في السابق.

وقد كانت النتيجة مبهرة، إذ تنبأ النموذج بتركيبات جديدة تفوقت على النماذج التقليدية، بل وتمكن من تحديد صيغ مناسبة لأنواع مختلفة من الخلايا، وقدرة على تصميم جسيمات قادرة على مقاومة ظروف قاسية مثل التجميد والتجفيف.