نموذج الذكاء الاصطناعي Chai-2: ثورة في تصميم الأجسام المضادة

نموذج Chai-2 للذكاء الاصطناعي: تصميم أجسام مضادة دون الحاجة لاختبارات واسعة النطاق

يُعلن فريق Chai Discovery عن إطلاق نموذج Chai-2، وهو نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط يُحدث ثورةً في مجال تصميم الأجسام المضادة دون الحاجة لمعرفة مسبقة (De Novo). وقد حقق هذا النموذج معدل نجاح مذهلًا بلغ 16% في تصميم أجسام مضادة جديدة لـ 52 هدفًا مختلفًا، وذلك باستخدام ما لا يزيد عن 20 مُرشحًا لكل هدف. يُمثل هذا إنجازًا هائلًا، حيث يفوق أداء Chai-2 الأساليب السابقة بأكثر من 100 مرة، كما أنه يُنتج أجسامًا مضادة مُثبتة فعاليتها في أقل من أسبوعين، مما يلغي الحاجة إلى عمليات الفحص واسعة النطاق.

ميزات نموذج Chai-2 الرائدة:

• تصميم دون الحاجة لمعرفة مسبقة: يعمل Chai-2 دون الحاجة إلى بيانات أو معلومات مسبقة عن الأهداف، مما يُسرّع عملية التصميم بشكل كبير.
• دقة عالية وسرعة فائقة: يُنتج النموذج تصميمات عالية الدقة في وقت قياسي، مُحققًا مُعدل نجاح يفوق بكثير الأساليب التقليدية.
• مرونة التصميم: يسمح Chai-2 بتحديد قيود على مستوى “النظير” (epitope)، مما يُمكن الباحثين من التحكم في خصائص الأجسام المضادة المُصممة.
• تنسيقات علاجية متنوعة: يدعم النموذج تصميم تنسيقات علاجية متنوعة، بما في ذلك البروتينات المصغرة (miniproteins)، والأجسام المضادة أحادية السلسلة (scFvs)، وأجسام VHH.
• تصميم التفاعل المتبادل بين الأنواع: يُمكن استخدام Chai-2 لتصميم أجسام مضادة تتفاعل مع أنواع مختلفة، مثل الإنسان والقرد، مما يُسهل دراسات ما قبل السريرية.

النتائج التجريبية:

خضع نموذج Chai-2 لاختبارات صارمة في المختبر، باستخدام أهدافٍ بروتينية لم تكن لها أي تشابه تسلسلي أو هيكلي مع الأجسام المضادة المعروفة. وقد أظهرت النتائج ما يلي:

• معدل نجاح مُتوسط: 15.5% عبر جميع التنسيقات.
• معدل نجاح مرتفع لأجسام VHH: 20%.
• معدل نجاح لأجسام scFvs: 13.7%.
• نجاح في تصميم أجسام مضادة لـ 26 هدفًا من أصل 52 هدفًا.
• تصميم أجسام مضادة فعالة لهدف صعب مثل TNFα.
• ثبات رابط عالي: أظهرت العديد من الأجسام المضادة المُصممة ثوابت تفكك (KDs) في نطاق البيكومولار إلى النانومولار المنخفض، مما يدل على تفاعلات عالية الكفاءة.

التميز والتنوع والخصوصية:

تتميز الأجسام المضادة المُصممة بواسطة Chai-2 بالتميز الهيكلي والتسلسلي عن الأجسام المضادة المعروفة. أظهر التحليل الهيكلي:

• عدم وجود تصميمات مُولدة لها تشابه هيكلي أقل من 2 Å RMSD مع أي هيكل معروف.
• اختلاف تسلسلات CDR عن أقرب جسم مضاد معروف بأكثر من 10 وحدات تحرير (edit distance).
• تنوع هيكلي كبير، حيث تقع الأجسام المضادة المُصممة في مجموعات هيكلية مُتعددة لكل هدف.

كما أكدت التقييمات الإضافية انخفاض الارتباط غير المقصود (off-target binding) ومُعدلات مُقارنة بالبوليرياكتيفية (polyreactivity) للأجسام المضادة السريرية مثل تراستوزوماب (Trastuzumab) وإيكيزوماب (Ixekizumab).

مرونة التصميم والتخصيص:

يتجاوز نموذج Chai-2 تصميم الأجسام المضادة العامة، حيث يُظهر القدرة على:

• استهداف نُظائر مُتعددة على بروتين واحد.
• إنتاج أجسام مضادة بتنسيقات مختلفة (مثل scFv، VHH).
• توليد أجسام مضادة تتفاعل مع أنواع مُختلفة في طلب واحد.

آثار نموذج Chai-2 على اكتشاف الأدوية:

يُختصر نموذج Chai-2 مدة اكتشاف الأدوية البيولوجية التقليدية من أشهر إلى أسابيع، مما يُوفر مُرشحين مُثبتين تجريبيًا في جولة واحدة فقط. يُمثل هذا النموذج نقلة نوعية في عمليات اكتشاف العلاجات، وذلك بفضل مُعدل نجاحه العالي، وتفرد تصميماته، ومرونة إمكانياته. يمكن توسيع إطار عمله ليشمل البروتينات المصغرة، والمُركبات الكبيرة الحلقية، والإنزيمات، وربما الجزيئات الصغيرة، ممهدًا الطريق لأنماط تصميم تعتمد على الحوسبة أولًا. تشمل الاتجاهات المستقبلية التوسع في مجال الأجسام المضادة ثنائية الخصوصية، ومُركبات الأجسام المضادة المُدمجة (ADCs)، واستكشاف تحسين الخصائص الفيزيائية الحيوية (مثل اللزوجة، والتجمع).

الخاتمة:

يُحدد نموذج Chai-2 معيارًا جديدًا لما يمكن تحقيقه باستخدام النماذج التوليدية في بيئات اكتشاف الأدوية الحقيقية. يُمثل هذا النموذج قفزة نوعية في مجال تصميم الأدوية، ويفتح آفاقًا جديدة في مجال الطب الحيوي.

المصدر: MarkTechPost