اكتشاف واعد.. الذكاء الاصطناعي يحدد 3 بروتينات “خفية” حاسمة في عملية الإخصاب
تاريخ النشر: 20th, October 2024 GMT
النمسا – حدد فريق من الباحثين في النمسا ثلاثة بروتينات تعمل كمفتاح حاسم للسماح للحيوانات المنوية بالاندماج مع البويضة.
واستخدم الباحثون أداة الذكاء الاصطناعي AlphaFold من Google DeepMind التي حصل مطوروها على جائزة نوبل في الكيمياء في وقت سابق من هذا الشهر، للكشف عن كيفية تفاعل بروتينات الحيوانات المنوية على المستوى الجزيئي، ما ألقى الضوء على جانب أساسي من جوانب الإخصاب المشتركة بين الفقاريات.
ويبدأ الإخصاب عندما تنتقل الحيوانات المنوية إلى البويضة، مسترشدة بإشارات كيميائية. وبمجرد وصولها إلى البويضة، ترتبط الحيوانات المنوية بسطح البويضة، ما يؤدي إلى اندماج مادتها الوراثية لتشكيل الزيجوت (البويضة الملقحة أو المخصبة). ومع ذلك، ظلت الآليات الجزيئية الدقيقة التي تسمح بهذا التفاعل الحاسم بعيدة المنال.
واستخدم مختبر أندريا باولي في معهد أبحاث علم الأمراض الجزيئي (IMP) في فيينا، جنبا إلى جنب مع المتعاونين الدوليين، AlphaFold Multimer للتنبؤ بالتفاعلات البروتينية التي توجه اندماج الحيوانات المنوية والبويضة.
وركز الفريق على بروتينات غشاء الحيوانات المنوية، باستخدام AlphaFold للتنبؤ بالبروتينات التي قد ترتبط معا. وكشف تحليلهم أن بروتينين معروفين سابقا، Izumo1 و Spaca6، يتفاعلان مع بروتين ثالث تم اكتشافه حديثا، Tmem81.
وقال أندرياس بلاها، المؤلف المشارك للدراسة: :لقد فوجئنا باكتشاف بروتين جديد لم يتم وصفه من قبل. وقد ثبت أن هذا المركب الثلاثي الجديد، المكون من Izumo1 و Spaca6 و Tmem81، يلعب دورا حاسما في الإخصاب. وعندما تم تعطيل هذا المركب، أصبح ذكور سمك الزرد والفئران عقيمين”.
وأظهر الباحثون أن مركب بروتين الحيوانات المنوية هذا يتفاعل مع بروتين سطح البويضة في سمك الزرد، المعروف باسم Bouncer، والذي يعمل بمثابة “قفل”، ما يسمح للحيوانات المنوية بالاندماج مع البويضة. ودور Bouncer في سمك الزرد مماثل لوظيفة Juno في الثدييات، على الرغم من أن هذه البروتينات غير مرتبطة تطورا.
ويشير هذا الاكتشاف إلى أنه في حين ظلت بروتينات الحيوانات المنوية محفوظة عبر الأنواع، فإن بروتينات البويضات تطورت بشكل مستقل لتسهيل الإخصاب في الفقاريات المختلفة.
وأشار أندريا باولي، المؤلف الرئيسي للدراسة: “إن حقيقة أنها ظلت محفوظة على مدى ملايين السنين من التطور تُظهر مدى أهمية عملية القفل والمفتاح هذه”.
وأثبت الباحثون صحة تنبؤاتهم التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي من خلال التجارب على الكائنات الحية، مؤكدين أن هذا المركب البروتيني موجود ليس فقط في سمك الزرد، ولكن أيضا في الفئران والبشر. وهذا يشير إلى أن نفس مركب بروتين الحيوانات المنوية يمكن أن يكون سمة شاملة لإخصاب الفقاريات.
ويفتح هذا الاكتشاف آفاقا جديدة لاستكشاف علاجات الخصوبة والصحة الإنجابية، حيث أن البروتينات المعنية ضرورية لعملية الاندماج.
