تصميم الذكاء الاصطناعي لجينومات وظيفية كاملة

صمّم نموذج لغة الجينوم Evo 2 جينومات وظيفية جديدة لفيروس العاثية ΦX174. وتمّ تصنيع حوالي 300 تصميم من التصاميم المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي كيميائيًا واختبارها في المختبر. أظهرت ستة عشر عاثية مُصنّعة قدرتها على البقاء، وثبتت فعاليتها ضد بكتيريا الإشريكية القولونية المقاومة، مما يشير إلى أن العلاج بالعاثيات قد يكون خيارًا لمواجهة مقاومة البكتيريا. ويُعدّ هذا إنجازًا علميًا بارزًا، إذ إنها المرة الأولى التي يصمّم فيها نموذج لغوي وظيفة بيولوجية على مستوى الجينوم الكامل. 

لقد عملت عملية التطور على مدى ثلاثة مليارات سنة تقريبًا، مصممةً الأنظمة البيولوجية في الطبيعة من خلال الطفرات العشوائية والانتخاب الطبيعي. واستخدم الإنسان الانتخاب الاصطناعي لفترة طويلة لتشكيل الخصائص البيولوجية للنباتات والحيوانات. وتُعد الهندسة الوراثية أداةً راسخةً الآن لتصميم الأنظمة البيولوجية، بفضل التقدم الذي أحرزته البيولوجيا الجزيئية في العقود القليلة الماضية. ويتطلب ذلك التنبؤ بالتفاصيل الهيكلية لتصميم وظيفي وقابل للتطبيق، وهي مهمة معقدة وصعبة. وقد ساهمت القدرة الحاسوبية الهائلة لنماذج التعلم الآلي الحديثة، المدربة بشكل مناسب باستخدام بيانات تطورية وجينية ذات صلة، في تعزيز البحث عن التصاميم البيولوجية الوظيفية. 

في الآونة الأخيرة، وجد الذكاء الاصطناعي التوليدي تطبيقات في تصميم الأنظمة البيولوجية المعقدة على مستوى الجينات والبروتينات الفردية. في عام 2025، أظهر باحثون أن نموذجًا لغويًا مُدرَّبًا على نطاق واسع باستخدام بيانات تطورية قادر على توليد بروتينات وظيفية جديدة. وقدّموا ESM3، وهو نموذج لغوي للبروتينات يُولِّد بنية البروتين وتسلسل الأحماض الأمينية عند إدخال البيانات. وتُحدِّد تسلسلات البروتينات البنية ثلاثية الأبعاد والوظيفة الخلوية للبروتين. 

تُدرَّب نماذج لغة الجينوم على مجموعات ضخمة من الحمض النووي تضم ملايين الجينومات من جميع مجالات الحياة. ونتيجةً لذلك، تتعلم هذه النماذج القيود التطورية التي تُشكِّل تسلسلات الحمض النووي في الطبيعة. هل يمكن لنموذج لغة الجينوم أن يُولِّد جينومات وظيفية كاملة؟ 

في دراسة حديثة نُشرت في 6 أغسطس 2026، نجح الباحثون في استخدام نموذجي لغة الجينوم Evo 1 وEvo 2 لإنتاج جينومات كاملة لفيروس العاثية ΦX174، ذات بنية جينية واقعية وتخصص عالٍ تجاه بكتيريا الإشريكية القولونية C. وقد استخدموا العاثية ΦX174 الطبيعية كنموذج تصميم. تم تقييم آلاف الجينومات المُنتجة، منها حوالي 300 جينوم تم تصنيعها كيميائيًا واختبارها في المختبر. وُجد أن ستة عشر عاثية منها قابلة للحياة. كانت هذه العاثيات الجديدة قادرة على التغلب بسرعة على سلالات الإشريكية القولونية المقاومة لـ ΦX174 عند اختبار قدرتها على ذلك.

ترتقي هذه الدراسة بنماذج لغة الجينوم إلى مستوى جديد، إذ أظهرت قدرتها على استيعاب القيود التطورية في تسلسلات الحمض النووي بدقة كافية لإنتاج جينومات وظيفية كاملة. كما أنها تُرسي أساسًا متينًا لعلاجات العاثيات ضد البكتيريا المقاومة. 

***

المراجع:

1. هايز تي. و2025. محاكاة 500 مليون سنة من التطور باستخدام نموذج لغوي. مجلة ساينس. 16 يناير 2025. المجلد 387، العدد 6736، الصفحات 850-858. DOI: https://doi.org/10.1126/science.ads0018
2. الملك إس إتش وl. 2026. التصميم التوليدي للبكتيريا باستخدام نماذج لغة الجينوم. علوم6 أغسطس 2026. المجلد 393، العدد 6811. DOI: https://doi.org/10.1126/science.aec2657
3. إنجلسباي تي في وهانكي إم إس، 2026. الجينومات الفيروسية المصممة بالذكاء الاصطناعي. العلم. 6 أغسطس 2026. المجلد 393، العدد 6811، الصفحات 563-564. DOI: https://doi.org/10.1126/science.aej8512
4. الذكاء الاصطناعي يبتكر قاتلاً جديداً لبكتيريا الإشريكية القولونية. تقارير ستانفورد. 6 أغسطس 2026. متاح على https://news.stanford.edu/stories/2026/08/evo-2-ai-tool-e-coli-killer-bacteriophages

***

مقالات ذات صلة: 

1. واجهات الدماغ والحاسوب (BCI): نحو اندماج البشر مع الذكاء الاصطناعي  (18 March 2026)
2. سارة: أول أداة توليدية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتعزيز الصحة من منظمة الصحة العالمية (2 April 2024)
3. الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI): تصدر منظمة الصحة العالمية إرشادات جديدة بشأن إدارة LMMs (شنومكس يناير شنومكس)
4. تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) بإجراء الأبحاث في الكيمياء بشكل مستقل (26 ديسمبر 2023) 
5. الذكاء الاصطناعي للتشخيص الطبي السريع والفعال (15 April 2018) 

***