بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای پیشرفت در علوم شیمی!

به گزارش مجله خبری نگار/ایمنا، مدل‌سازی مولکولی با استفاده از هوش مصنوعی توانسته است تحولات بنیادینی در علوم شیمی، داروسازی و بیوتکنولوژی ایجاد کند. این رویکرد به کمک الگوریتم‌های پیشرفته، به پژوهشگران امکان می‌دهد که ساختار و رفتار مولکول‌ها را به‌طور دقیق و با سرعت بیشتری شبیه‌سازی کنند و تغییرات پیچیده‌تری را در سطح اتمی و مولکولی بررسی کنند.

هوش مصنوعی به‌ویژه در پیش‌بینی واکنش‌های مولکولی و ارزیابی پایداری ترکیبات جدید نقش قابل توجهی دارد، که به‌طور مستقیم به صرفه‌جویی در زمان و هزینه‌های تحقیقاتی منجر می‌شود. به تازگی، استفاده از روش‌های یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و شبکه‌های مولد متخاصم (GAN) بسیار گسترش یافته است. شبیه‌سازی‌مولکولی به پژوهشگران اجازه می‌دهند تا ساختار‌های سه‌بعدی مولکول‌ها و تعاملات بین آنها را با دقت بالاتری شبیه‌سازی کنند و دارو‌ها و مواد جدید را با کارایی بیشتری طراحی کنند. شبیه‌سازی‌مولکولی در کشف دارو‌های هدفمند برای بیماری‌های پیچیده، همچون سرطان و بیماری‌های ژنتیکی، به‌کار می‌روند و به تولید دارو‌هایی با اثر بخشی بالا کمک می‌کنند. یکی از مزایای استفاده از هوش مصنوعی در مدل‌سازی مولکولی، کاهش نیاز به انجام آزمایش‌های فیزیکی پرهزینه است.

مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های آزمایشگاهی را تحلیل کرده و نتایج بالقوه را پیش‌بینی کند، که این موضوع در زمان همه‌گیری‌ها و شرایط اضطراری که نیاز به واکسن و دارو‌های جدید افزایش می‌یابد، اهمیت دارد. با رشد روزافزون فناوری‌های هوش مصنوعی و قدرت محاسباتی پیش‌بینی می‌شود که این حوزه در آینده به کشف و توسعه دارو‌های جدید، مواد زیست‌سازگار و روش‌های جدیدی برای حفاظت از محیط زیست منجر شود، که اثرات گسترده‌ای بر بهبود کیفیت زندگی و پیشرفت علوم زیستی خواهد داشت.

مژگان فتحی، دکترای شیمی‌کاربردی و متخصص مدل سازی مولکولی به خبرنگار ایمنا می‌گوید: مدل‌سازی مولکولی به معنای شبیه‌سازی رفتار و ساختار مولکول‌ها با استفاده از روش‌های محاسباتی است؛ که کمک می‌کند تا به بررسی ساختار‌ها و تغییرات مولکولی در سطح اتمی و مولکولی پرداخته‌شود. این علم در حوزه‌های مختلف از جمله طراحی دارو، تولید مواد جدید، و حتی در حوزه کشاورزی کاربرد دارد.

وی می‌افزاید: با استفاده از ابزار‌های محاسباتی و روش‌های هوش مصنوعی، می‌توان فرآیند‌هایی را که در مقیاس‌های بسیار کوچک رخ می‌دهند، به شکلی قابل مشاهده و پیش‌بینی‌پذیر مدل‌سازی کرد، این کار با روش‌های سنتی آزمایشگاهی که نیازمند زمان و هزینه‌های زیادی است، قابل مقایسه نیست.

