ابتكار نموذج SmilesGEN: ثورة في توليد الجزيئات العلاجية باستخدام الذكاء الاصطناعي!

في السنوات الأخيرة، زادت الأهمية التي تُعطى لتوليد الجزيئات الشبيهة بالأدوية (Drug-like Molecules) والتي يمكن أن تُحدث تغييرات في النمط الظاهري (Phenotype) بشكل إيجابي. ومع ذلك، تعاني الطرق التقليدية من قلة الفعالية، حيث تعتمد عادة على ملفات التعبير (Expression Profiles) فقط دون مراعاة التأثيرات المعقدة للجزيئات على السياقات الخلوية. لمواجهة هذه التحديات، تم تقديم SmilesGEN كنموذج مبتكر يعتمد على بنية المشفر التلقائي المتغير (Variational Autoencoder - VAE).

يعمل SmilesGEN على دمج نموذج VAE مدرب مسبقًا للجزيئات مع VAE متخصص في ملفات التعبير، مما يتيح نمذجة التفاعل بين تأثيرات الأدوية واستجابتها الجينية في فضاء مشترك. بشكل خاص، يُملى على ProfileNet إعادة بناء ملفات التعبير ما قبل العلاج بعد إزالة تأثيرات الجزيئات، في حين يستفيد SmilesNet من الملفات المرغوبة لتوليد جزيئات شبيهة بالأدوية.

تشير التجارب العملية إلى أن SmilesGEN يتفوق على النماذج الحالية في إنتاج جزيئات بمستويات أعلى من الصلاحية والتميز والابتكار، بالإضافة إلى تقارب Tanimoto العالي مع الجزيئات المعروفة المستهدفة للبروتينات ذات الصلة. كما تم تقييم SmilesGEN في تحسين وتوليد جزيئات علاجية جديدة، وأكدت النتائج أدائه المتفوق في إنتاج الجزيئات القريبة من الأدوية المعتمدة.

يبشر SmilesGEN بتأسيس إطار عمل قوي يعتمد على التوقيع الجيني لتوليد جزيئات شبيهة بالأدوية، مما يحمل إمكانات واعدة لإحداث تغييرات خلوية مرغوبة. للمزيد من التفاصيل، يمكنكم زيارة [الرابط هنا](https://github.com/hliulab/SmilesGEN).