ويتوق الباحثون إلى استكشاف كيفية تطور بروتينات البويضات المتنوعة لدى الأنواع الحية المختلفة للتفاعل مع آلية الحيوانات المنوية المحفوظة.
نشرت الدراسة في مجلة Cell.
المصدر: Interesting Engineering
المصدر: صحيفة المرصد الليبية
كلمات دلالية: الحیوانات المنویة
إقرأ أيضاً:
الدماغ البشري يتفوّق على الذكاء الاصطناعي في حالات عدّة
لا شك أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد حققت إنجازات مذهلة، بدءًا من إتقان الألعاب وكتابة النصوص وصولًا إلى توليد الصور ومقاطع الفيديو المقنعة.
وقد دفع ذلك البعض إلى الحديث عن إمكانية أن نكون على أعتاب الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وهو نظام ذكاء اصطناعي يمتلك قدرات معرفية شاملة تشبه قدرات الإنسان.
في حين أن بعض هذا الحديث ما هو إلا ضجة إعلامية، إلا أن عددًا كافيًا من الخبراء في هذا المجال يأخذون الفكرة على محمل الجد، مما يستدعي إلقاء نظرة فاحصة عليها.
تحديات تعريف الذكاء الاصطناعي العامتدور العديد من النقاشات حول مسألة كيفية تعريف الذكاء الاصطناعي العام، وهو أمر يبدو أن الخبراء في هذا المجال لا يتفقون عليه.
ويساهم هذا في ظهور تقديرات متباينة حول موعد ظهوره، تتراوح بين "إنه موجود عمليًا" إلى "لن نتمكن أبدًا من تحقيقه". وبالنظر إلى هذا التباين، يستحيل تقديم أي نوع من المنظور المستنير حول مدى قربنا من تحقيقه.
لكن لدينا مثال موجود على الذكاء العام بدون "الاصطناعي" - وهو الذكاء الذي يوفره دماغ الحيوان، وخاصة الدماغ البشري.
ومن الواضح أن الأنظمة التي يتم الترويج لها كدليل على أن الذكاء الاصطناعي العام قاب قوسين أو أدنى لا تعمل على الإطلاق مثل الدماغ. قد لا يكون هذا عيبًا قاتلًا، أو حتى عيبًا على الإطلاق. من الممكن تمامًا أن يكون هناك أكثر من طريقة للوصول إلى الذكاء، اعتمادًا على كيفية تعريفه.
لكن من المحتمل أن تكون بعض الاختلافات على الأقل مهمة من الناحية الوظيفية، وحقيقة أن الذكاء الاصطناعي يسلك مسارًا مختلفًا تمامًا عن المثال العملي الوحيد الذي لدينا من المرجح أن يكون ذا مغزى.
مع وضع كل ذلك في الاعتبار، دعونا نلقي نظرة على بعض الأشياء التي يقوم بها الدماغ والتي لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية القيام بها.
أشارت أرييل جولدشتاين، الباحثة في الجامعة العبرية في القدس، إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية "مجزأة" في قدراتها. فقد تكون جيدة بشكل مدهش في شيء ما، ثم سيئة بشكل مدهش في شيء آخر يبدو مرتبطًا به.
وأكدت عالمة الأعصاب كريستا بيكر من جامعة ولاية كارولينا الشمالية على هذه النقطة، مشيرة إلى أن البشر قادرون على تطبيق المنطق في مواقف جديدة دون الحاجة إلى إعادة تعلم كل شيء من الصفر.
ذكر ماريانو شاين، مهندس جوجل الذي تعاون مع جولدشتاين، أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى الذاكرة طويلة المدى والمخصصة للمهام، وهي القدرة على نشر المهارات المكتسبة في مهمة ما في سياقات مختلفة.
أشارت بيكر إلى وجود تحيز نحو تفضيل السلوكيات الشبيهة بالسلوك البشري، مثل الردود التي تبدو بشرية والتي تولدها نماذج اللغات الكبيرة.
