هوش مصنوعی با یک تغییر کوچک، ویروس را متوقف میکند
دانشمندان «دانشگاه ایالتی واشنگتن» (Washington State University)؛ موفق شدهاند تنها با شناسایی و تغییر یک تعامل مولکولی بسیار ظریف، جلوی ورود یک ویروس به سلول را بگیرند؛ دستاوردی که میتواند آینده درمانهای ضدویروسی را دگرگون کند.
در اغلب عفونتهای ویروسی، لحظهی سرنوشتساز زمانی رخ میدهد که ویروس موفق میشود وارد سلول میزبان شود. اگر این مرحله انجام نشود، بیماری اساساً فرصتی برای شکلگیری پیدا نمیکند. پژوهش جدیدی که نتایج آن در مجله علمی «نَنواسکیل» (Nanoscale) منتشر شده، نشان میدهد که میتوان این مرحله حیاتی را با هدفگیری یک نقطه بسیار کوچک، اما کلیدی مختل کرد.
دانشمندان این پروژه، که از دانشکده مهندسی مکانیک و مواد و همچنین دانشکده میکروبیولوژی و آسیبشناسی دامپزشکی دانشگاه ایالتی واشنگتن هستند، با کمک هوش مصنوعی توانستند یکی از مهمترین تعاملهای مولکولی مورد نیاز ویروسهای هرپس برای ورود به سلول را شناسایی کنند؛ تعاملی که تا پیش از این در میان هزاران تعامل دیگر پنهان مانده بود.
ویروسها ساده نیستند، اما همهچیز هم مهم نیست
ویروسها، برخلاف اندازه کوچکشان، ساختارهایی فوقالعاده پیچیده دارند. آنها برای ورود به سلول، باید مجموعهای از پروتئینها را فعال کنند، تغییر شکل دهند و با غشای سلول میزبان ادغام شوند. این فرایند شامل هزاران تعامل مولکولی میان اجزای مختلف پروتئینهای ویروسی است.
به عقیده «جین لیو» (Jin Liu)، استاد مهندسی مکانیک و مواد و نویسنده مسئول این پژوهش، همه این تعاملها به یک اندازه مهم نیستند. بسیاری از آنها نقش فرعی یا پشتیبان دارند، اما تعداد اندکی از آنها واقعاً حیاتیاند؛ بهطوری که بدون آنها، کل فرایند عفونت فرو میریزد. مشکل اینجاست که پیدا کردن این تعاملهای کلیدی در میان انبوه دادههای مولکولی، کاری بسیار دشوار و زمانبر است.
پروتئینی که دروازه ورود ویروس است
بر اساس گزارش «سایتکدیلی» (Sci Tech Daily)؛ تمرکز اصلی این پژوهش بر روی یک «پروتئین همجوشی» ویروسی بود؛ پروتئینی که ویروسهای هرپس از آن برای چسبیدن به سلول و ادغام با غشای آن استفاده میکنند. این ادغام، نخستین گام واقعی در آغاز عفونت است.
در ویروسهای «هرپس»، این پروتئین پیچیده با نام «گلیکوپروتئین B» شناخته میشود. این پروتئین باید تغییر شکل دهد تا بتواند غشای ویروس و غشای سلول را به هم متصل کند. با وجود دههها پژوهش، دانشمندان هنوز تصویر کاملی از چگونگی تغییر شکل این پروتئین ندارند؛ موضوعی که یکی از دلایل اصلی دشواری ساخت واکسن مؤثر برای بسیاری از ویروسهای هرپس به شمار میرود.
هوش مصنوعی وارد صحنه میشود
برای عبور از این بنبست علمی، پژوهشگران به سراغ هوش مصنوعی رفتند. آنها از شبیهسازیهای مولکولی در مقیاس بسیار کوچک و الگوریتمهای یادگیری ماشین استفاده کردند تا رفتار گلیکوپروتئین B را با دقت بالا بررسی کنند.
در این مرحله، هزاران تعامل احتمالی میان اسیدهای آمینه واحدهای سازنده پروتئینها مورد تحلیل قرار گرفت. تیم پژوهشی الگوریتمی طراحی کرد که بتواند این تعاملها را از نظر اهمیت مرتب کند و مشخص کند کدامیک بیشترین نقش را در عملکرد نهایی پروتئین دارند.
هوش مصنوعی در واقع کاری را انجام داد که اگر قرار بود به روش آزمونوخطا در آزمایشگاه صورت گیرد، ممکن بود سالها طول بکشد.
