Raygun: الذكاء الاصطناعي يقلّص حجم البروتينات دون فقدان وظائفها — دراسة من Duke في Nature

نشر باحثون من Duke University School of Medicine في 29 يوليو 2026 في مجلة Nature نموذجًا توليديًا باسم Raygun، يقلّص البروتينات الطبيعية بنسبة 10–25%، وفي حالات منفردة بأكثر من النصف، مع الحفاظ على بنيتها ثلاثية الأبعاد ومواقعها الوظيفية. وقد أطلقت وسائل إعلام على الأداة اسم «شعاع التصغير الجزيئي».

كيف يعمل «شعاع التصغير»

Raygun نموذج قائم على القوالب (template-based): فهو يأخذ بروتينًا طبيعيًا موجودًا كنموذج، ويُجري عليه استبدالات وإدراجات وحذوفًا للأحماض الأمينية (indels)، ولا يصمّم الجزيء من الصفر. ويستند النموذج إلى نماذج لغة البروتينات (protein language models) المدرَّبة على ملايين التسلسلات الطبيعية، وهي تحوّل سلسلة الأحماض الأمينية إلى تمثيل رياضي موحّد يعمل عليه النموذج.

يعتمد التحكم في النموذج على معاملين اثنين. الأول يحدد مقدار التغيير في التسلسل، والثاني يحدد اتجاه تغيير الحجم: تقصير البروتين أو إطالته. أما من الناحية المعمارية، فيعمل Raygun كمشفّر تلقائي (autoencoder) يضغط مدخلًا متغيّر الطول في تمثيل ثابت الحجم.

• الجهة المطوِّرة — مختبر Rohit Singh في Duke University School of Medicine
• النشر — Nature، 29 يوليو 2026 (DOI 10.1038/s41586-026-10842-8)
• مقدار التقليص — من 10% إلى 25%، وأحيانًا أكثر من 50%
• مدخلات النموذج — التسلسل الأصلي، ومعامل «الضوضاء»، والطول المستهدف
• يستطيع أيضًا إطالة البروتينات إلى ما يتجاوز حجمها الطبيعي

ماذا أظهرت التجارب

اختُبر Raygun على ثلاث فئات من البروتينات: البروتينات الفلورية (المستخدمة في التصوير)، والإنزيمات الخلوية، ونسخ من عامل النمو البشروي EGF. وفيما يخص EGF — وهو بروتين يشارك في التئام الجروح وفي مسارات الإشارات المرتبطة بالسرطان — أجرى الفريق تجارب على الارتباط بالمستقبِل، وأكد أن النسخ المقصَّرة تحتفظ بوظيفتها.

أهم ما في هذه النتائج أن النسخ المصغّرة لا تفقد مواقعها العاملة. فالنموذج يُدخل تنوعًا كبيرًا على التسلسل، لكنه يحافظ على المواقع الوظيفية والسلامة البنيوية المتوقَّعة. وبخلاف النماذج التي تنتج بروتينات من الصفر، يعتمد Raygun على قالب طبيعي قائم، ما يرفع احتمال أن يكون الجزيء المقصَّر صالحًا للعمل.

«توجد لغة تحدد كيف يولّد تسلسل الأحماض الأمينية في البروتين شكله ووظيفته، لكن العلماء لا يفهمون هذه اللغة بالكامل حتى الآن»، —

Rohit Singh، أستاذ مساعد في الإحصاء الحيوي والمعلوماتية الحيوية وبيولوجيا الخلية في Duke University.

لماذا نصغّر البروتينات

تبرز الحاجة إلى البروتينات المدمجة أساسًا في العلاج الجيني: فكثير من البروتينات العلاجية أكبر من أن يتسع لها الحامل الفيروسي محدود السعة. وتقليص حجم الجزيء دون فقدان وظيفته يزيل هذا القيد ويوسّع نطاق الأهداف المتاحة.

وإلى جانب العلاج الجيني، يشير المؤلفون إلى تصميم المستشعرات البروتينية وأدوات أخرى في التقنية الحيوية. ووفق Singh، تعمل نماذج لغة البروتينات بمثابة مترجم:

«تعمل نماذج لغة البروتينات كنوع من المترجم: فهي تتعلم الأنماط من ملايين التسلسلات وتربط هذه الأنماط بالبنية والوظيفة البيولوجية»، —

Rohit Singh، Duke University.

ماذا يعني ذلك

ينقل Raygun إعادة تصميم البروتينات من هندسة يدوية بطيئة إلى عملية قابلة للتحكم: تحدد الطول المستهدف ودرجة التغيير، فتحصل على نسخة صالحة للعمل. ويقرّب هذا «التطور الموجَّه» للبروتينات من التطبيقات العملية في الطب والتقنية الحيوية.

الأسئلة الشائعة

ما هو Raygun؟

Raygun نموذج ذكاء اصطناعي توليدي لإعادة تصميم البروتينات من Duke University، نُشر في Nature في 29 يوليو 2026. يأخذ بروتينًا طبيعيًا كقالب، وينتج منه نسخًا مقصَّرة أو مطوَّلة أو شديدة التغيير مع الحفاظ على الوظيفة.

إلى أي حد يقلّص Raygun حجم البروتينات؟

يقلّص Raygun البروتينات بنسبة 10–25%، وفي حالات منفردة بأكثر من 50%، مع الحفاظ على البنية المتوقَّعة والمواقع الوظيفية. كما يستطيع النموذج إطالة البروتينات إلى ما يتجاوز حجمها الطبيعي.

أين يُستخدم Raygun؟

الاستخدام الرئيسي هو العلاج الجيني، حيث يسهل تعبئة البروتينات المدمجة في الحوامل الفيروسية. ويذكر المؤلفون أيضًا تصميم المستشعرات الحيوية البروتينية وأدوات أخرى في التقنية الحيوية.