The power of two
(بقلم: صايمة صديق | قسم علم الأحياء – معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا)
ساعدت طالبة الدراسات العليا “إلين تشونغ” علماء الأحياء والرياضيين في الوصول عبر خطوط الأقسام لمعالجة مشكلة طويلة الأمد في المجهر الإلكتروني.

يحد (Hockfield Court) التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا من الغرب مركز (Stata) الحديث للغاية ، مع تجاويفه الفضية العاكسة التي تبرز بزوايا فردية ، وفي الشرق من خلال المبنى 68 ، وهو مستطيل إسمنتي بسيط مبطن بالنافذة. للوهلة الأولى ، يختلف مختبر الرياضيات التابع لبوني بيرغر في مركز ستاتا ومختبر الأحياء التابع لجوي ديفيس في المبنى 68 عن المباني التي تؤويهما.

ومع ذلك ، يُظهر تعاون حديث بين هذين المختبرين كيف تكمل تخصصاتهما بعضها البعض. بدأت الشراكة عندما قررت إلين تشونغ ، وهي طالبة دراسات عليا من برنامج علم الأحياء والأنظمة الحاسوبية (CSB) ، استخدام أداة التعرف على الأنماط الحسابية تسمى الشبكة العصبية لدراسة أشكال الآلات الجزيئية. بعد ثلاث سنوات ، سمح مشروع تشونغ (Zhong) للعلماء برؤية الأنماط التي تعمل تحت سطح بياناتهم ، وتعميق فهمهم للجزيئات التي تشكل الحياة.

يعتمد عمل تشونغ (Zhong) على تقنية من السبعينيات تسمى الفحص المجهري الإلكتروني (cryo-EM) ، والتي تتيح للباحثين التقاط صور عالية الدقة لمجمعات البروتين المجمدة. على مدى العقد الماضي ، أدت المجاهر والكاميرات الأفضل إلى “ثورة دقة” في تقنية التجميد الكهرومغناطيسي التي سمحت للعلماء برؤية الذرات الفردية داخل البروتينات. ولكن ، على الرغم من جودة هذه الصور ، إلا أنها لا تزال مجرد لقطات ثابتة. في الواقع ، تعمل العديد من هذه الآلات الجزيئية باستمرار على تغيير الشكل والتركيب حيث تؤدي الخلايا وظائفها الطبيعية وتتكيف مع المواقف الجديدة.

جنبا إلى جنب مع عضو مختبر (Berger) السابق (Tristan Belper) ، ابتكرت تشونغ (Zhong) برنامجًا يسمى (cryoDRGN). تستخدم الأداة الشبكات العصبية لدمج مئات الآلاف من صور (EM cryo-EM) ، وتُظهر للعلماء النطاق الكامل للتوافق ثلاثي الأبعاد الذي يمكن أن تتخذه مجمعات البروتين ، مما يسمح لهم بإعادة بناء حركة البروتينات أثناء قيامهم بوظائف خلوية. يساعد فهم مجموعة الأشكال التي يمكن أن تتخذها معقدات البروتين العلماء على تطوير عقاقير تمنع الفيروسات من دخول الخلايا ، ودراسة كيفية قتل الآفات للمحاصيل ، وحتى تصميم بروتينات مخصصة يمكنها علاج الأمراض.

لقاحات Covid-19 ، على سبيل المثال ، تعمل جزئيًا لأنها تحتوي على نسخة محورة من بروتين شوكة الفيروس العالق في شكله النشط ، لذلك ينتج الأشخاص الذين تم تلقيحهم أجسامًا مضادة تمنع الفيروس من دخول الخلايا البشرية. احتاج العلماء إلى فهم الأشكال المتنوعة التي يمكن أن تتخذها البروتينات الشائكة من أجل معرفة كيفية إجبار السنبلة على تشكيلها النشط.

