בינה מלאכותית מגלה את "הנקודה הפגיעה" שמונעת מווירוסים להיכנס לתאים.

הודות לבינה מלאכותית, מדענים אמריקאים גילו "מתג" מולקולרי מרכזי שמנטרל את נגיף ההרפס ברגע שהוא מנסה לפלוש לתאים.

מדענים אמריקאים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לחשוף את "המתג הקריטי", החוסם וירוסים ממש בשער הכניסה לתאים - תמונה: FREEPIK

מדענים מאוניברסיטת וושינגטון סטייט (ארה"ב) עשו פריצת דרך משמעותית באמצעות בינה מלאכותית (AI) כדי לזהות "מתג" מולקולרי נסתר שעליו מסתמך נגיף ההרפס כדי להיכנס לתאים. על ידי התערבות בחולשה זו, הם מנעו בהצלחה זיהום בנקודת הכניסה, ופתחו אפשרויות חדשות לטיפולים אנטי-ויראליים עתידיים.

המחקר, שפורסם בכתב העת Nanoscale, מתמקד בפענוח ובנטרול מנגנון הכניסה של הנגיף. פרופסור ג'ין ליו, המחבר הראשי של המחקר, ציין כי נגיפים הם "חכמים", עם תהליך מורכב להפליא של כניסה לתאים הכולל אינספור אינטראקציות מולקולריות. בתוך הבלגן הזה, רובם הם רק אינטראקציות קלות וחסרות משמעות, אך ישנן נקודות מכריעות הקובעות את הישרדותו של הנגיף.

צוות המחקר התמקד ב"חלבון היתוך" - הכלי בו משתמשים נגיפי הרפס כדי לאחות ממברנות ולחדור לתאי מארח. בשל המורכבות ויכולות שינוי הצורה הגמישות של חלבון זה, פיתוח חיסונים או טיפולים יעילים לנגיפי הרפס נותר אתגר מרכזי לרפואה במשך שנים רבות.

כדי לפתור בעיה מאתגרת זו, חוקרים שילבו סימולציות מולקולריות מפורטות עם אלגוריתמים של למידת מכונה. במקום לבצע אלפי ניסויים של ניסוי וטעייה, הם השתמשו בבינה מלאכותית כדי לנתח ולסנן אלפי אינטראקציות פוטנציאליות בתוך מבנה החלבון.

טכנולוגיה זו עוזרת להם לבודד אותות רעש כדי לאתר במדויק את חומצת האמינו היחידה שממלאת תפקיד "מפתח" בתהליך הפלישה של הנגיף.

לאחר שהבינה המלאכותית איתרה את המיקום האסטרטגי, צוות המחקר עבר לבדיקות בעולם האמיתי במעבדה מיקרוביולוגית.

על ידי יצירת מוטציה ממוקדת בחומצת אמינו ספציפית זו, הם גילו שהנגיף נטול לחלוטין מיכולתו להתמזג עם קרומי התא. כתוצאה מכך, הנגיף נחסם מבחוץ ולא היה מסוגל לגרום לזיהום.

לדברי פרופסור ליו, השילוב של חישובים תיאורטיים וניסויים הניב תוצאות יוצאות דופן. אם מדענים היו מסתמכים אך ורק על שיטות מסורתיות של ניסוי וטעייה כדי לבדוק כל אינטראקציה בנפרד במעבדה, היה זה יכול לקחת שנים למצוא תוצאות דומות. שימוש במחשבים כדי לצמצם את החיפוש חסך זמן ומשאבים ניכרים.

למרות זיהוי חולשה קריטית זו, צוות המחקר אומר שעדיין יש הרבה מה לחקור לגבי האופן שבו שינוי קטן ברמה המולקולרית יכול להשפיע באופן הרסני על המבנה הכללי של חלבון הנגיף.

עם זאת, הצלחה זו הוכיחה את כוחה של הבינה המלאכותית בביו-רפואה, ופתחה כיוון חדש לחלוטין לתכנון תרופות אנטי-ויראליות: מעבר מחיפוש פסיבי לתכנון אקטיבי ומדויק המבוסס על סימולציית מחשב.

חזרה לנושא

VNA

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