Η τεχνητή νοημοσύνη ανακαλύπτει το «ευάλωτο σημείο» που εμποδίζει τους ιούς να εισέλθουν στα κύτταρα.

Χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη, Αμερικανοί επιστήμονες ανακάλυψαν έναν βασικό μοριακό «διακόπτη» που εξουδετερώνει τον ιό του έρπητα μόλις επιχειρήσει να εισβάλει στα κύτταρα.

Αμερικανοί επιστήμονες χρησιμοποιούν Τεχνητή Νοημοσύνη για να αποκαλύψουν τον «κρίσιμο διακόπτη», που μπλοκάρει τους ιούς ακριβώς στην πύλη εισόδου στα κύτταρα - Φωτογραφία: FREEPIK

Επιστήμονες στο Πανεπιστήμιο της Πολιτείας της Ουάσινγκτον (ΗΠΑ) σημείωσαν σημαντική πρόοδο χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη (AI) για να εντοπίσουν έναν κρυφό μοριακό «διακόπτη» στον οποίο βασίζεται ο ιός του έρπητα για να εισέλθει στα κύτταρα. Παρεμβαίνοντας σε αυτήν την αδυναμία, απέτρεψαν με επιτυχία τη μόλυνση στο σημείο εισόδου, ανοίγοντας νέες προοπτικές για μελλοντικές αντιιικές θεραπείες.

Η έρευνα, που δημοσιεύτηκε στο περιοδικό Nanoscale, επικεντρώνεται στην αποκρυπτογράφηση και την εξουδετέρωση του μηχανισμού εισόδου του ιού. Ο καθηγητής Jin Liu, επικεφαλής συγγραφέας της μελέτης, σημείωσε ότι οι ιοί είναι «έξυπνοι», με μια απίστευτα πολύπλοκη διαδικασία εισόδου στα κύτταρα που περιλαμβάνει αμέτρητες μοριακές αλληλεπιδράσεις. Μέσα σε αυτό το χάος, οι περισσότερες είναι απλώς μικρές, ασήμαντες αλληλεπιδράσεις, αλλά υπάρχουν κρίσιμα σημεία που καθορίζουν την επιβίωση του ιού.

Η ερευνητική ομάδα επικεντρώθηκε στην «πρωτεΐνη σύντηξης» — το εργαλείο που χρησιμοποιούν οι ιοί έρπητα για να συντήκουν τις μεμβράνες και να εισέρχονται στα κύτταρα ξενιστή. Λόγω της πολυπλοκότητας και των ευέλικτων δυνατοτήτων αλλαγής σχήματος αυτής της πρωτεΐνης, η ανάπτυξη αποτελεσματικών εμβολίων ή θεραπειών για τους ιούς έρπητα παρέμεινε μια σημαντική πρόκληση για την ιατρική εδώ και πολλά χρόνια.

Για να λύσουν αυτό το δύσκολο πρόβλημα, οι ερευνητές συνδύασαν λεπτομερείς μοριακές προσομοιώσεις με αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Αντί να διεξάγουν χιλιάδες πειράματα δοκιμής και σφάλματος, χρησιμοποίησαν την Τεχνητή Νοημοσύνη για να αναλύσουν και να εξετάσουν χιλιάδες πιθανές αλληλεπιδράσεις εντός της πρωτεϊνικής δομής.

Αυτή η τεχνολογία τους βοηθά να απομονώνουν τα ηχητικά σήματα για να εντοπίσουν το μοναδικό αμινοξύ που παίζει «βασικό» ρόλο στη διαδικασία εισβολής του ιού.

Αφού η Τεχνητή Νοημοσύνη εντόπισε τη στρατηγική τοποθεσία, η ερευνητική ομάδα προχώρησε σε δοκιμές σε πραγματικό κόσμο σε ένα μικροβιολογικό εργαστήριο.

Δημιουργώντας μια στοχευμένη μετάλλαξη σε αυτό το συγκεκριμένο αμινοξύ, ανακάλυψαν ότι ο ιός είχε εντελώς αδυνατίσει να συντήκεται με τις κυτταρικές μεμβράνες. Ως αποτέλεσμα, ο ιός αποκλείστηκε από το εξωτερικό περιβάλλον και δεν ήταν σε θέση να προκαλέσει μόλυνση.

Σύμφωνα με τον καθηγητή Liu, ο συνδυασμός θεωρητικών και πειραματικών υπολογισμών έχει αποφέρει αξιοσημείωτα αποτελέσματα. Εάν οι επιστήμονες βασίζονταν αποκλειστικά στις παραδοσιακές μεθόδους δοκιμής και σφάλματος για να ελέγξουν κάθε αλληλεπίδραση ξεχωριστά στο εργαστήριο, θα μπορούσαν να χρειαστούν χρόνια για να βρουν παρόμοια αποτελέσματα. Η χρήση υπολογιστών για τον περιορισμό της αναζήτησης έχει εξοικονομήσει σημαντικό χρόνο και πόρους.

Παρά τον εντοπισμό αυτής της κρίσιμης αδυναμίας, η ερευνητική ομάδα λέει ότι υπάρχουν ακόμη πολλά να διερευνηθούν σχετικά με το πώς μια μικρή αλλαγή σε μοριακό επίπεδο μπορεί να έχει κυματοειδή επίδραση στη συνολική δομή της ιικής πρωτεΐνης.

Ωστόσο, αυτή η επιτυχία έχει καταδείξει τη δύναμη της Τεχνητής Νοημοσύνης στη βιοϊατρική, ανοίγοντας μια εντελώς νέα κατεύθυνση για τον σχεδιασμό αντιιικών φαρμάκων: τη μετάβαση από την παθητική αναζήτηση στον ενεργό και ακριβή σχεδιασμό που βασίζεται σε προσομοίωση υπολογιστή.

Επιστροφή στο θέμα

ΒΝΑ

Πηγή: https://tuoitre.vn/ai-tim-ra-tu-huyet-ngan-vi-rut-xam-nhap-te-bao-20251217075536258.htm