Kio se ni povus uzi artefaritan inteligentecon por respondi unu el la plej grandaj misteroj de la vivo - proteinfaldado? Sciencistoj laboras pri tio dum jardekoj.
Maŝinoj nun povas antaŭdiri proteinajn strukturojn kun mirinda precizeco uzante profundajn lernajn modelojn, ŝanĝante drog-evoluon, bioteknologion kaj nian scion pri fundamentaj biologiaj procezoj.
Aliĝu al mi en esplorado en la interesan regnon de AI-proteina faldado, kie avangarda teknologio kolizias kun la komplekseco de vivo mem.
Malimplikado de la Mistero de Proteina Faldado
Proteinoj funkcias en niaj korpoj kiel malgrandaj maŝinoj por plenumi decidajn taskojn kiel malkonstrui manĝaĵon aŭ transporti oksigenon. Ili devas esti falditaj ĝuste por ke ili funkciu efike, same kiel ŝlosilo devas esti tranĉita ĝuste por konveni en seruron. Tuj kiam la proteino estas kreita, tre komplika faldprocezo komenciĝas.
Proteinfaldado estas la procezo per kiu longaj ĉenoj de aminoacidoj, la konstrubriketoj de la proteino, faldiĝas en tridimensiajn strukturojn kiuj diktas la funkcion de la proteino.
Konsideru longan ŝnuron de bidoj, kiu devas esti mendita en precizan formon; jen kio okazas kiam proteino faldas. Tamen, male al bidoj, aminoacidoj havas unikajn trajtojn kaj interagas unu kun la alia diversmaniere, igante proteinfaldadon kompleksa kaj sentema procezo.
La bildo ĉi tie reprezentas homan hemoglobinon, kiu estas konata faldita proteino
Proteinoj devas faldi rapide kaj precize, aŭ ili fariĝos misfalditaj kaj difektitaj. Tio povus konduki al malsanoj kiel Alzheimer kaj Parkinson. Temperaturo, premo, kaj la ĉeesto de aliaj molekuloj en la ĉelo ĉiuj havas efikon al la faldprocezo.
Post jardekoj da esplorado, sciencistoj ankoraŭ provas eltrovi ĝuste kiel proteinoj faldiĝas.
Feliĉe, progresoj en artefarita inteligenteco plibonigas evoluon en la sektoro. Sciencistoj povas antaŭvidi la strukturon de proteinoj pli precize ol iam antaŭe per uzado maŝinlernaj algoritmoj por ekzameni masivajn volumojn de datumoj.
Ĉi tio havas la eblecon ŝanĝi medikamentan disvolviĝon kaj pliigi nian molekulan scion pri la malsano.
Ĉu Maŝinoj povas Pliboni?
Konvenciaj Proteinaj Faldaj Teknikoj Havas Limigojn
Sciencistoj provas eltrovi proteinfaldiĝon dum jardekoj, sed la komplikaĵo de la procezo igis ĉi tiun defian temon.
Konvenciaj proteinstrukturaj prognozaliroj uzas kombinaĵon de eksperimentaj metodaroj kaj komputilmodeligado, aliflanke, tiuj metodoj ĉiuj havas malavantaĝojn.
Eksperimentaj teknikoj kiel Rentgenfota kristalografio kaj nuklea magneta resonanco (NMR) povas esti tempopostulaj kaj multekostaj. Kaj, komputilaj modeloj foje dependas de simplaj supozoj, kiuj povas konduki al eraraj prognozoj.
AI Povas Venki Ĉi tiujn Obstaklojn
Feliĉe, artefarita inteligento provizas freŝan promeson por pli preciza kaj efika proteinstruktura prognozo. Maŝinlernado-algoritmoj povas ekzameni masivajn volumojn de datumoj. Kaj ili malkovras ŝablonojn, kiujn homoj perdus.
Tio rezultigis la kreadon de novaj softvariloj kaj platformoj kapablaj antaŭdiri proteinstrukturon kun senekzempla precizeco.
La Plej Promesplenaj Maŝinlernado-Algoritmoj por Proteina Struktura Antaŭdiro
La AlphaFold-sistemo konstruita de Guglo Deepmind teamo estas unu el la plej promesplenaj progresoj en ĉi tiu areo. Ĝi akiris grandan progreson en la lastaj jaroj per uzado algoritmoj de profunda lernado antaŭdiri la strukturon de proteinoj surbaze de iliaj aminoacidsekvencoj.
