تعد مقاومة الميكروبات من أكبر التحديات الصحية التي تواجه العالم اليوم، إذ تُسجل أكثر من مليون حالة وفاة سنويًا بسببها. ولعلّ الببتيدات المضادة للميكروبات (Antimicrobial Peptides - AMPs) تمثل أملًا واعدًا في مكافحة هذه المشكلة. ومع ذلك، تبقى نماذج توليد الببتيدات المضادة للميكروبات تقليدية، حيث لم تستطع بعد تصميم ببتيدات تحتوي على أحماض أمينية غير طبيعية أو تعديلات كيميائية ضرورية لصناعة الأدوية الفعّالة.

هنا يظهر الابتكار مع AMPGAN v3، وهو نموذج مشروط لخاصية متعددة الأهداف باستخدام شبكات التنافسية العامة (Conditional GAN). يتميز هذا النموذج بقدرته على توسيع مفرداته التوليدية لتشمل أحماض أمينية D- والتعديلات على النهايات N/C، مثل الأميدات.

ما يميز AMPGAN v3 هو فصل الإشراف بين المنافسة والوعي بالنشاط على مدى مزودين متخصصين، مما يزيد من استقرار التدريب بفارق كبير ويحقق نتائج أفضل من نماذج AMPs السابقة عند اختبارها على مصنفين خارجيين.

اختبرنا خمسة مرشحين عبر ثلاث فئات هيكلية في مختبر، حيث أظهر اثنان من هؤلاء النشاط ضد السلالات إيجابية الجرام، وحقق أفضل مرشح MIC مقداره 8 ميكروغرام/مل ضد البكتيريا B. subtilis.

ولتعزيز عملية التنقيح ما بعد الاكتشاف، نقدم أيضًا PepCraft، وهو إطار عمل متعدد الوكلاء لاكتشاف AMPs بدءًا من التوليد والتصفية وصولًا إلى التحقق. توافقت توصيات الترتيب الخاصة به مع النتائج المخبرية لدينا.

تجمع هذه الابتكارات بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والعملي في اكتشاف الببتيدات العلاجية، مما يسمح لنا بفهم كيفية تأثير هذه التقنيات على الأدوية الجديدة.

لمعرفة المزيد حول AMPGAN v3، يمكنك زيارة هذا الرابط.