يعتمد عدد كبير من التقنيات والأجهزة على خوارزميات معينة. تساعد هذه الخوارزميات أجهزة الكمبيوتر في إجراء عمليات محددة لتحقيق النتائج المرجوة. يمكن القول أن DeepMind هي واحدة من أشهر الشركات في هذا المجال.
DeepMind هي واحدة من أشهر الشركات المملوكة لشركة Alphabet ، الشركة الأم لشركة Google. وهو أيضًا معمل متكامل يقع في لندن بالولايات المتحدة الأمريكية.
انضم John Jumper إلى فريق الشركة في وقت سابق من عام 2017. كانت مهمته الرئيسية هي العمل على إنشاء وتطوير خوارزميات جديدة ، على وجه الخصوص ، خوارزميات للتنبؤ بأشكال ثلاثية الأبعاد من البروتينات الحيوية. لكن يبدو أنه نجح أكثر من كل التوقعات.
خوارزمية DeepMind وتأثيرها
تظل عملية التنبؤ بالبنى ثلاثية الأبعاد للبروتينات معقدة للغاية. ومع ذلك ، فإن برنامج AlphaFold الذي طوره Jumper وفريقه وضع الأساس لهذه العملية.
العبور لديه قاعدة علمية واسعة النطاق. وهذا يشمل علوم مثل الفيزياء والكيمياء والرياضيات. يُنسب هذا الإنجاز إلى DeepMind من جهة و Jumper وفريقه من جهة أخرى.
في يوليو من العام الماضي ، تم تقديم مقالات علمية حول هذا الإنجاز للجميع. وأيضًا مشاركة تنبؤات شكل البروتين التي قدمها البرنامج. وهذا ينطبق على جميع البروتينات الموجودة في جسم الإنسان ، بالإضافة إلى البروتينات الموجودة في أجسام عشرين كائنًا حيًا آخر.
يتكون جسم الإنسان من كمية هائلة من البروتينات. بفضل هذا الإنجاز العلمي العظيم ، سيكون المتخصصون أكثر قدرة على التعامل معه. بالإضافة إلى ذلك ، سيتم تبسيط عملية علاج الأمراض النادرة والسريعة الانتشار إلى حد كبير.
يمكن للباحثين الاعتماد على الخوارزمية الجديدة لإيجاد علاجات للأمراض النادرة. بالإضافة إلى ذلك ، ستساعد نفس التكنولوجيا في إنتاج الأدوية للأمراض الناشئة مثل فيروس Covid-19.
في حالة تكرار جائحة فيروس Covid-19 ، سيتمكن الباحثون من إنتاج أدوية سريعة وفعالة ، وهذا ما قاله Gamber. ومع ذلك ، فهو يعتقد أن الاستخدام الأكثر فعالية لهذه الخوارزمية الجديدة سيكون في علاج الأمراض النادرة ، كما ذكرنا سابقًا ، والتي يصعب دراستها وتحديدها.
يمكن القول إن أمراض المناطق المدارية من أكثر الأمراض النادرة شيوعًا التي يصعب علاجها. توقع Jumper أيضًا أن يؤدي ابتكاره AlphaFold إلى تطورات جديدة على مدار السنوات العشر القادمة. وأوضح أن هذا البرنامج يساعد في حل مشكلة موجودة منذ أكثر من خمسين عامًا.