استفاده پژوهشگران از Codex و ChatGPT برای جستجوی مولکول‌های ضدمیکروبی جدید

چه اتفاقی افتاد؟

آزمایشگاه سزار دلا فوئنته با بهره‌گیری از مدل‌های یادگیری عمیق، Codex و ChatGPT، به بررسی ژنوم موجودات مختلف برای یافتن مولکول‌هایی می‌پردازد که قابلیت مقابله با میکروب‌های مقاوم به دارو را دارند. این تیم با رویکردی میان‌رشته‌ای، از هوش مصنوعی برای شناسایی الگوهای پنهان در توالی‌های زیستی استفاده می‌کند.

Codex و ChatGPT نقش‌های متعددی در این فرآیند دارند؛ از ایده‌پردازی و نوشتن کد گرفته تا پردازش داده‌ها و تحلیل نتایج. این ابزارها به پژوهشگران کمک می‌کنند تا سریع‌تر به فرضیه‌های جدید برسند و داده‌های عظیم ژنومی را ساماندهی کنند.

هوش مصنوعی همچنین به اعضای تیم با پیش‌زمینه‌های مختلف اجازه می‌دهد تا شکاف‌های دانشی میان زیست‌شناسی، شیمی و برنامه‌نویسی را پر کنند. به عنوان مثال، زیست‌شناسان می‌توانند با کمک Codex برنامه بنویسند و برنامه‌نویسان مسائل زیستی را بهتر درک کنند.

با وجود این پیشرفت‌ها، پژوهشگران تأکید می‌کنند که صحت‌یابی آزمایشگاهی همچنان ضروری است و هوش مصنوعی باید در کنار آزمایش‌های عملی به کار رود.

چرا این خبر مهم است؟

افزایش مقاومت میکروبی به داروها یکی از چالش‌های جدی سلامت جهانی است و روند سنتی کشف دارو بسیار زمان‌بر و پرهزینه است. استفاده از Codex و ChatGPT می‌تواند این فرآیند را به طور چشمگیری کوتاه‌تر و کارآمدتر کند. این تحول نه تنها به تسریع کشف داروهای جدید کمک می‌کند، بلکه امکان کشف مولکول‌هایی را فراهم می‌آورد که پیش‌تر در حجم عظیم داده‌های زیستی پنهان مانده بودند. برای پژوهشگران ایرانی، این رویکرد می‌تواند الگویی برای استفاده از هوش مصنوعی در پروژه‌های زیست‌فناوری و داروسازی باشد و همکاری میان‌رشته‌ای را تسهیل کند.