في إنجاز علمي قد يعيد تشكيل مستقبل تطوير الأدوية، نجح باحثون من IBM وModerna في استخدام خوارزمية كمومية لمحاكاة أطول تسلسل mRNA على الإطلاق على حاسوب كمومي، مما يفتح آفاقًا جديدة تتجاوز حدود الذكاء الاصطناعي الحالي.
محتويات المقالة:
- مقدمة: اختراق في عالم المحاكاة الجزيئية
- تحدي طي البروتين: لماذا هو صعب جدًا؟
- حدود الذكاء الاصطناعي والحاجة إلى بديل
- تفاصيل التجربة: كيف تم الإنجاز الكمومي؟
- تحطيم الأرقام القياسية
- الإمكانات المستقبلية: نحو لقاحات أكثر فعالية
- التحديات المقبلة في الحوسبة الكمومية
- خاتمة: الحوسبة الكمومية كقوة جديدة في العلوم البيولوجية
مقدمة: اختراق في عالم المحاكاة الجزيئية
نجح باحثون في شركتي IBM وModerna في استخدام خوارزمية محاكاة كمومية للتنبؤ بالبنية الثانوية المعقدة لتسلسل RNA المرسال (mRNA) بطول 60 نيوكليوتيد، وهو أطول تسلسل يتم محاكاته على الإطلاق على حاسوب كمومي. يمثل هذا الإنجاز خطوة مهمة نحو التغلب على قيود أجهزة الكمبيوتر التقليدية ونماذج الذكاء الاصطناعي في فهم الجزيئات البيولوجية المعقدة، مما قد يسرع من تطوير لقاحات وعلاجات أكثر فعالية في المستقبل.
تحدي طي البروتين: لماذا هو صعب جدًا؟
الحمض النووي الريبوزي المرسال (mRNA) هو جزيء يحمل المعلومات الوراثية من الحمض النووي (DNA) إلى الريبوسومات، حيث يوجه تخليق البروتين في الخلايا. على الرغم من أنه يتكون من شريط واحد فقط من الأحماض الأمينية، إلا أن mRNA له بنية ثانوية تتكون من سلسلة من الطيات التي تعطي الجزيء شكله ثلاثي الأبعاد المحدد. هذا الشكل هو الذي يحدد وظيفته.
المشكلة هي أن عدد التكوينات الممكنة للطي يزداد بشكل كبير مع كل نيوكليوتيد إضافي. هذا يجعل تحدي التنبؤ بالشكل الذي سيتخذه جزيء mRNA مستعصيًا على الحل على المستويات الأعلى باستخدام أجهزة الكمبيوتر التقليدية.
حدود الذكاء الاصطناعي والحاجة إلى بديل
تقليديًا، اعتمدت هذه التنبؤات على أجهزة الكمبيوتر الثنائية الكلاسيكية ونماذج الذكاء الاصطناعي مثل AlphaFold من Google DeepMind. يمكن للخوارزميات التي تعمل على هذه البنى الكلاسيكية معالجة تسلسلات mRNA تحتوي على «مئات أو آلاف النيوكليوتيدات»، ولكن فقط عن طريق استبعاد الميزات ذات التعقيد العالي مثل «العقد الكاذبة» (pseudoknots). هذه العقد الكاذبة هي لفات وأشكال معقدة في البنية الثانوية للجزيء قادرة على الانخراط في تفاعلات داخلية أكثر تعقيدًا من الطيات العادية. من خلال استبعادها، تكون دقة أي نموذج للتنبؤ بطي البروتين محدودة بشكل أساسي. هنا يأتي دور الحوسبة الكمومية.
تفاصيل التجربة: كيف تم الإنجاز الكمومي؟
أظهرت تجربة IBM وModerna كيف يمكن استخدام الحوسبة الكمومية لتعزيز الطرق التقليدية. أجرى الباحثون تجارب متعددة باستخدام خوارزميات محاكاة كمومية تعتمد على الكيوبتات (qubits) – المكافئ الكمومي للبت في الكمبيوتر – لنمذجة الجزيئات.
