علماء معهد موسكو للفيزياء والتكنولوجيا: الشبكات العصبية تفشل في تطوير الأدوية

اكتشف باحثون في معهد موسكو للفيزياء والتكنولوجيا (MIPT) أن الذكاء الاصطناعي المستخدم في نمذجة الأدوية المستقبلية يمكن أن ينتج أخطاء منهجية. اختبروا أربع خوارزميات شائعة: AlphaFold 3، وBoltz-2، وChai-1، وProtenix-v1. ركزت الدراسة على جزيئات بسيطة مثل ميثيل الأمين وحمض الأسيتيك، والتي يمكن أن توجد في كل من الأشكال المحايدة والمشحونة. أظهرت النتائج أن التوقعات تعتمد أكثر على صيغة الإدخال (معيار CCD أو تدوين SMILES) أكثر من اعتمادها على شحنة الجزيء. ومن المثير للقلق أن أطوال الروابط المتوقعة كانت أقصر بشكل منهجي، وأحيانًا بمعامل عشرة، مما يشير إلى أن النماذج لا تفهم الكيمياء الأساسية بشكل كامل. أشار إيفان جوشين، رئيس المختبر في MIPT، إلى أنه لم تتميز أي أداة بالدقة، وشدد على ضرورة تحسين الخوارزميات لتكون ثابتة تجاه صيغة الإدخال وتراعي تغير الشحنة الجزيئية. دُعم العمل من قبل وزارة العلوم والتعليم العالي الروسية، وجميع البيانات متاحة للجمهور على Zenodo.