محققان با بهره‌گیری از یادگیری ماشین، روشی نوین برای طراحی مولکول‌های «عنکبوت‌مانند» ابداع کرده‌اند. این مولکول‌ها قادرند قفس‌های مولکولی را با دقت بسیار بالا از هم جدا کنند. این نوآوری که از سیستم‌های زیستی الهام گرفته شده است، می‌تواند با بهینه‌سازی برهمکنش‌های مولکولی، در زمینه‌هایی چون دارورسانی هدفمند و ژن‌درمانی انقلابی ایجاد کند. نقش یادگیری ماشین در این طراحی‌ها، افزایش کارایی و صرفه‌ی اقتصادی را به دنبال دارد.
دانشمندان با یادگیری ماشینی، بازکننده‌های مولکولی می‌سازند
دانشمندان برای دقیق‌تر، ارزان‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تر کردن درمان‌های پزشکی، از یادگیری ماشینی برای طراحی راه‌حل‌های نوآورانه استفاده می‌کنند. یکی از این پیشرفت‌ها، ساخت «بازکننده» مولکولی است. این بازکننده می‌تواند قفس‌های پیچیده‌ی مولکولی را از هم جدا کند. طرح این بازکننده از فرآیندهای پویای موجود در سیستم‌های زنده الهام گرفته شده است. این پیشرفت می‌تواند زمینه‌هایی مانند ژن‌درمانی و دارورسانی هدفمند را به طور چشمگیری بهبود بخشد.
چالش قفس‌های مولکولی
قفس‌های مولکولی که اغلب در کاربردهای علمی و پزشکی به کار می‌روند، از ذراتی تشکیل شده‌اند که با الگوهای هندسی پیچیده کنار هم قرار گرفته‌اند و مولکول‌های دیگر را در بر می‌گیرند. این ساختارها، مانند پوسته‌های بیست‌وجهی که توسط محققان بررسی شده‌اند، شبیه کپسیدهای پروتئینی اطراف ویروس‌ها هستند. برای کاربردهای عملی، مانند دارورسانی، باز کردن دقیق این قفس‌ها ضروری است. اما حفظ یکپارچگی ساختاری در عین حذف انتخابی اجزا، به روش‌های پیشرفته‌ای نیاز دارد. رسیدن به این تعادل، چالش‌برانگیز است.
ورود «عنکبوت»: نوآوری در یادگیری ماشینی
تیمی به سرپرستی رایان ک. کروگر در دانشگاه هاروارد، با استفاده از یادگیری ماشینی، رویکرد جدیدی را توسعه داده‌اند. آن‌ها مولکول طراحی‌شده را «عنکبوت» نامیده‌اند. این مولکول با ساختار انعطاف‌پذیر و هندسی خود، برای هدف قرار دادن ذرات خاص پوسته در قفس‌های مولکولی طراحی شده است. طراحی آن شامل یک پایه‌ی پنج ضلعی با یک «ذره‌ی سر» در رأس است. این ساختار، امکان برهمکنش دقیق با ذرات قفس را فراهم می‌کند.
یادگیری ماشینی نقش مهمی در تنظیم پارامترهای عنکبوت، مانند ابعاد، انعطاف‌پذیری و نیروهای برهمکنش آن داشته است. محققان به جای شبیه‌سازی‌های brute-force که به منابع محاسباتی بسیار زیادی نیاز دارند، از یادگیری ماشینی برای به حداقل رساندن یک تابع زیان استفاده کردند. این تابع، تعادل ظریف بین جداسازی قفس و حفظ زیرساختار اطراف آن را در نظر می‌گیرد.
یافته‌های کلیدی و پیامدهای گسترده
این مطالعه نشان داد که عدم تقارن در طراحی عنکبوت، انرژی لازم برای جداسازی را کاهش می‌دهد. به ویژه، عنکبوت‌هایی با پاهای انعطاف‌پذیر و نامتقارن، از نظر کارایی از نمونه‌های متقارن خود عملکرد بهتری داشتند. این یافته، توانایی یادگیری ماشینی را برای بهینه‌سازی حتی پیچیده‌ترین برهمکنش‌های مولکولی نشان می‌دهد.
علاوه بر این، روش استفاده شده در این تحقیق، کاربردهای گسترده‌تری دارد. این رویکرد با بهینه‌سازی مستقیم شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی، می‌تواند برای سیستم‌های مختلف تطبیق داده شود و راه را برای آزمایش مدل‌های نظری که پیش از این به دلیل محدودیت‌های فنی امکان‌پذیر نبودند، هموار کند.
این نوآوری نه تنها همکاری بین یادگیری ماشینی و دینامیک مولکولی را برجسته می‌کند، بلکه راه‌های جدیدی را برای پیشرفت در پزشکی و علم مواد باز می‌کند. کاربردهای آینده می‌تواند شامل ساخت سیستم‌های دارورسانی پاسخگو تا طراحی مواد خود تکثیر شونده با دقت بی‌نظیر باشد.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: phys.org
