جوجل تطلق محرك تصميم الأدوية بالذكاء الاصطناعي IsoDDE: يُشاد به على أنه "AlphaFold 4"، يتفوق على الجيل السابق من حيث الأداء، لكنه لم يعد مفتوح المصدر

أطلقت شركة Isomorphic Labs التابعة لجوجل، التي يقودها أيضا الرئيس التنفيذي لشركة DeepMind ديميس هاسابيس، IsoDDE، وهو جيل جديد من محرك تصميم الأدوية بالذكاء الاصطناعي يدعى “AlphaFold 4” من إنتاج Nature.

لقد سحق الجيل السابق تماما، لكنه اختار أن يكون مغلقا تماما. قد يكون العصر الذهبي للذكاء الاصطناعي للعلوم يغلق أبوابه.

في عام 2024، وقف ديميس حسابيس على منصة نوبل بسبب ألفا فولد.

يستخدم هذا النموذج الذكائي الذي يمكنه التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات أكثر من 3 ملايين باحث في أكثر من 190 دولة، وهو مثال مرجعي على أن الذكاء الاصطناعي يفيد البشرية جمعاء.

لجنة نوبل لا تمنح الخوارزمية بقدر ما تمنح روحا - حيث تضع أقوى الأدوات العلمية في يد كل باحث مجانا.

بعد ستة عشر شهرا، تم الكشف عن خليفة ألفا فولد.

في 10 فبراير، أصدرت شركة إيزومورفيك لابز، وهي شركة أدوية بالذكاء الاصطناعي أسسها حسابيس، تقريرا تقنيا من 27 صفحة يعرض محرك تصميم دواء يدعى IsoDDE، والذي سحق ألفا فولد 3 بشكل شامل في الأداء، وقد قيم عالم الأحياء الحاسوبية في جامعة كولومبيا محمد القريشي باعتباره “تقدما كبيرا على مستوى ألفا فولد 4”.

لكن هذه المرة، لن يتم نشر الشيفرة، ولن تنشر الصحيفة، ولن يتم مشاركة الطريقة.

كان ماكس جادربيرغ، رئيس مختبرات إيزومورفيك، صريحا مع نيتشر: لا نخطط للكشف عن “الوصفة السرية”.

من المرجح أن تنتهي ملحمة ألفا فولد مفتوحة المصدر في الجيل الثالث.

القدرة بالفعل قوية بشكل مخيف

لنبدأ بما فعله IsoDDE، والذي يساعد على فهم سبب كثرة الجدل لاحقا.

لاستخدام تشبيه أقل صرامة: إذا فكرت في البروتين كقفل ثابت، فإن جزيء الدواء هو المفتاح. ما يفعله AlphaFold هو مساعدتك على رؤية شكل هذا القفل.

لكن ليس كافيا لرؤية القفل – عليك أن تعرف إذا كان المفتاح يمكنه الدوران عند إدخاله، أو إذا كان مغلقا بإحكام، أو حتى إذا كان هناك فتحة مفتاح أخرى في القفل لم تلاحظها على الإطلاق.

IsoDDE يجيب على هذه الأسئلة الأصعب.

إنه محرك موحد يدمج قدرات مثل التنبؤ الهيكلي، وحساب قوة الربط، واكتشاف مواقع الربط المخفي.

الأرقام بديهية جدا.

في اختبار مخصص لاختبار ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرا على التعامل مع هياكل بروتينية جديدة “لم تحدث من قبل” (اختبار Runs N’ Pos)، حقق IsoDDE معدل نجاح أكثر من ضعف معدل نجاح AlphaFold 3 (AF3) عندما كان التشابه بين عينة الاختبار وبيانات التدريب منخفضا بين 0-20٪ (وهو الوضع الأصعب).

من بين أصعب 60 حالة، كانت 17 منها فشلا كاملا في AlphaFold 3 وIsoDDE نجح.

فشل AlphaFold 3 في هذا المثال مع صحة IsoDDE

عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ بكيفية تعرف الأجسام المضادة على الأهداف، فإن معدل نجاح التنبؤ عالي الدقة ل IsoDDE أعلى بمقدار 2.3 مرة من معدل AlphaFold 3 ويقارب 20 ضعف معدل Boltz-2، وهو نموذج مفتوح المصدر رئيسي آخر.

أكثر ما يدهش الزملاء هو التنبؤ بارتباط الألفة – أي تحديد مدى إحكاما ارتباط جزيء الدواء بالهدف.

