اكتشاف مذهل: الذكاء الاصطناعي يصنع مضادات حيوية من سموم العناكب والثعابين لهزيمة البكتيريا الخارقة!
تاريخ النشر: 23rd, July 2025 GMT
انضم إلى قناتنا على واتساب
شمسان بوست / متابعات:
تمكّن العلماء من تحويل سموم الثعابين والعناكب إلى مضادات حيوية قوية باستخدام الذكاء الاصطناعي، وحققوا بذلك طفرة في مكافحة البكتيريا المقاومة للمضادات الحيوية التقليدية.
وذلك باستخدام مصدر غير متوقّع، وهو سموم الثعابين والعقارب والعناكب. وقد نُشر البحث في هذا الشأن في مجلة Nature Communications.
وتجدر الإشارة إلى أن فكرة استخدام السموم في الطب ليست جديدة؛ فعلى سبيل المثال، يُستخدم دواء “كابتوبريل” الشائع لعلاج ارتفاع ضغط الدم، وهو مستخلص من سم أفعى الجرسية البرازيلية. أما المسكن القوي “زيكونوتايد”، فيُستخرج من سم حلزون البحر.
وباستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، حلّل علماء من جامعة بنسلفانيا الأمريكية نحو 40 مليون ببتيد (سلاسل بروتينية قصيرة) مستخرجة من سموم حيوانات متنوعة، وتمكنوا من تحديد 386 جزيئا قادرا على قتل البكتيريا.
وتعمل التقنية عبر ثلاث مراحل: أولا، يقوم الذكاء الاصطناعي بفحص قواعد بيانات الببتيدات السامة؛ ثم يختار الجزيئات الأكثر فعالية في اختراق الأغشية البكتيرية؛ وأخيرا، يقوم العلماء بتركيب الجزيئات المختارة واختبارها في المختبر.
وقد أظهرت التجارب المعملية نتائج واعدة، إذ نجح 53 من أصل 58 ببتيدا مركبا في القضاء على سلالات بكتيرية مقاومة، مثل الإشريكية القولونية والمكورات العنقودية، دون التسبب في ضرر للخلايا البشرية.
وأظهر ببتيد مستخلص من سم العنكبوت نتائج مبهرة على وجه الخصوص، حيث تمكن من تقليل عدد البكتيريا في جروح الفئران بنسبة 99% بعد تطبيق واحد فقط.
وتكمن الميزة الأساسية لهذه الببتيدات في أنها تهاجم البكتيريا بطريقة مختلفة عن المضادات الحيوية التقليدية، إذ تقوم بتمزيق الأغشية الخلوية للبكتيريا بدلا من استهداف إنزيمات معينة، مما يجعل تطور المقاومة ضدها أمرا مستبعدا للغاية.
ويعمل العلماء على تحسين استقرار وفعالية هذه المركبات، كما يدرسون إمكانية دمجها مع المضادات الحيوية المتوفرة حاليا. ورغم أن الوصول إلى مرحلة التطبيق السريري قد يستغرق عدة سنوات، فإن هذا البحث يفتح آفاقا واعدة في مواجهة أحد أخطر التحديات في الطب الحديث.
المصدر: Naukatv.ru
المصدر: شمسان بوست
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
فيديو.. مباراة تنس بلا نهاية بين روبوتات غوغل لتدريب الذكاء الاصطناعي
في صيف 2010، خاض لاعبا التنس جون إيسنر ونيكولا ماهو واحدة من أكثر المواجهات استنزافًا في تاريخ ويمبلدون، فقد استمرت المباراة 11 ساعة على مدار 3 أيام. وبعد أكثر من عقد، يخوض خصمان من نوع آخر مباراة لا تقل عنادًا، لكن هذه المرة داخل مختبرات ديب مايند التابعة لغوغل، وبلا جمهور.
