You’re viewing a text-only version of this website that uses less data. View the main version of the website including all images and videos.
Једна од највећих биолошких мистерија „углавном решена“ уз помоћ вештачке интелигенције
- Аутор, Хелен Бригс
- Функција, ББЦ дописница из области науке
Једна од највећих мистерија у биологији у великој мери је решена уз помоћ вештачке интелигенције, саопштили су експерти.
Предвиђање на који начин се протеини савијају у јединствене тродимензионалне облике збуњивало је научнике пола века.
ДипМајнд, лондонска лабораторија која користи вештачку интелигенцију, у великој мери је решила овај проблем, кажу организатори изузетног научног такмичења.
Боље разумевање облика протеина могло би да одигра кључну улогу у изради нових лекова за лечење разних болести.
Очекује се да ће ДипМајндово откриће убрзати проучавање великог броја болести, укључујући и Ковид-19.
Њихов програм одредио је облик протеина у нивоу тачности који може да се пореди са скупим и дуготрајним лабораторијским методама, кажу они.
Доктор Андреј Криштафович, са Универзитета у Калифорнији, један из већа научних арбитара, описао је достигнуће као „истински изузетно".
„Бити у могућности да истражите облике протеина брзо и тачно има потенцијал да унесе револуцију у научни живот", каже он.
Шта су протеини?
Протеини су присутни у свим живим бићима, у којима играју кључну улогу у хемијским процесима од суштинске важности за живот.
Направљени од низа аминокиселина, они се савијају на безброј могућих начина у сложене облике који са собом носе кључ за начин на који обављају виталне функције.
Многе болести повезане су са улогама протеина у катализи хемијских реакција (ензими), борби против болести (антитела) или улози хемијских гласника (хормони као што је инсулин).
„Чак и сићушна преслагања ових виталних молекула могу да имају катастрофалне последице по наше здравље, тако да је један од најефикаснијих начина да се разуме нека болест и пронађу нови начини за лечење да се проуче протеини који у њој учествују", каже доктор Џон Молт са Универзитета у Мериленду, у САД, председавајућа већа научних арбитара.
„Постоје десетине хиљада људских протеина и много милијарди њих у другим врстама, укључујући бактерије и вирусе, али за одређивање облика само једног потребна је скупа опрема и може да потраје годинама."
Како функционише такмичење?
Кристијан Анфинсен је 1972. године добио Нобелову награду за рад који је показао да је могуће одредити облик протеина на основу секвенце аминокиселина од којих је сачињен.
Сваке две године, велики број тимова из више од 20 земаља уз помоћ компјутера наслепо покушава да предвиди облике сетова од око 100 протеина на основу њихових секвенци аминокиселина.
Истовремено, биолози израђују 3Д структуре у лабораторији уз помоћ традиционалних техника као што је рендгенска кристалографија и НМР спектроскопија, који одређују локацију сваког атома у односу једне на друге у њиховом молекулу протеина.
Тим научника из Каспа (Експеримент на нивоу заједнице за критичку процену техника за предвиђање протеинске структуре) потом пореди ова предвиђања са 3Д структурама направљеним уз помоћ експерименталних метода.
Касп користи методу мерења познату као тест глобалне дистанце да би проценио тачност, крећући се од 0-100. Резултат од око 90, који је постигао ДипМајндов АлфаФолд програм, сматра се упоредивим са лабораторијским техникама.
Шта се десило ове године?
У најновијој рунди такмичења, Касп-14, АлфаФолд је одредио облик око две трећине протеина са тачношћу која може да се пореди са лабораторијским експериментима.
Арбитри су рекли да је тачност облика већине других протеина такође била висока, мада не сасвим на том нивоу.
АлфаФолд је заснован на концепту званом дубоко учење.
У том процесу, структура савијених протеина представљена је просторним графиконом.
Програм потом „учи" користећи информације о 3Д облицима познатих протеина који се чувају у Јавној бази података о протеинима.
Програм вештачке интелигенције успео је да уради за свега неколико дана оно за шта су у лабораторији потребне године.
Како ће ова информација бити искоришћена?
Познавање 3Д структуре протеина важно је за прављење лекова и разумевање људских болести, укључујући рак, деменцију и заразне болести.
Један пример је Ковид-19, у чијем случају су научници проучавали на који начин шиљасти протеин на површини вируса Сарс-ЦоВ-2 има интеракцију са рецепторима у људским ћелијама.
Професор Ендрју Мартин са Универзитетског колеџа у Лондону (УЦЛ), бивши учесник у Капсу и садашњи арбитар, каже за ББЦ да „разумевање како се протеинска секвенца савија у три димензије заиста је једно од суштинских питања биологије."
„Читав начин на који функционише протеин зависи од његове тродимензионалне структуре, а функционисање протеина важно је за све што се тиче здравља и болести."
„Познавањем тродимензионалне структуре протеина можемо да помогнемо у изради лекова и интервенишемо приликом здравствених проблема било да се су питању инфекције или наследне болести."
Професорка дејм Џенет Торнтон из ЕМБЛ-овог Европског института за биоинформатику у Хинкстону, у Великој Британији, рекла је да је како се то протеини савијају да би створили „изузетно јединствене тродимензионалне облике" једна од највећих мистерија у биологији.
„Боље разумевање структуре протеина и способност да се предвиде уз помоћ компјутера значи боље разумевање живота и, наравно, људског здравља и болести", објашњава она.
Шта ће се даље дешавати?
И други научници ће желети да проуче податке да би одредили колико је прецизан овај метод вештачке интелигенције и колико добро функционише на нивоу детаља.
И даље постоји велики јаз у знању, укључујући схватање како се више протеина уклапа један у други и како протеини врше интеракцију са другим молекулима као што су ДНК и РНК.
„Сад кад је проблем уз великој мери решен за појединачне протеине, отворен је пут развоју нових метода за одређивање облика протеинских комплекса - колекција протеина који сарађују да би обликовали највећи део машинерије живота и друге апликације", каже доктор Криштафович.
Пратите нас на Фејсбуку и Твитеру. Ако имате предлог теме за нас, јавите се на [email protected]