اعتمدت هذه المهمة تقليديا على طريقة محاكاة فيزيائية تسمى FEP، وهي مكلفة حسابيا للغاية وتتطلب من المختبر توفير هياكل بلورية كنقطة انطلاق.

لم يتفوق IsoDDE فقط على جميع طرق الذكاء الاصطناعي بشكل عام، حتى FEP، في عدة اختبارات عامة، ولم يتطلب أي بيانات تجريبية في البداية.

هناك أيضا حالة جميلة بشكل خاص في التقرير الفني.

هناك بروتين يسمى سيربلون، وقضى العلماء 15 عاما يعتقدون أن له موقع ارتباط دوائي واحد فقط. لم يكتشف بحث جديد تجريبيا موقع تجليد مخفي ثان إلا في بداية هذا العام.

وقد دخل IsoDDE للتو تسلسل الأحماض الأمينية لهذا البروتين ووجد كلا الموقعين — بما في ذلك الموقع الذي كان مخفيا لمدة 15 عاما.

المختبرات تفعل الشيء نفسه مع تجارب الغمر الكريستالي المكلفة والكثير من الوقت. IsoDDE يستغرق بضع ثوان فقط.

قال القريشي إنه أعجب بشدة بقدرة IsoDDE على التعميم على الأنظمة الجزيئية غير المألوفة تماما، “مما يدل على أنهم لا بد أنهم فعلوا شيئا جديدا جدا.”

المصدر المغلق: الجزء المزعج حقا في القصة

إذا كان IsoDDE برنامجا تجاريا عاديا، فالمصدر المغلق أمر طبيعي، فلا يوجد الكثير ليقوله.

المشكلة أن سلفه، ألفا فولد، يمثل قيمة مختلفة تماما.

تم فتح المصدر في ألفا فولد 2 في عام 2021، ونشرت الورقة المصاحبة في مجلة نيتشر، ونتائج التنبؤ مجانية ومفتوحة للعالم.

هذا يتجاوز التكنولوجيا نفسها بكثير — فهو يثبت إمكانية أن الأبحاث المتقدمة في الذكاء الاصطناعي الممولة من عمالقة التكنولوجيا يمكن أن تصبح حقا منفعة عامة للبشرية جمعاء.

استخدمه أكثر من 3 ملايين عالم لأبحاثهم الخاصة، وتسارعت العديد من المشاريع، وغيرت أنهار كاملة من علم الأحياء مسارها معه.

كما نشر ألفا فولد 3 لعام 2024 أوراقا بحثية، وعلى الرغم من أن سرعة البرمجة مفتوحة المصدر أثارت جدلا، إلا أنها أصبحت أخيرا مفتوحة للمجتمع الأكاديمي.

IsoDDE يكسر هذا التقليد.

التقرير الفني المكون من 27 صفحة يحتوي على تفاصيل تافئة قليلة حول بنية النموذج ومنهجية التدريب.

العنوان الفرعي لتقرير Nature واضح: العلماء “يمكنهم فقط التكهن بكيفية تحقيق نتائج مماثلة.”

كلمات جادربيرغ لمجلة Nature مثيرة للاهتمام. قال إنه يأمل أن يلهم التقرير الفرق الأخرى.

لكن رد القريشي ربما يعكس المشاعر الحقيقية للأوساط الأكاديمية: “المشكلة أننا لا نعرف التفاصيل.”

يعتقد بعض الناس أنه من المنطقي أن تحمي مختبرات إيزومورفيك كشركة تجارية تقنيتها الأساسية. بالطبع هذا صحيح.

لكن من الجدير بالسؤال: عندما يصبح الذكاء الاصطناعي في المجال العلمي أقوى وأكثر تركيزا في أيدي عدد قليل من الشركات، من سيقرر مدى انفتاح هذه القدرات؟

حصلت مختبرات إيزومورفيك على تمويل بقيمة 600 مليون دولار ووقعت اتفاقية شراكة محتملة بقيمة 3 مليارات دولار مع إيلي ليلي ونوفارتس، مع تشغيل 17 خط أنابيب أدوية داخليا.

قال هاسابيس في دافوس في يناير من هذا العام إن أولى الأدوية المصممة بالذكاء الاصطناعي من المتوقع أن تدخل التجارب السريرية بحلول نهاية عام 2026.

الشركة تتحول من معهد أبحاث علمية إلى آلة تجارية.