باستخدام 80 كيوبتًا فقط (من إجمالي 156 ممكنًا) على وحدة المعالجة الكمومية R2 Heron، استخدم الفريق خوارزمية كمومية تباينية (CVaR-based VQA) – وهي خوارزمية تحسين كمومية مصممة على غرار بعض التقنيات المستخدمة لتحليل التفاعلات المعقدة مثل تجنب الاصطدام وتقنيات تقييم المخاطر المالية – للتنبؤ بالبنية الثانوية لتسلسل mRNA بطول 60 نيوكليوتيد.
تحطيم الأرقام القياسية
كان أفضل رقم قياسي سابق لنموذج محاكاة قائم على الكم، وفقًا للدراسة، هو تسلسل بطول 42 نيوكليوتيد. يمثل الانتقال إلى 60 نيوكليوتيد قفزة كبيرة في القدرة على التعامل مع التعقيد. كما قام الباحثون بتوسيع نطاق التجربة من خلال تطبيق تقنيات تصحيح الأخطاء الحديثة للتعامل مع الضوضاء التي تولدها الوظائف الكمومية، والتي تعد أحد أكبر التحديات في الحوسبة الكمومية الحالية.
الإمكانات المستقبلية: نحو لقاحات أكثر فعالية
يعد فهم والتنبؤ بأدق تفاصيل طيات بروتين جزيء mRNA أمرًا جوهريًا لتطوير تنبؤات أقوى، وبالتالي لقاحات أكثر فعالية قائمة على mRNA. من خلال القدرة على محاكاة هذه الهياكل المعقدة بدقة، بما في ذلك العقد الكاذبة، يمكن للعلماء تصميم جزيئات mRNA أكثر استقرارًا وفعالية لتحفيز الاستجابات المناعية المطلوبة.
في الدراسة الجديدة، أظهر الفريق مبدئيًا فعالية النموذج التجريبي في تشغيل حالات محاكاة تصل إلى 156 كيوبتًا لتسلسلات mRNA تصل إلى 60 نيوكليوتيد. كما أجروا أبحاثًا أولية تظهر إمكانية توظيف ما يصل إلى 354 كيوبتًا لنفس الخوارزميات في بيئات خالية من الضوضاء.
التحديات المقبلة في الحوسبة الكمومية
على الرغم من هذا التقدم المثير، أشار الباحثون إلى أن «هذه الأساليب تتطلب تطوير تقنيات متقدمة لتضمين هذه الدوائر الخاصة بالمشكلات في الأجهزة الكمومية الحالية». هذا يشير إلى أنه ستكون هناك حاجة إلى خوارزميات وبنى معالجة أفضل لتعزيز البحث. لا تزال الحوسبة الكمومية في مراحلها الأولى، ولكن هذه التجربة تظهر أنها بدأت بالفعل في معالجة المشكلات التي تتجاوز قدرات أقوى أجهزة الكمبيوتر العملاقة لدينا.
خاتمة: الحوسبة الكمومية كقوة جديدة في العلوم البيولوجية
يمثل هذا التعاون بين IBM وModerna لحظة محورية، حيث تنتقل الحوسبة الكمومية من عالم النظرية إلى التطبيق العملي في أحد أهم مجالات العلوم البيولوجية. من خلال إظهار القدرة على محاكاة جزيئات mRNA المعقدة بطريقة تتجاوز قدرات الذكاء الاصطناعي الحالي، يفتح هذا البحث الباب أمام عصر جديد من تصميم الأدوية واللقاحات بدقة غير مسبوقة. قد لا تكون الحوسبة الكمومية بديلاً كاملاً للذكاء الاصطناعي، ولكنها تبرز كأداة قوية بشكل لا يصدق يمكنها حل أنواع معينة من المشكلات التي كانت تعتبر في السابق غير قابلة للحل.
