یک پروژه جالب در مورد شبیه سازی مولکولی‌ (تست!)

یکی از روش های ساخت واکسن و داروها استفاده از هوش مصنوعی می باشد که در این رابطه پروژه هایی سعی در افزایش توان پردازشی مورد نیاز ( CPU)، تا حدود قویترین سوپر کامپیوتر های جهان داشته اند، مثلا قدرت پردازشی که با کمک Folding@home (یک پروژهٔ رایانش توزیع شده برای تحقیق دربارهٔ بیماری‌ها )،بدست آمده حدود مجموع قدرت پردازش ۷ ابر کامپیوتر برتر جهان بوده!!:Folding@Home Now More Powerful Than Worlds Top 7 Supercomputers, Combinedایجاد تصادفی بزرگ‌ترین ابرکامپیوتر جهان با مشارکت کامپیوتر‌های خانگینمونه پروتئین ساخته شده در شرکت Folding@home، در ویدیو زیر قابل مشاهده می باشد: https://vimeo.com/488309446 برای اطلاعات بیشتر دیدن ویدیوی زیر شاید مفید باشه: https://www.youtube.com/watch?v=518XZrkyfFs در مورد موضوع طراحی پروتئین های مصنوعی، ویدیوی زیر می تواند اطلاعات مناسبی را برای شروع ارائه نماید: https://www.youtube.com/watch?v=0LetJMbu7uY همچنین اگر کلمه پروتئین و کرونا را گوگل کنیم اطلاعات جالبی بدست میاد:پروتئین طبیعی برای مهار کرونا :کمپانی «Synairgen» از «اینترفرون بتا» در داروی خود، «SNG001» استفاده می‌کند، پروتئینی که در زمان ابتلا به یک ویروس در بدن تولید می‌شود. این پروتئین با استفاده از «نبولایزر» به صورت مستقیم وارد ریه بیماران مبتلا به کووید-۱۹ می‌شود تا تحریک سیستم ایمنی بدن را در پی داشته باشد. پروتئین مصنوعی برای ساخت داروی کرونا:پایگاه خبری مدیکال اکسپرس، این دارو نوعی پپتید (قطعات پروتئینی که از اسیدهای آمینه تشکیل شده‌اند) است که عملکرد یکی از پروتئین‌های موجود روی سطح سلول انسان را شبیه‌سازی می‌کند.این تحقیقات نشان می‌دهد که پپتید ساخته‌شده توسط محققان MIT با یک پروتئین ویروسی که ویروس کرونا از آن برای ورود به سلول استفاده می‌کند، ترکیب می‌شود و آن را خلع سلاح می‌کند.محققان دانشگاه MIT نمونه‌هایی از این پپتید را برای همکاران خود به منظور شروع آزمایش‌های انسانی ارسال کرده‌اند.او گفت:‌ «ما با هدف کاش زمان لازم برای تولید واکسن از چندین سال به چند هفته، گروهی از موسسات دانشگاهی پیشرو در استرالیا را گرد هم آورده‌ایم.»از فرآیند طولانی آزمایش های درون آزمایشگاه بر روی موجود زنده، تست دارو، مجوز و ... که بگذریم انتخاب داروی مناسب میتونه توسط هوش مصنوعی با سرعت بیشتری انجام بشه. آزمایش داروی پیشنهادی اولیه در لابراتوار ممکنه هزینه ای تقریبا بین ۱۰۰۰ تا ۱۰۰۰۰ دلار داشته باشه. برای همین حدس اولیه بسیار مهمه و هوش مصنوعی اینجا جایگاه مناسبی دارد.یکی از جذابیت های هوش مصنوعی شبکه‌های GAN هستند، این شبکه ها می توانند با پایگاه داده های تصاویری که دارند تصاویر غیر واقعی را برای شما بسازند که بسیار شبیه تصاویر واقعی هستند در سایت زیر میتونید عملاً تصویری رو که برای شما ساخته میشه رو ببینید:https://www.thispersondoesnotexist.com/تصویر فردی که برای من ایجاد کرد، (گفته میشه وجود نداشته!)مشابه همین کار رو با پروتئین ها انجام می‌دهند، کاری که شبکه‌های GAN میکنند اینه که یک تصویر رو به صورت تصویر مرجع (انسان یا ...)، بازسازی میکنه و ما هم این کار رو میتونیم با مولکول ها انجام بدیم و شباهت زیادی بین این دو تا کار هست.(اطلاعات بیشتر)برای مثال ویروس کرونا یک مدل از ویروس های RNA است که به جای دو رشته DNA یک رشته RNA دارند، این مدل ویروس ها بعد از ورود به سلول با استفاده از پروتئین خاصی شروع به تکثیر خودشان می کند. هدف داروی ضد کرونا تولید پروتئینی است، که به این پروتئین مورد استفاده ویروس کرونا متصل بشه و آن را از فعالیت باز دارد.