Neŭralaj retoj, subtenaj vektoraj maŝinoj kaj hazardaj arbaroj estas inter pli da maŝinlernado-metodoj kiuj montras promeson por antaŭdiri proteinstrukturon.
Ĉi tiuj algoritmoj povas lerni de grandegaj datumaroj. Kaj ili povas antaŭvidi la korelaciojn inter malsamaj aminoacidoj. Do, ni vidu kiel ĝi funkcias.
Kunevoluaj Analizoj kaj la Unua AlphaFold Generacio
La sukceso de AlphaFold estas konstruita sur profunda neŭrala reto modelo kiu estis evoluigita utiligante ko-evoluan analizon. La koncepto de ko-evoluado deklaras ke se du aminoacidoj en proteino interagas unu kun la alia, ili formiĝos kune por konservi sian funkcian ligon.
Esploristoj povas detekti kiuj paroj de aminoacidoj verŝajne estos en kontakto en la 3D strukturo komparante la aminoacidosekvencojn de multaj similaj proteinoj.
Ĉi tiuj datumoj funkcias kiel la fundamento por la unua ripeto de AlphaFold. Ĝi antaŭdiras la longojn inter aminoacidparoj same kiel la angulojn de la peptidaj ligoj kiuj ligas ilin. Tiu metodo superis ĉiujn antaŭajn alirojn por antaŭdiro de proteinstrukturo de sekvenco, kvankam precizeco daŭre estis limigita por proteinoj kun neniuj ŝajnaj ŝablonoj.
AlphaFold 2: Radikala Nova Metodologio
AlphaFold2 estas komputila programaro kreita de DeepMind kiu uzas la aminoacidsekvencon de proteino por antaŭdiri la 3D strukturon de la proteino.
Ĉi tio estas signifa ĉar la strukturo de proteino diktas kiel ĝi funkcias, kaj kompreni ĝian funkcion povas helpi sciencistojn evoluigi medikamentojn kiuj celas la proteinon.
La neŭrala reto AlphaFold2 ricevas kiel enigaĵon la aminoacidsekvencon de la proteino same kiel detalojn pri kiel tiu sekvenco komparas kun aliaj sekvencoj en datumbazo (tio estas nomita "sekvenvicigo").
La neŭrala reto faras antaŭdiron pri la 3D strukturo de la proteino bazita sur tiu enigaĵo.
Kio Apartigas ĝin de AlphaFold2?
Kontraste al aliaj aliroj, AlphaFold2 antaŭdiras la realan 3D strukturon de la proteino prefere ol simple la apartigo inter paroj de aminoacidoj aŭ la anguloj inter la obligacioj ligante ilin (kiel antaŭaj algoritmoj faris).
Por ke la neŭrala reto anticipu la plenan strukturon tuj, la strukturo estas ĉifrita fin-al-fina.
Alia ŝlosila karakterizaĵo de AlphaFold2 estas, ke ĝi ofertas takson pri kiom memcerta ĝi estas en sia prognozo. Ĉi tio estas prezentita kiel kolorkodigo sur la antaŭvidita strukturo, kun ruĝa reprezentanta altan fidon kaj blua sugestante malaltan fidon.
Ĉi tio estas utila ĉar ĝi informas sciencistojn pri la stabileco de la prognozo.
Antaŭdirado de la Kombinita Strukturo de Pluraj Sekvencoj
La plej nova ekspansio de Alphafold2, konata kiel Alphafold Multimer, prognozas la kombinitan strukturon de pluraj sekvencoj. Ĝi ankoraŭ havas altajn erarajn indicojn eĉ se ĝi rezultas multe pli bone ol antaŭaj teknikoj. Nur % 25 el 4500 proteinaj kompleksoj estis sukcese antaŭdiritaj.
70% de la malglataj regionoj de kontaktoformado estis ĝuste antaŭdiritaj, sed la relativa orientiĝo de la du proteinoj estis malĝusta. Kiam la meza paraleligprofundo estas malpli ol ĉirkaŭ 30 sekvencoj, la precizeco de Alphafold-multimer-prognozoj signife malpliiĝas.