يشير دييغو ديل ألامو، عالم الأحياء الهيكلية الحاسوبية في شركة تاكيدا للأدوية، إلى جانب دقيق آخر: فقد استثمرت مختبرات إيزومورفيك سابقا جهدا كبيرا في العمل مع شركات الأدوية وربما حصلت على كمية كبيرة من البيانات التجريبية الخاصة.

لا يعرف مدى مساهمة هذه البيانات الإضافية في أداء IsoDDE.

إذا كانت الميزة الأساسية تأتي من حواجز البيانات وليس من ابتكار الخوارزميات، فإن ما يسمى ب “الحافز” هو أشبه بإيماءة.

معسكر المصادر المفتوحة لا يستسلم

المصادر المغلقة تسبب القلق، لكنها أيضا تثير المنافسة.

غابرييلي كورسو، المطور المشارك لبولتز-2 ومؤسس شركة بولتز غير الربحية، واضح بأنه لا يرى البيانات الخاصة كعامل رئيسي، إذ لا يزال هناك مجال كبير لتحسين البيانات العامة.

يحدد IsoDDE خط أساس أداء جديد “يحتاج إلى اللحاق بالركب ويمكن تجاوزه تماما”.

شركة أخرى، ديب أوريجن، كانت أكثر شهرة، حيث أصدرت بيانا مباشرا في اليوم التالي لإصدار IsoDDE بأن محرك DODock الخاص بها قد وصل بالفعل إلى مستويات أداء مماثلة على نفس المعيار في أغسطس 2025 - باستخدام مسار تقني مختلف تماما.

مجتمع المصدر المفتوح لم يكن خاملا خلال العامين الماضيين. بعد إصدار ألفا فولد 3، قامت عدة فرق بتطوير نماذج مفتوحة المصدر تقترب أو حتى تتجاوزها جزئيا، بما في ذلك بولتز-1/2، تشاي-1، بروتينيكس، وغيرها.

مجال الأدوية بالذكاء الاصطناعي يكرر النص في مجال نماذج اللغة الكبيرة: شركة واحدة تظهر نتائج مذهلة في المصادر المغلقة، وتبع مجتمع المصادر المفتوحة بأكمله نفس النهج بسرعة، مما قلص الفجوة من الجيل إلى اللحاق بالركب.

لكن هناك فرق أساسي.

بيانات التدريب لنماذج اللغة: نص الإنترنت، هي مورد عام شبه غير محدود.

جزء كبير من بيانات التدريب في الأدوية بالذكاء الاصطناعي، خاصة بيانات تجارب الأدوية البروتينية عالية الجودة، هو في أيدي شركات الأدوية.

إذا كان خندق نموذج المصدر المغلق مبنيا على البيانات الخاصة، فسيكون من الصعب جدا على المصادر المفتوحة اللحاق بالركب.

الأبواب المغلقة

قد تمتد تداعيات هذا إلى ما هو أبعد من مجال اكتشاف الأدوية نفسه.

على مدى السنوات القليلة الماضية، أصبح “الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يدفع التقدم العلمي” سردية مقبولة على نطاق واسع. ألفا فولد هو أقوى دليل على هذه السردية.

كلما سأل أحدهم عن من يستفيد من أبحاث الذكاء الاصطناعي التي تديرها شركات التقنية العملاقة، فإن ألفا فولد هو أفضل إجابة — انظر، ثلاثة ملايين عالم حول العالم يستخدمونه مجانا.

الآن، عندما يختار أحفاد ألفا فولد المباشرون إغلاق المصدر، تم تمزيق هذه السردية.

تشير إلى اتجاه محتمل في المستقبل:

الذكاء الاصطناعي، الأداة الأقوى في مجال العلوم الأساسية، تحول تدريجيا من منفعة عامة إلى أصل تجاري؛

تنشر النتائج الرائدة على شكل تقارير تقنية بدلا من أوراق علمية محكمة العلم؛

الأكاديميا ترى النتائج، لكن لا ترى الأساليب.

قال حسابيس ذات مرة إن الذكاء الاصطناعي في العلم هو قضية أغنى من نماذج اللغة. صحيح. لكن فرضية الوفرة هي الانفتاح.

عندما يكون أقوى الذكاء الاصطناعي العلمي متاحا فقط للعملاء المدفوعين، فإن الغالبية العظمى من الناس في المجتمع العلمي يمكنهم فقط المشاهدة من خارج السياج.

ميدالية نوبل من ألفا فولد منقوشة على فكرة منح المعرفة للجميع. التقرير الفني ل IsoDDE يقول إن مستقبلا أقوى.

المسافة بين الاثنين هي الخيار الذي يتخذ في هذه الحقبة.