بهینه سازی و شبیه سازی مولکولی انتقال انرژی در سلول با بهره گیری از هوش مصنوعی

فرآیندهای انتقال انرژی در سلول ها، به ویژه در زنجیره تنفسی میتوکندری، نقش حیاتی در حفظ تعادل متابولیک، تولید atp و پایداری زیستی کلی ارگانیسم ها ایفا می کنند. این فرآیندها شامل انتقال الکترون ها از طریق کمپلکس های پروتئینی مانند کمپلکس i تا iv و atp سنتاز است که هرگونه اختلال در آنها می تواند منجر به بیماری های متابولیک مانند دیابت، پارکینسون یا سرطان شود. با وجود پیشرفت های چشمگیر در روشهای کلاسیک شبیه سازی مولکولی مانند دینامیک مولکولی (md) چالش های عمده ای همچون هزینه محاسباتی بالا، محدودیت های زمانی (معمولاً محدود به نانوثانیه ها) و پیچیدگی محاسباتی، تحلیل دقیق این فرآیندها را دشوار ساخته است. در این پژوهش، یک روش ترکیبی نوین مبتنی بر هوش مصنوعی (ai ) برای بهبود دقت، سرعت و مقیاس پذیری شبیه سازی دینامیک مولکولی ارائه می شود. مدل طراحی شده با بهره گیری از شبکه های عصبی عمیق (مانند شبکه های کانولوشنی و بازگشتی) و الگوریتم های یادگیری تقویتی، پارامترهای شبیه سازی مانند نیروهای بیناتمی، پتانسیل های انرژی و شرایط محیطی را به صورت خودکار تنظیم و بهینه سازی می کند. این رویکرد زمان محاسبات را از مقیاس نانوثانیه به میکروثانیه کاهش داده و امکان شبیه سازی سیستم های بزرگتر با هزاران اتم را فراهم می آورد. نتایج تجربی نشان دهنده بهبود قابل توجهی در پیش بینی مسیرهای انتقال انرژی (با دقت بیش از 69 درصد در شناسایی حالات گذرا)، افزایش پایداری ساختارهای مولکولی (کاهش نوسانات rmsf تا 59درصد) و کاهش 73 تا 93 درصدی زمان پردازش کلی است. علاوه بر این، مدل پیشنهادی قابلیت ادغام با داده های تجربی مانند کریو - emو спектрос کوپی nmr را دارد که درک عمیق تری از مکانیسم های مولکولی در سطح اتمی فراهم می کند. این رویکرد نه تنها به عنوان ابزاری موثر برای طراحی داروهای هدفمند در بیماریهای متابولیک عمل می کند،بلکه می تواند در زمینه های دیگری مانند مهندسی پروتئین و زیست فناوری نیز کاربرد داشته باشد.