Kiel Uzi Alphafold Antaŭdirojn
La antaŭviditaj modeloj de AlphaFold estas ofertitaj en la samaj dosierformatoj kaj povas esti uzataj laŭ la samaj manieroj kiel eksperimentaj strukturoj. Estas grave konsideri la precizajn taksojn ofertitajn kun la modelo por malhelpi miskomprenojn.
Ĝi estas precipe utila por komplikaj strukturoj kiel interplektitaj homomeroj aŭ proteinoj kiuj nur faldiĝas en la ĉeesto de
nekonata peranto.
Kelkaj Defioj
La ĉefproblemo en uzado de antaŭviditaj strukturoj estas kompreni la dinamikon, Perantoselektivecon, kontrolon, alosterion, post-tradukajn ŝanĝojn, kaj kinetiko de ligado sen aliro al proteino kaj biofizikaj datenoj.
Maŝinlernado kaj fizik-bazita molekula dinamika esplorado povas esti utiligita por venki tiun problemon.
Ĉi tiuj esploroj povas profiti el speciala kaj efika komputila arkitekturo. Dum AlphaFold atingis enormajn progresojn en antaŭdiro de proteinstrukturoj, estas ankoraŭ multe por lerni en la kampo de struktura biologio, kaj AlphaFold-prognozoj estas nur la deirpunkto por estonta studo.
Kio Estas Aliaj Rimarkindaj Iloj?
RozoTTAFfaldu
RoseTTAFold, kreita de la esploristoj de la Universitato de Vaŝingtono, same utiligas profundajn lernajn algoritmojn por antaŭdiri proteinajn strukturojn, sed ĝi ankaŭ integras novan aliron konatan kiel "simulaĵoj pri torda angula dinamiko" por plibonigi la antaŭdiritajn strukturojn.
Ĉi tiu metodo donis kuraĝigajn rezultojn kaj povas esti utila por venki la limojn de ekzistantaj AI-proteinaj faldeblaj iloj.
trRosetta
Alia ilo, trRosetta, antaŭdiras proteinfaldadon uzante a Neŭra reto trejnita sur milionoj da proteinsekvencoj kaj strukturoj.
Ĝi ankaŭ uzas "ŝablon-bazitan modeligadon" teknikon por krei pli precizajn prognozojn komparante la celproteinon kun kompareblaj konataj strukturoj.
Estis pruvite ke trRosetta kapablas antaŭdiri la strukturojn de etaj proteinoj kaj proteinkompleksoj.
DeepMetaPSICOV
DeepMetaPSICOV estas alia ilo, kiu koncentriĝas pri antaŭdiro de proteinaj kontaktomapoj. Ĉi tiuj, estas uzataj kiel gvidilo por antaŭdiri proteino faldado. Ĝi uzas profunda lernado aliroj por prognozi la verŝajnecon de restinteragoj ene de proteino.
Ĉi tiuj poste estas uzataj por prognozi la ĝeneralan kontaktmapon. DeepMetaPSICOV montris potencialon en antaŭdiro de proteinstrukturoj kun granda precizeco, eĉ kiam antaŭaj aliroj malsukcesis.
Kion Tenas la Estonteco?
La estonteco de AI-proteina faldado estas brila. Profundaj lernad-bazitaj algoritmoj, precipe AlphaFold2, lastatempe faris grandan progreson en fidinde antaŭdiri proteinstrukturojn.
Ĉi tiu trovo havas la potencialon transformi drog-evoluon permesante al sciencistoj pli bone kompreni la strukturon kaj funkcion de proteinoj, kiuj estas oftaj terapiaj celoj.
Tamen, temoj kiel prognozo de proteinkompleksoj kaj detektado de la reala funkcia statuso de antaŭviditaj strukturoj restas. Pli da esplorado estas postulata por solvi ĉi tiujn problemojn kaj pliigi la precizecon kaj fidindecon de AI-proteinaj faldaj algoritmoj.
Tamen, la eblaj avantaĝoj de ĉi tiu teknologio estas grandegaj, kaj ĝi havas la potencialon konduki al produktado de pli efikaj kaj precizaj medikamentoj.
Lasi Respondon