النزول من الكمبيوتر والدخول إلى المختبر

يعود اهتمام تشونغ (Zhong) بالبيولوجيا الحاسوبية إلى عام 2011 عندما عملت ، بصفتها طالبة جامعية في الهندسة الكيميائية في جامعة فيرجينيا ، مع البروفيسور مايكل تشيرتس لمحاكاة كيف تنثني البروتينات وتتكشف. بعد التخرج من الجامعة ، نقلت تشونغ (Zhong) مهاراتها إلى شركة تسمى (D.E Shaw Research) ، حيث ، بصفتها مبرمجة علمية ، اتبعت نهجًا حسابيًا لدراسة كيفية تفاعل البروتينات مع الأدوية ذات الجزيئات الصغيرة.

تقول تشونغ (Zhong): “كان البحث مثيرًا للغاية ، لكن كل ذلك يعتمد على محاكاة الكمبيوتر. لفهم الأنظمة البيولوجية حقًا ، عليك إجراء تجارب”.

حفز هذا الهدف المتمثل في الجمع بين الحساب والتجريب تشونغ (Zhong) للانضمام إلى برنامج الدكتوراه (CSB) التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، حيث يعمل الطلاب غالبًا مع مشرفين متعددين لدمج العمل الحسابي مع اعمال المختبر. قامت تشونغ  (Zhong) “بالتناوب” في كل من مختبري (Davis) و (Berger) ، ثم قررت دمج هدف مختبر (Davis) لفهم كيفية تشكل معقدات البروتين مع خبرة مختبر (Berger) في التعلم الآلي والخوارزميات. كان ديفيس مهتمًا ببناء الجانب الحسابي في مختبره ، لذلك رحب بفرصة الإشراف على أحد الطلاب مع بيرغر ، الذي له تاريخ طويل في التعاون مع علماء الأحياء.

ديفيس نفسه حاصل على درجة البكالوريوس المزدوجة في علوم الكمبيوتر والهندسة البيولوجية ، لذلك كان يؤمن منذ فترة طويلة بقوة الجمع بين التخصصات التكميلية. يقول: “هناك الكثير من الأشياء التي يمكنك تعلمها عن علم الأحياء من خلال النظر في المجهر”. “ولكن عندما نبدأ في طرح أسئلة أكثر تعقيدًا حول الأنظمة بأكملها ، سيتطلب هذا حسابًا لإدارة مخرجات البيانات عالية الأبعاد”.

شاهد الفيديو (المدة: 2:19 دقيقة) – كيف تقوم إلين تشونغ بإعادة بناء الجزيئات في الحركة:

قبل التجول في مختبر ديفيس ، لم تكن تشونغ (Zhong) قد عملت من قبل في المختبرات – أو حتى لمست قطارة. كانت مفتونة باكتشاف كيف يمكن تبسيط بعض تقنيات البيولوجيا الجزيئية القوية جدًا. ومع ذلك ، أدركت تشونغ (Zhong) أن القيود المادية تعني أن علم الأحياء يكون أبطأ كثيرًا عندما يتم إجراؤه على المقعد بدلاً من الكمبيوتر. “من خلال البحث الحسابي ، يمكنك أتمتة التجارب وتشغيلها بسرعة فائقة ، بينما في المختبر الرطب ، لديك يدان فقط ، لذا يمكنك إجراء تجربة واحدة فقط في كل مرة” ، كما تقول.

تقول تشونغ (Zhong) إن التآزر بين الثقافتين المختلفتين لمختبرات (Davis) و (Berger) يساعدها على أن تصبح عالمة جيدة وخبيرة وقابلة للتكيف. أظهر لها العمل مع التجريبيين في مختبر ديفيس مقدار الجهد المبذول في النتائج التجريبية ، وساعدها أيضًا على فهم العقبات التي يواجهها العلماء في المختبر. في معمل (Berger) ، تستمتع بوجود زملاء عمل يفهمون تحديات برمجة الكمبيوتر.

يقول بيرغر: “يتمثل التحدي الرئيسي في التعاون عبر التخصصات في فهم “لغات” بعضنا البعض. “الطلاب مثل إلين محظوظون لتعلمهم علم الأحياء ولهجات الحوسبة في وقت واحد”.