في المقابل، يمكن لذبابة الفاكهة، بدماغها الذي يحتوي على أقل من 150 ألف خلية عصبية، دمج أنواع متعددة من المعلومات الحسية، والتحكم في أربعة أزواج من الأطراف، والتنقل في بيئات معقدة، وتلبية احتياجاتها من الطاقة، وإنتاج أجيال جديدة من الأدمغة، وأكثر من ذلك.
الاختلافات الرئيسية بين الدماغ البشري والذكاء الاصطناعيتستند معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، بما في ذلك جميع نماذج اللغات الكبيرة، على ما يسمى بالشبكات العصبية.
تم تصميم هذه الشبكات لتقليد كيفية عمل بعض مناطق الدماغ، مع وجود أعداد كبيرة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تأخذ مدخلات وتعدلها ثم تمرير المعلومات المعدلة إلى طبقة أخرى من الخلايا العصبية الاصطناعية. لكن هذا التقليد محدود للغاية.
فالخلايا العصبية الحقيقية متخصصة للغاية، وتستخدم مجموعة متنوعة من الناقلات العصبية وتتأثر بعوامل خارج الخلايا العصبية مثل الهرمونات. كما أنها تتواصل من خلال سلسلة من النبضات المتغيرة في التوقيت والشدة، مما يسمح بدرجة من الضوضاء غير الحتمية في الاتصالات.
تهدف الشبكات العصبية التي تم إنشاؤها حتى الآن هي إلى حد كبير أنظمة متخصصة تهدف إلى التعامل مع مهمة واحدة.
في المقابل، يحتوي الدماغ النموذجي على الكثير من الوحدات الوظيفية التي يمكنها العمل بالتوازي، وفي بعض الحالات دون أي نشاط تحكمي يحدث في مكان آخر في الدماغ.
تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية عمومًا حالتين: التدريب والنشر. التدريب هو المكان الذي يتعلم فيه الذكاء الاصطناعي سلوكه؛ النشر هو المكان الذي يتم فيه استخدام هذا السلوك.
في المقابل، لا يحتوي الدماغ على حالات تعلم ونشاط منفصلة؛ إنه في كلا الوضعين باستمرار، بينما في كثير من الحالات، يتعلم الدماغ أثناء العمل.
بالنسبة للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا يمكن تمييز "الذاكرة" عن الموارد الحسابية التي تسمح لها بأداء مهمة والاتصالات التي تم تشكيلها أثناء التدريب. في المقابل، تمتلك الأنظمة البيولوجية عمرًا من الذكريات للاعتماد عليها.
القيود والتحدياتمن الصعب التفكير في الذكاء الاصطناعي دون إدراك الطاقة الهائلة والموارد الحسابية المستخدمة في تدريبه. لقد تطورت الأدمغة في ظل قيود هائلة على الطاقة وتستمر في العمل باستخدام طاقة أقل بكثير مما يمكن أن يوفره النظام الغذائي اليومي.
وقد أجبر هذا علم الأحياء على إيجاد طرق لتحسين موارده والاستفادة القصوى من تلك التي يخصصها لمهمة ما.
في المقابل، فإن قصة التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي هي إلى حد كبير قصة رمي المزيد من الموارد عليها.
ويبدو أن خطط المستقبل (حتى الآن على الأقل) تشمل المزيد من هذا، بما في ذلك مجموعات بيانات تدريب أكبر وعدد أكبر من الخلايا العصبية الاصطناعية والوصلات بينها.
كل هذا يأتي في وقت تستخدم فيه أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية بالفعل ثلاثة أضعاف الخلايا العصبية التي نجدها في دماغ ذبابة الفاكهة وليس لديها أي مكان قريب من القدرات العامة للذبابة.
فريدة سيف النصر: الست لو عدت الـ 60 سنة من حقها تقلع الحجاب شرعًا