الثورة أون لاين:
طور فريق من الباحثين بقيادة زينج تشان دينجفي معهد ماساتشوستس للتقنية، تقنية جديدة سريعة لتقييم إمكانية ارتباط الأدوية بالبروتينات المستهدفة في الجسم، ما يسرع في عملية اكتشاف الأدوية وتحديد صلاحيتها لعلاج أمراض معينة. ويعد بطء التقنيات السابقة في الوصول إلى نتائج هذا التقييم عقبة رئيسية في اكتشاف الدواء ودراسة تأثيراته.
حيث تسمى التقنية الجديدة: ديب بار، وهي تجمع بين الكيمياء وتعلم الآلة، لتجري سريعًا حسابات إمكانية الارتباط بين الأدوية المرشحة وأهدافها، وتقدم النتائج في وقت قصير أصغر بكثير مما تستغرقه الأساليب السابقة، ولهذا يرى الباحثون أن هذه التقنية ستسرع من وتيرة اكتشاف الأدوية لأمراض معينة.
تقاس إمكانية الارتباط بين جزيء الدواء والبروتين المستهدف بكمية تسمى طاقة الارتباط الحرة، وكلما قلّت قيمتها كان الارتباط أقوى. وأوضح بن تشانج، المؤلف المشارك للبحث الجديد أن قيمة طاقة الارتباط الحرة المنخفضة لدواء معين تعني أنه قادر على منافسة الجزيئات الأخرى بقوة أكبر، وبإمكانه التأثير بفعالية أكبر على الوظيفة الطبيعية للبروتين. ويقدم حساب طاقة الارتباط الحرة لعقار معين مؤشرًا للفعالية المحتملة له، لكن تحديد تلك القيمة عملية صعبة.
فقد توجد فئتين من طرائق حساب طاقة الارتباط الحرة، ولكل منهما عيوبه، فالفئة الأولى تحسب تلك الطاقة بدقة، لكنها تستغرق وقتًا طويلًا وتستولي على موارد الحاسوب، أما الفئة الثانية فتنجز الحسابات بسرعة أكبر لكنها تنتج قيمة تقريبية لطاقة الارتباط الحرة، ولهذا عمل تشانج ودينج على إيجاد طريقة تجمع أفضل مزايا الطريقتين.
حيث تحسب تقنية ديب بار طاقة الارتباط الحرة بدقة، ولا تتطلب سوى جزءً صغيرًا من الحسابات التي تتطلبها الطرائق السابقة لأنها تعتمد على نماذج مرجعية يوفرها تعلم الآلة، وتختصر خطوات حسابية وسيطة كانت تستغرق وقتًا طويلًا. ولهذا تمكنت طريقة ديب بار عند اختبارها على جزيئات صغيرة شبيهة بالبروتين من حساب طاقة الارتباط الحرة بسرعة أعلى بنحو 50 مرة من الطرائق السابقة. وبهذا فهي مفيدة في البحث عن أدوية لعلاج كوفيد-19، فضلًا عن إمكانية استخدامها لتصميم البروتينات وهندستها، لأنها تصلح لنمذجة التفاعلات بين البروتينات المتعددة.
تعتبر طريقة ديب بار عمل حسابي رائع حقًا، وبعد تطويرها لإزالة بعض القيود فإنها تصلح لاستخدامها في اكتشاف الأدوية فعليًا، لكنها تحتاج أولًا إلى التحقق من صحتها بالمقارنة مع البيانات التجريبية المتقدمة.