کارشناس مدل سازی مولکولی بیان می‌کند: هوش مصنوعی فرآیند‌های پیچیده را ساده‌تر می‌کند و امکان انجام تحلیل‌های عمیق‌تر را در زمان کوتاه‌تری فراهم می‌آورد، یکی از تکنیک‌های پیشرفته‌ای که امروزه مورد استفاده قرار می‌گیرد، یادگیری عمیق است که می‌تواند به شناسایی الگو‌های پنهان در داده‌های مولکولی کمک کند.

فتحی خاطرنشان می‌کند: مدل‌های شبکه‌های عصبی موجب می‌شود تا ساختار‌های سه‌بعدی مولکول‌ها را با دقت بیشتری شبیه‌سازی کرد و درک بهتری از نحوه تعاملات بین مولکول‌ها به دست آورد، این فرآیند در طراحی دارو‌هایی که به صورت هدفمند عمل می‌کنند، اهمیت زیادی دارد.

وی تصریح می‌کند: پیشرفت‌های زیادی در تکنیک‌های مدل‌سازی مولکولی با استفاده از هوش مصنوعی حاصل شده است. یکی از این پیشرفت‌ها استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) است که می‌تواند در شبیه‌سازی ساختار‌های سه‌بعدی مولکولی مؤثر باشد. استفاده از تکنیک‌های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP) کمک می‌کند تا مقالات و داده‌های علمی را به سرعت تحلیل کرد و الگو‌های رفتاری مولکول‌ها قابل شناسایی شود.

کارشناس مدل سازی مولکولی می‌افزاید: یکی دیگر از تکنیک‌های نوظهور، استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدل‌های مولکولی است. این روش موجب می‌شود که دانش به دست آمده از یک نوع مولکول را به مولکول‌های مشابه انتقال داده و با این کار، زمان و هزینه‌های مدل‌سازی را به میزان قابل توجهی کاهش داد. این تکنیک به ویژه در طراحی دارو‌های جدید و ترکیبات شیمیایی کاربرد دارد.

فتحی در ادامه خاطرنشان می‌کند: یکی از کاربرد‌های مهم مدل‌سازی مولکولی با هوش مصنوعی در حوزه داروسازی است. این فناوری موجب می‌شود که مولکول‌های دارویی را با دقت بیشتری شبیه‌سازی و تأثیر آنها را بر روی مولکول‌های دیگر و حتی بر ساختار‌های سلولی پیش‌بینی کرد. فرآیند کشف دارو‌های جدید و آزمایش آنها تسهیل شده و می‌توان دارو‌هایی طراحی کرد که به صورت اختصاصی بر هدف‌های خاصی عمل کنند.

وی می‌افزاید: در بیماری‌های ژنتیکی و سرطان‌ها، هوش مصنوعی کمک می‌کند که ترکیباتی را شبیه‌سازی کرد که مستقیم بر روی ژن‌ها یا پروتئین‌های خاصی اثر بگذارد و از انتشار سلول‌های سرطانی جلوگیری کند. این رویکرد می‌تواند به‌طور چشمگیری زمان و هزینه‌های تولید دارو را کاهش دهد و از طرفی اثر بخشی درمان را افزایش دهد.

کارشناس مدل سازی مولکولی از چالش‌های موجود در استفاده از هوش مصنوعی در مدل‌سازی مولکولی پرداخته و می‌افزاید: با وجود مزایای زیادی که هوش مصنوعی در مدل‌سازی مولکولی به ارمغان آورده، همچنان چالش‌های مهمی نیز وجود دارد. یکی از این چالش‌ها حجم وسیع داده‌های مولکولی است که باید برای آموزش مدل‌ها مورد استفاده قرار گیرد. داده‌های مولکولی بسیار پیچیده و گسترده هستند و گاهی جمع‌آوری آنها از لحاظ هزینه و زمان بسیار سنگین است.

