ميتــا ألــم تكشف عن نموذج بيولوجي مبتكر للذكاء الاصطناعي يحاكي 500 مليون سنة من التطور

مع تقدم إمكانيات GPT-4o، تتوجه EvolutionaryScale، وهي مختبر أبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي أسسه مهندسون سابقون في ميتا من فريق طي البروتينات الذي تم حله، إلى مجال رائد: جعل البيولوجيا قابلة للبرمجة. على الرغم من كونها في عامها الأول، إلا أن الشركة حققت تقدمًا كبيرًا. اليوم، كشفت عن ESM3، نموذج لغوي توليدي متعدد الأنماط قادر على اتباع التعليمات وتصميم بروتينات جديدة. في الاختبارات، نجح ESM3 في توليد بروتين فلوريسنت أخضر جديد (esmGFP)، وهو إنجاز كان سيتطلب عادةً مئات الملايين من سنوات التطور.

ثورة في تصميم البروتينات

يعرض esmGFP الناتج تسلسلًا مشابهًا بنسبة 58% فقط لأقرب بروتين فلوريسنت معروف، حيث تقدر الشركة أن هذه الابتكار يحاكي أكثر من 500 مليون سنة من تنوع البروتينات الطبيعية. بالتزامن مع إطلاق ESM3، قامت EvolutionaryScale بجمع 142 مليون دولار في جولة تمويل أولي بقيادة مستثمرين بارزين مثل نات فريدمان ودانيال غروس ولوكسبن. كما ساهمت ذراع رأس المال الاستثماري لشركتي أمازون وNvidia. تم إصدار النموذج الأصغر كمصدر مفتوح لتسريع البحث في هذا المجال الرائد.

التحديات المقبلة

إن إنشاء ESM3 هو مجرد الخطوة الأولى، وما زالت تأثيراته الحقيقية في العالم بحاجة إلى استكشاف كامل. تهدف EvolutionaryScale إلى استغلال قوة نماذج الذكاء الاصطناعي التوليفي لفك تشفير اللغة الأساسية للحياة، مع التركيز على الجزيئات البيولوجية الأساسية—RNA، البروتينات، وDNA—التي تطورت على مدار 3.5 مليار سنة. من خلال برمجة البيولوجيا وتصميم جزيئات جديدة، تأمل الشركة في مواجهة تحديات كبيرة مثل تغيّر المناخ، وتلوث البلاستيك، والأمراض، بما في ذلك السرطان.

المنافسة في السوق

تعمل العديد من المؤسسات، بما في ذلك Google DeepMind وIsomorphic Labs، على تطوير تقنيات مماثلة. تأسست EvolutionaryScale في عام 2023 وقد طورت عدة نماذج لغوية للبروتينات، culminating in ESM3، الذي يبرز بفضل حجمه وقدراته. تم تدريب ESM3 على مجموعة بيانات ضخمة—1 تيرافلوب من قوة الحوسبة عبر 2.78 مليار بروتين طبيعي و771 مليار رمز فريد. يمكن لهذا النموذج المتقدم التفكير في ثلاث خصائص بيولوجية أساسية للبروتينات: التسلسل، الهيكل، والوظيفة. يمكن للمستخدمين إدخال بيانات جزئية عبر هذه المسارات، وESM3 ينتج تنبؤات لجميعها، مما يؤدي في النهاية إلى إنشاء بروتينات جديدة.

تحكم محسّن للعلماء

صرحت الشركة: "يسمح تفكير ESM3 متعدد الأنماط للعلماء بهندسة بروتينات جديدة مع تحكم استثنائي. على سبيل المثال، يمكنه دمج الهيكل، التسلسل، والوظيفة لاقتراح هياكل إنزيمات مثل PETase، التي تكسر نفايات البلاستيك." في إحدى الحالات، تم استخدام ESM3 لتصميم نسخة جديدة من بروتين فلوريسنت أخضر، مما مكن العلماء من تصور بروتينات معينة داخل الخلايا. بشكل ملحوظ، يتطابق البروتين الناتج مع سطوع الأنواع الفلورسنت الطبيعية، وكان سيتطلب من التطور 500 مليون سنة لتطويره.

نموذج قابلة للتكيف

يتميز نموذج ESM3 أيضًا بقدرات تحسين ذاتي، مما يسمح له بتنقيح مخرجاته بناءً على ردود الفعل من التجارب المخبرية أو البيانات الموجودة.

التوافر والتطبيقات المستقبلية

حاليًا، يتوفر ESM3 بثلاثة أحجام: صغير، متوسط، وكبير. النموذج الأصغر، الذي يحتوي على 1.4 مليار معلمة، متاح كمصدر مفتوح على GitHub بموجب ترخيص غير تجاري، بينما يمكن الوصول إلى النسخ المتوسطة والكبيرة (حتى 98 مليار معلمة) للاستخدام التجاري من خلال واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ EvolutionaryScale وشراكات مع Nvidia وAWS. تأمل EvolutionaryScale في أن تعالج هذه التكنولوجيا التحديات العالمية وتعزز صحة البشرية. قد تكمن تطبيقاتها الأكثر وعدًا في القطاع الصيدلاني، حيث يمكن للشركات الاستفادة من ESM3 لتطوير علاجات مبتكرة للحالات المهددة للحياة. وقد أظهرت النماذج السابقة من EvolutionaryScale نجاحًا في تحسين خصائص الأجسام المضادة واكتشاف متغيرات COVID-19، مما يبرز التأثير المحتمل لهذه التقنية الرائدة في علم البيولوجيا.