یک اسید آمینه، یک تفاوت بزرگ
نتیجه تحلیلهای محاسباتی، شناسایی یک اسید آمینه خاص بود که نقشی محوری در فرایند همجوشی ویروس با سلول ایفا میکرد. این اسید آمینه، مانند یک لولا یا قفل مولکولی عمل میکرد که بدون آن، پروتئین دیگر قادر به تغییر شکل لازم برای ورود به سلول نبود.
پس از این کشف، نوبت به آزمایشهای تجربی رسید. تیم آزمایشگاهی به سرپرستی «آنتونی نیکولا» از دانشکده میکروبیولوژی و آسیبشناسی دامپزشکی، این پیشبینی را در عمل آزمایش کرد. آنها تنها با ایجاد یک تغییر بسیار کوچک در همان اسید آمینه، عملکرد پروتئین را مختل کردند. نتیجه این بود که ویروس دیگر نمیتوانست با سلول ادغام شود و عملاً پیش از آغاز عفونت متوقف میشد.
چرا این کشف اهمیت دارد
اهمیت این یافته تنها در متوقفکردن یک ویروس خاص خلاصه نمیشود. این پژوهش نشان میدهد که میتوان بهجای حمله مستقیم و گسترده به ویروس، روشی که اغلب با مقاومت دارویی همراه میشو؛ روی نقاط بسیار خاص و حیاتی آن تمرکز کرد.
چنین رویکردی میتواند به طراحی نسل جدیدی از داروهای ضدویروسی منجر شود؛ داروهایی که بهجای نابودکردن ویروس، مسیرهای حیاتی آن را مسدود میکنند. این روش، هم دقیقتر است و هم احتمال بروز عوارض جانبی و مقاومت ویروسی را کاهش میدهد.
نقش تعیینکننده محاسبات در زیستپزشکی آینده
به گفته جین لیو، بخش محاسباتی این پژوهش نقشی کلیدی در موفقیت آن داشته است. آزمایش حتی یک تعامل مولکولی در محیط آزمایشگاه ممکن است ماهها زمان ببرد، اما شبیهسازیهای کامپیوتری میتوانند هزاران سناریو را در مدت کوتاهی بررسی کنند و دامنه آزمایشها را بهشدت محدود سازند.
این ترکیب نظریه، شبیهسازی و آزمایش، الگویی است که بسیاری از پژوهشگران آن را آینده زیستپزشکی میدانند؛ آیندهای که در آن هوش مصنوعی، همکار جدی دانشمندان در کشف سازوکارهای پنهان حیات خواهد بود.
هنوز چه چیزهایی ناشناخته مانده است
با وجود این موفقیت، پژوهشگران تأکید میکنند که هنوز پرسشهای مهمی بیپاسخ ماندهاند. یکی از چالشهای اصلی، درک این موضوع است که چگونه تغییر یک اسید آمینه کوچک میتواند بر ساختار کلی پروتئین و رفتار آن در مقیاس بزرگتر اثر بگذارد.
به بیان دیگر، فاصلهای میان آنچه در شبیهسازیهای مولکولی دیده میشود و آنچه در آزمایشهای زیستی رخ میدهد وجود دارد. پرکردن این فاصله، هدف مرحله بعدی پژوهش است؛ مرحلهای که باز هم بدون کمک هوش مصنوعی و مدلسازی پیشرفته، تقریباً غیرممکن به نظر میرسد.
گامی کوچک با پیامدی بزرگ
این پژوهش نشان میدهد که در نبرد میان انسان و ویروسها، همیشه نیازی به سلاحهای سنگین نیست. گاهی شناخت دقیق ساختار دشمن و زدن ضربهای کوچک، اما حسابشده، مؤثرتر از هر حمله گستردهای است.
کشف دانشمندان دانشگاه ایالتی واشنگتن، نهتنها امید تازهای برای مقابله با ویروسهای هرپس ایجاد کرده، بلکه الگویی ارائه داده است که میتواند برای بسیاری از ویروسهای دیگر نیز بهکار رود. الگویی که در آن، هوش مصنوعی به دانشمندان کمک میکند از میان هزاران تعامل پیچیده، همان یک نقطه حیاتی را پیدا کنند.
آیندهای که از جزئیات ساخته میشود
در جهانی که ویروسها همواره در حال تکاملاند، پاسخ علم نیز باید هوشمندتر، دقیقتر و سریعتر شود. این پژوهش نشان میدهد آینده درمانهای ضدویروسی نه در مداخلات خشن و گسترده، بلکه در درک عمیق جزئیات مولکولی نهفته است. یک تغییر کوچک، یک تعامل ظریف و یک الگوریتم هوشمند، کنار هم توانستهاند مسیری تازه برای مهار بیماریها بگشایند؛ مسیری که شاید در سالهای آینده، جان میلیونها انسان را نجات دهد.
انتهای پیام/
