أتمتة علم المعلومات الكيميائية في Google Antigravity

أعلنت جوجل عن إطلاق مجموعة "مهارات المعلوماتية الكيميائية" (Cheminformatics Skills) لمنصتها Google Antigravity، بهدف تحويلها إلى بيئة عمل علمية تعاونية تدعم الكيميائيين في أبحاثهم المعقدة. تسعى هذه الخطوة إلى أتمتة عمليات إدارة البيانات وتوحيد تمثيل الجزيئات الكيميائية، مما يتيح للعلماء التركيز على اختبار الفرضيات العلمية بدلاً من الانشغال بتنسيق البيانات التقليدي والمضني.

توحيد البيانات الكيميائية وتقليل الأخطاء البشرية

تعد الكيمياء من أغنى السجلات العامة في العلوم، حيث تضم ملايين الهياكل الجزيئية الموزعة بين المقالات العلمية وكتالوجات الموردين. ومع ذلك، يواجه الكيميائيون تحدياً كبيراً في التعامل مع هذه البيانات؛ فالمركب الواحد قد يظهر بأسماء مختلفة (مثل تسمية IUPAC) أو كصور في براءات الاختراع، أو حتى كملفات بيانات هيكلية (SDF).

وتؤكد جوجل أن نظامها الجديد يهدف إلى معالجة هذه الفوضى المعلوماتية، حيث لا يوجد مجال للخطأ في هذا النطاق؛ إذ إن تغيير ذرة واحدة أو رابطة كيميائية يعني وصف مركب مختلف تماماً، مما قد يحول محفزاً كيميائياً واعداً إلى مادة خاملة لا قيمة لها. وتعمل المهارات الجديدة على توحيد هذه المصادر وتوفير وصول كامل للأدوات المحلية لكل من الكيميائيين الحسابيين والتجريبيين.

تكامل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الحتمية

تعتمد البنية التقنية لهذه المهارات على تقسيم العمل بين نموذجيْن؛ حيث يتولى نموذج اللغة الكبير (LLM) مهام تنسيق سير العمل، والملاحة في قواعد البيانات، والتفكير العلمي. وفي المقابل، تُترك الحسابات الجزيئية الدقيقة لأدوات كيميائية "حتمية" (Deterministic) لضمان الدقة المطلقة.

وتستند هذه المهارات بشكل أساسي إلى أداة RDKit، وهي مجموعة أدوات مفتوحة المصدر للمعلوماتية الكيميائية تم تطويرها على مدار عقدين. كما تتصل المهارات بقواعد بيانات عالمية ومنسقة مثل ChEMBL وPubChem، مما يضمن أن الوكيل الذكي يتبع أفضل الممارسات المعتمدة في هذا المجال عند تنفيذ المهام العلمية.

تحسين فاعلية الأدوية عبر تقنيات التصلب الجزيئي

تستعرض جوجل قدرات هذه التقنية في تحسين فاعلية الأدوية من خلال عملية تُعرف بـ "التصلب" (Rigidification). فالمزيئات الدوائية غالباً ما تكون مرنة وتتخذ أشكالاً ثلاثية الأبعاد متعددة بسبب الروابط القابلة للدوران، ولكن لكي يرتبط الجزيء بهدفه البيولوجي بدقة، يجب أن يتخذ شكلاً واحداً محدداً.

وتساعد الأدوات الجديدة الكيميائيين في تحديد كيفية إضافة روابط جديدة لتقييد حركة الجزيء، وهو ما يرفع من قوة ارتباطه بالهدف ويقلل من فقدان الطاقة. وتضرب الشركة مثالاً بتطور عقار "كريزوتينيب" (Crizotinib) المستخدم لعلاج سرطان الرئة، والذي يحتوي على خمس روابط دورانية رئيسية، وكيف تم تطوير نسخة أحدث منه تسمى "لورلاتينيب" (Lorlatinib) عبر تحويله إلى هيكل حلقي يقلل عدد الروابط الدورية إلى الصفر، مما أدى إلى زيادة كبيرة في فاعليته.

التقنيات والمصادر المدعومة

• أداة الحسابات الأساسية: RDKit (مجموعة أدوات مفتوحة المصدر).
• قواعد البيانات المتصلة: ChEMBL وPubChem.
• المهام المدعومة: الملاحة في قواعد البيانات، الحسابات الجزيئية، وتنسيق سير العمل العلمي.
• التطبيقات المستهدفة: الكيمياء الطبية، تطوير الأدوية، وأبحاث المواد.

ينبغي على الباحثين في مجالات الكيمياء الحاسوبية والتجريبية النظر في دمج هذه المهارات ضمن سير عملهم، خاصة عند التعامل مع جزيئات معقدة تتطلب دقة عالية في الحسابات البنيوية لضمان عدم ضياع الجهد في أخطاء التنسيق اليدوي. ومن المتوقع أن تساهم هذه الأدوات في تقليص الوقت اللازم للانتقال من مرحلة التصميم الجزيئي إلى مرحلة الاختبار الفعلي.

المصدر: Google DeepMind