نکته: این پست احتمالا در آینده ویرایش و بروزرسانی گردد، برای شروع می توانید ویدیوها را با کمک ابزار ترجمه گوگل به فارسی ترجمه نمایید.(لینک آموزش) همچنین برای نگاه سریع به موضوع پست های انگلیسی، از ابزار ترجمه سریع در گوگل کروم به نام Google Translate استفاده نمایید.(لینک آموزش) در رابطه با نحوه ساخت پروتئین مصنوعی، همانطوری که قبال بیان شد، یکی از ابزار انجام این کار استفاده از هوش مصنوعی هست، برای مثال اطلاعات چند تا از پروژه های مرتبط با ساخت و مشاهده مولکول های مصنوعی با کمک هوش مصنوعی را می توانید در لینک های زیر مشاهده نمایید:VMD - Visual Molecular Dynamics - Intro Video PyMOL (user-sponsored molecular visualization system) - Intro Video AutoDock (molecular modeling simulation software) - Intro Video برای آشنایی بیشتر با روش ساخت پروتئین با کمک الگوریتم های هوش مصنوعی می توانید به لینک زیر (با توضیح مراحل کار)، مراجعه کنید:AI Molecule Designهمچنین برای تست کدها و دیدن پروژه های آماده ساخت پروتئین ها و لیگاند ها با Deep Learning توصیه من اینه که از صفحه Github آقای Sari Sabban دیدن کنید، در این صفحه پروژه های مختلفی وجود دارد که برخی از انها مبتنی بر پروژه PyRosetta بوده، مثلا پروژه RamaNet بر اساس شبکه های GAN ( قبلا معرفی شده!) و با اجرای کدهای پروژه اصلی (PyRosetta) سعی در ساخت پروتئین خاصی برای استفاده های دارویی را دارد.مانند من برای دیدن آموزش لازم در جهت اجرای پروژه RamaNet می توانید، از ویدیوی معرفی شده در صفحه اصلی پروژه دیدن کنید. https://www.youtube.com/watch?v=tcHP0IUA7EM&feature=youtu.be از آنجایی که PyRosetta یکی از کدهای مورد نیاز برای پروژه هایی مانند RamaNet و ... هست، شاید بد نباشه که نحوه نصب این پروژه را هم در اینجا داشته باشیم. بعضی از ویدیوهای مرتبط با PyRosetta را می توانید، از طریق لینک زیر مشاهده نمایید:نحوه نصب این کتابخانه یک مقدار پیچیدگی داره (‌نیاز به ثبت نام و دریافت License داره!)، برای این کار می توانید این ویدیو رو ببینید: https://www.youtube.com/watch?v=IDdmuJOkZZ0 مراحل کار: ۱- مراجعه به سایت دانشگاه واشنگتون و ثبت نام برای دریافت License:۲- دریافت ایمیل تایید:۳- فعال سازی اکانت (وارد کردن پسورد، ادرس و ...) :۴- دریافت پیام تایید:۵- ورود با اکانت و پسورد داده شده به آدرس داده شده:۶- دانلود پکیج PyRosetta از لینک داده شده مانند شکل زیر :البته تمامی مراحل بالا را میتوان از طریق صفحه گوگل کولب بدون نیاز به دانلود فایل ها و ... برای تست اولیه پروژه انجام داد، برای اینکار از کد زیر با اضافه کردن پسورد دریافتی در بخش http-password=Enter your password--، می توان عمل نمود (بر اساس این لینک) :%cd /content!wget --http-user=&quotAcademic_User&quot --http-password=<Enter your password> https://www.rosettacommons.org/downloads/academic/3.12/rosetta_bin_linux_3.12_bundle.tgz!tar -xvzf rosetta_bin_linux_3.12_bundle.tgz!rm rosetta_bin_linux_3.12_bundle.tgz!sudo apt-get install build-essential!sudo apt-get install zlib1g-dev%cd rosetta*/main/source%cd '/content/rosetta_bin_linux_2020.08.61146_bundle/main/source'!./scons.py -j 2 mode=release binراه ساده تر برای انجام کار استفاده از این لینک برای تست نصب PyRosetta در محیط Google Colab مانند شکل زیر می باشد:با توجه به عدم دانایی کافی نویسنده در مورد بحث ساخت پروتئین مصنوعی، نظرات شما برای من و ... مفید خواهند بود.با تشکر از توجه شما