مرآب ضخم بمئات المواقف. تقود سيارتك الصغيرة — جزيء الدواء المستقبلي — وتبحث عن الصندوق الوحيد الحر الذي ستركن فيه بسلاسة. لكن هذه الصناديق ليست خرسانية، بل منسوجة من سلاسل DNA أو RNA، ولا توجد لائحة قواعد للركن. لفترة طويلة، حلّ المهندسون الحاسوبيون هذه المسألة بتجريب الخيارات وفق قوانين الفيزياء: حساب تنافر وتجاذب الذرات، والبحث عن الوضعية الأكثر راحة. لكن الحسابات كانت بطيئة والأخطاء كثيرة — كما لو كنت تركن معصوب العينين، معتمدًا فقط على صوت حساسات خافت.
مجموعة من جامعة نورث كارولاينا ومختبرات شريكة اقترحت طريقًا آخر. أنشأوا شبكة عصبية NucleoDock تتعلم الركن على جهاز محاكاة. أولًا درّبوها على ملايين الأمثلة الاصطناعية — وُلدت من نموذج فيزيائي مبسّط يولّد بسرعة ملايين الالتحامات الممكنة. المتدرب قضى ألف ساعة على المحاكي ثم انتقل إلى سيارة حقيقية. بعدها درّبوا الشبكة على صور حقيقية موثقة بعناية — بنى بلورية حيث يُعرف موضع كل ذرة بدقة تصل إلى أعشار الأنغستروم (الأنغستروم الواحد يساوي عشرة مليارات من المتر، أي بحجم ذرة الهيدروجين تقريبًا).
النتيجة مذهلة. على مجموعة اختبار من 125 مركبًا حقيقيًا من الأحماض النووية مع الروابط (ligands)، خمّن البرنامج الوضعية الصحيحة في 56% من الحالات بدقة تصل إلى 2 أنغستروم (أي ما يعادل عرض ذرتي كربون متجاورتين). برنامج rDock القديم الجيد على نفس البيانات أظهر 29% فقط. علاوة على ذلك، يقدم NucleoDock مئة خيار ركن في خمس ثوانٍ فقط — أسرع من طرفة عين. في الفحص الافتراضي، عندما نبحث عن أفضل المركبات من مكتبة ضخمة من المواد، وجد النهج الجديد أيضًا عددًا أكبر من النتائج الواعدة في المراحل المبكرة.
هذه الطريقة الهجينة — مزيج من الفيزياء التقريبية والضبط الدقيق على بيانات حقيقية — قد تصبح جسرًا بين عالم الأهداف البروتينية والعالم الأقل استكشافًا للأحماض النووية. فإذا تعلمنا إدخال الأدوية بشكل موثوق إلى «مرائب» DNA، فسيفتح ذلك طريقًا لعلاج أمراض ما تزال تعتبر مستعصية.
ثلثا الأدوية المعتمدة تستهدف البروتينات، وعدد قليل منها فقط يستهدف DNA أو RNA مباشرة. وفي كل خلية بشرية حوالي مترين من DNA معبأة في نواة بحجم ميكرومتر — كما لو أن خيطًا بطول ملعب كرة قدم طُوي في حبة بازلاء.
في رواية «التطور» للكاتب غريغ بير، تسمح الهندسة الوراثية المستقبلية بتصميم جزيئات تنغرس مباشرة في حلزونات DNA وتعيد كتابة الوراثة أثناء العمل — تقريبًا هذه هي المهمة التي تحلها برامج الإرساء الحديثة.