تحبيب الفكرة للمهتمين

كشف الربيع الماضي عن سبب آخر لعلماء الأحياء لتعلم المهارات الحسابية: يمكن استخدام هذه الأدوات في أي مكان يوجد به جهاز كمبيوتر واتصال بالإنترنت. عندما ضربت جائحة (Covid-19) ، اضطر زملاء تشونغ (Zhong) في مختبر (Davis) إلى التوقف عن العمل في المختبر لبضعة أشهر ، وشغل الكثير منهم وقتهم في المنزل باستخدام بيانات (cryo-EM) المتاحة مجانًا عبر الإنترنت لمساعدة تشونغ (Zhong) في اختبارها برنامج (cryoDRGN). سرعان ما أصبحت صعوبة فهم لغة تخصص آخر واضحة ، وأمضت تشونغ (Zhong) الكثير من الوقت في تعليم زملائها أن يكونوا مبرمجين. تقول تشونغ (Zhong) إن رؤية المشكلات التي واجهها غير المبرمجين عند استخدام (cryoDRGN) كانت مفيدة للغاية ، وساعدتها في إنشاء واجهة أكثر سهولة في الاستخدام.

على الرغم من أن الورقة البحثية التي أعلنت عن (cryoDRGN) قد تم نشرها للتو في فبراير ، إلا أن الأداة أحدثت ضجة بمجرد أن نشرت تشونغ  (Zhong) كودها على الإنترنت ، قبل عدة أشهر. يعتقد فريق (cryoDRGN) أن هذا يرجع إلى أن الاستفادة من المعرفة من تخصصين تتيح لهم تصور النطاق الكامل للبنى التي يمكن أن تحتويها مجمعات البروتين ، وهذا شيء أراد الباحثون القيام به لفترة طويلة. على سبيل المثال ، تعاون فريق (cryoDRGN) مؤخرًا مع باحثين من جامعات هارفارد وواشنطن لدراسة حركة الكائن أحادي الخلية (Chlamydomonas reinhardtii).

يمكن للآليات التي اكتشفوها أن تلقي الضوء على الظروف الصحية للإنسان ، مثل عقم الذكور ، التي تنشأ عندما تفقد الخلايا قدرتها على الحركة. يستخدم الفريق أيضًا (cryoDRGN) لدراسة بنية بروتين السارس (SARS-CoV-2) ، والذي يمكن أن يساعد العلماء في تصميم العلاجات واللقاحات لمحاربة فيروسات كورونا.

تقول تشونغ (Zhong) و كل من (Berger) و (Davis) إنهم متحمسون لمواصلة استخدام الشبكات العصبية لتحسين تحليل (EM cryo-EM) ، وتوسيع نطاق عملهم الحسابي ليشمل جوانب أخرى من علم الأحياء. استشهد ديفيس بقياس الطيف الكتلي باعتباره “منطقة ناضجة لتطبيق الحساب”. يمكن أن تكمل هذه التقنية (cryo-EM) من خلال إظهار هويات البروتينات للباحثين ، وكم منها مرتبطة ببعضها البعض ، وكيف قامت الخلايا بتعديلها.

يقول بيرغر: “التعاون بين التخصصات هو المستقبل”. “يمكن للباحثين الذين يركزون على تخصص واحد أن يأخذوه فقط حتى الآن مع التقنيات الموجودة. إن تسليط عدسة مختلفة على المشكلة هو كيف يمكن تحقيق التقدم”.

يقول تشونغ إنها ليست طريقة سيئة لتحضير درجة الدكتوراه أيضًا. عندما سئلت عما ستقوله لطلاب الدراسات العليا الوافدين الذين يفكرون في المشاريع متعددة التخصصات ، أجابت: “بالتأكيد افعلها”.

المصدر:

https://news.mit.edu/2021/power-of-two-ellen-zhong-0630