فتحی تصریح می‌کند: یکی دیگر از چالش‌ها، دقت و صحت نتایج به‌دست‌آمده از مدل‌های هوش مصنوعی است. هرچند هوش مصنوعی نتایج دقیقی را ارائه می‌دهد، اما در برخی موارد نیاز به بررسی و ارزیابی بیشتری دارد. برای مثال، دریک مدل هوش مصنوعی ممکن است رفتار‌های مولکولی را به‌صورت دقیق پیش‌بینی کرد، اما این پیش‌بینی‌ها باید توسط دانشمندان شیمی و زیست‌شناسی به‌طور کامل بررسی و تأیید شود.

وی در پاسخ به چشم‌انداز آینده مدل‌سازی مولکولی با استفاده از هوش مصنوعی خاطرنشان می‌کند: با پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی و افزایش قدرت محاسباتی، انتظار می‌رود که مدل‌های مولکولی در آینده حتی قادر به پیش‌بینی رفتار‌های زیستی پیچیده‌تر در سطح سلولی باشند. این پیشرفت‌ها به‌ویژه در حوزه پزشکی و داروسازی تأثیر زیادی خواهد داشت، زیرا می‌تواند کمک کند تا بیماری‌ها را در سطح مولکولی مورد بررسی قرارداده و درمان‌های هدفمندتری ارائه کند.

کارشناس مدل سازی مولکول می‌افزاید: در زمینه محیط زیست، مدل‌سازی مولکولی کمک می‌کند تا مواد شیمیایی جدیدی طراحی کرد که به‌طور مؤثرتر و پایدارتر عمل کند و در عین حال آسیب کمتری به محیط زیست وارد کند. از طریق شبیه‌سازی رفتار مواد شیمیایی مختلف در محیط، راه‌حل‌هایی برای کاهش آلودگی‌ها و پاکسازی محیط زیست ارائه می‌دهد.

فتحی به اهمیت همکاری بین رشته‌های مختلف در حوزه مدل‌سازی مولکولی اشاره و تصریح می‌کند: مدل‌سازی مولکولی یک زمینه میان‌رشته‌ای است که نیازمند دانش و تخصص‌های گوناگون است. شیمی‌دانان نیاز به همکاری با متخصصین هوش مصنوعی و ریاضی دارند تا بتوانند مدل‌های دقیقی از ساختار‌ها و رفتار‌های مولکولی ایجاد کنند. زیست‌شناسان و پزشکان نیز در این فرآیند نقش مهمی ایفا می‌کنند، زیرا داده‌های زیستی را تحلیل کرده و مدل‌های هوش مصنوعی را برای پیش‌بینی رفتار‌های زیستی آماده می‌کند.

وی می‌افزاید: این همکاری‌ها به‌خصوص در حوزه پزشکی اهمیت ویژه‌ای دارد، زیرا بیماری‌های پیچیده‌ای مانند سرطان و بیماری‌های ژنتیکی نیازمند رویکرد‌های میان‌رشته‌ای هستند و تنها با همکاری نزدیک بین متخصصان رشته‌های مختلف، می‌توان به دستاورد‌های مؤثری در این حوزه دست یافت.

به‌گزارش ایمنا، شبیه‌سازی مولکولی تکنیکی محاسباتی است که برای مطالعه رفتار و ویژگی‌های مولکول‌ها در شرایط مختلف استفاده می‌شود، این روش به محققان اجازه می‌دهد تا به صورت مجازی تعاملات و حرکت مولکول‌ها را بازآفرینی کنند. با استفاده از دینامیک مولکولی، می‌توان حرکت اتم‌ها و مولکول‌ها را بر اساس قوانین فیزیکی شبیه‌سازی کرد.

کاربرد‌های شبیه‌سازی مولکولی شامل طراحی داروها، بررسی ویژگی‌های مواد جدید، مطالعه پروتئین‌ها و نوکلئیک، اسید‌ها در علوم زیستی، و تحلیل خواص فیزیکی مواد در شیمی و فیزیک است. این روش می‌تواند هزینه و زمان مورد نیاز آزمایش‌های عملی را کاهش داده و بینش عمیقی درباره سیستم‌های پیچیده مولکولی ارائه دهد.