فبحسب تقرير لموقع بوبيلار سينس (Popular Science)، تتحرك ذراعان روبوتيتان في مباراة تنس طاولة بلا نهاية في مركز الأبحاث جنوب لندن، ضمن مشروع أطلقته ديب مايند عام 2022 لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي عبر التنافس الذاتي المستمر. الهدف لا يقتصر على تحسين مهارات اللعب، بل يتعداه إلى تدريب خوارزميات قادرة على التكيف مع بيئات معقدة، مثل تلك التي تواجهها الروبوتات في المصانع أو المنازل.
من مناوشة بلا فائز إلى تدريب بلا توقففي بدايات المشروع، اقتصر التمرين على ضربات تبادلية بسيطة بين الروبوتين، من دون سعي لتحقيق نقاط. ومع الوقت، وباستخدام تقنيات التعلم المعزز، أصبح كل روبوت يتعلم من خصمه ويطوّر إستراتيجياته.
وعندما أُضيف هدف الفوز بالنقطة، واجه النظام صعوبة في التكيف، إذ كانت الذراعان تفقدان بعض الحركات التي أتقنتاها سابقًا. لكن عند مواجهة لاعبين بشريين، بدأت تظهر بوادر تقدم لافت، بفضل تنوع أساليب اللعب التي وفّرت فرص تعلم أوسع.
ووفق الباحثين، فازت الروبوتات بنسبة 45% من أصل 29 مباراة ضد بشر، وتفوقت على لاعبين متوسطين بنسبة بلغت 55%. فالأداء الإجمالي يُصنّف في مستوى لاعب هاوٍ، لكنه يزداد تعقيدًا مع الوقت، خصوصًا مع إدخال تقنيات جديدة لمراقبة الأداء وتحسينه.
عندما يعلّم الفيديو الذكاء الاصطناعيالتحسينات لم تتوقف على التمرين الفعلي، إذ استخدم الباحثون نموذج جيمناي (Gemini) للرؤية واللغة من غوغل لتوليد ملاحظات من مقاطع الفيديو الخاصة بالمباريات.
ويمكن للروبوت الآن تعديل سلوكه بناء على أوامر نصيّة، مثل "اضرب الكرة إلى أقصى اليمين" أو "قرّب الشبكة". هذه التغذية الراجعة البصرية اللغوية تعزز قدرات الروبوت على اتخاذ قرارات دقيقة خلال اللعب.
إعلان تنس الطاولة بوابة لروبوتات المستقبلتُعد لعبة تنس الطاولة بيئة مثالية لاختبار الذكاء الاصطناعي، لما فيها من توازن بين السرعة والدقة واتخاذ القرار. وهي تتيح تدريب الروبوتات على مهارات تتجاوز مجرد الحركة، لتشمل التحليل والاستجابة في الوقت الحقيقي، وهي مهارات ضرورية للروبوتات المستقبلية في البيئات الواقعية.
ورغم أن الروبوتات المتقدمة ما زالت تتعثر في مهام بسيطة بالنسبة للبشر، مثل ربط الحذاء أو الكتابة، فإن التطورات الأخيرة -كنجاح ديب مايند في تعليم روبوت ربط الحذاء، أو نموذج "أطلس" الجديد الذي قدّمته بوسطن ديناميكس- تشير إلى تقارب تدريجي بين أداء الآلة والإنسان.
نحو ذكاء عام قابل للتكيفيرى خبراء ديب مايند أن هذا النهج في التعلم، القائم على المنافسة والتحسين الذاتي، قد يكون المفتاح لتطوير ذكاء اصطناعي عام متعدد الاستخدامات. والهدف النهائي هو تمكين الروبوتات من أداء مهام متنوعة، ليس فقط في بيئات صناعية بل أيضًا في الحياة اليومية، بأسلوب طبيعي وآمن.
حتى ذلك الحين، ستبقى ذراعا ديب مايند في مباراة مفتوحة، تتبادلان الكرات والمهارات، في طريق طويل نحو مستقبل روبوتي أكثر ذكاء ومرونة.
ترحيب كبير من لاعبي سيراميكا بـ عمرو السولية...صور