Bagaimana jika kita dapat menggunakan kecerdasan buatan untuk menjawab salah satu misteri terbesar kehidupan – pelipatan protein? Para ilmuwan telah mengerjakan ini selama beberapa dekade.
Mesin sekarang dapat memprediksi struktur protein dengan presisi luar biasa menggunakan model pembelajaran mendalam, mengubah pengembangan obat, bioteknologi, dan pengetahuan kita tentang proses biologis mendasar.
Bergabunglah dengan saya dalam penjelajahan ke dunia pelipatan protein AI yang menarik, di mana teknologi mutakhir bertabrakan dengan kompleksitas kehidupan itu sendiri.
Mengungkap Misteri Pelipatan Protein
Protein bekerja dalam tubuh kita seperti mesin kecil untuk melakukan tugas penting seperti memecah makanan atau mengangkut oksigen. Mereka harus dilipat dengan benar agar berfungsi secara efektif, seperti kunci yang harus dipotong dengan benar agar sesuai dengan gembok. Segera setelah protein dibuat, proses pelipatan yang sangat rumit dimulai.
Pelipatan protein adalah proses di mana rantai panjang asam amino, blok pembangun protein, dilipat menjadi struktur tiga dimensi yang menentukan fungsi protein.
Pertimbangkan untaian manik-manik panjang yang harus disusun menjadi bentuk yang tepat; inilah yang terjadi ketika protein terlipat. Namun, tidak seperti manik-manik, asam amino memiliki karakteristik unik dan berinteraksi satu sama lain dalam berbagai cara, menjadikan pelipatan protein sebagai proses yang kompleks dan sensitif.
Gambar di sini mewakili hemoglobin manusia, yang merupakan protein lipat yang terkenal
Protein harus terlipat dengan cepat dan tepat, atau mereka akan salah melipat dan rusak. Itu bisa menyebabkan penyakit seperti Alzheimer dan Parkinson. Suhu, tekanan, dan keberadaan molekul lain di dalam sel semuanya berpengaruh pada proses pelipatan.
Setelah beberapa dekade penelitian, para ilmuwan masih mencoba mencari tahu dengan tepat bagaimana protein terlipat.
Untungnya, kemajuan dalam kecerdasan buatan meningkatkan perkembangan di sektor ini. Para ilmuwan dapat mengantisipasi struktur protein lebih akurat dari sebelumnya dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk memeriksa sejumlah besar data.
Ini memiliki potensi untuk mengubah pengembangan pengobatan dan meningkatkan pengetahuan molekuler kita tentang penyakit tersebut.
Bisakah Mesin Berkinerja Lebih Baik?
Teknik Pelipatan Protein Konvensional Memiliki Keterbatasan
Para ilmuwan telah mencoba mencari tahu pelipatan protein selama beberapa dekade, tetapi kerumitan prosesnya telah menjadikan ini topik yang menantang.
Pendekatan prediksi struktur protein konvensional menggunakan kombinasi metodologi eksperimental dan pemodelan komputer, namun, semua metode ini memiliki kelemahan.
Teknik eksperimental seperti kristalografi sinar-X dan resonansi magnetik nuklir (NMR) dapat memakan waktu dan mahal. Dan, model komputer terkadang bergantung pada asumsi sederhana, yang dapat menyebabkan prediksi yang salah.
AI Dapat Mengatasi Rintangan Ini
Untungnya, kecerdasan buatan memberikan janji baru untuk prediksi struktur protein yang lebih akurat dan efisien. Algoritme pembelajaran mesin dapat memeriksa volume data yang sangat besar. Dan, mereka mengungkap pola yang akan dilewatkan orang.
Ini telah menghasilkan penciptaan alat dan platform perangkat lunak baru yang mampu memprediksi struktur protein dengan presisi yang tak tertandingi.
Algoritma Pembelajaran Mesin Paling Menjanjikan untuk Prediksi Struktur Protein
Sistem AlphaFold dibangun oleh Google DeepMind tim adalah salah satu kemajuan paling menjanjikan di bidang ini. Ini telah memperoleh kemajuan besar dalam beberapa tahun terakhir dengan menggunakan algoritma pembelajaran yang mendalam untuk memprediksi struktur protein berdasarkan urutan asam amino mereka.
Jaringan saraf, mesin vektor pendukung, dan hutan acak adalah beberapa metode pembelajaran mesin yang menjanjikan untuk memprediksi struktur protein.
Algoritme ini dapat belajar dari kumpulan data yang sangat besar. Dan, mereka dapat mengantisipasi korelasi antara asam amino yang berbeda. Jadi, mari kita lihat cara kerjanya.
Analisis Ko-evolusi dan Generasi AlphaFold Pertama
Keberhasilan Lipatan Alfa dibangun di atas model jaringan saraf dalam yang dikembangkan menggunakan analisis co-evolutionary. Konsep ko-evolusi menyatakan bahwa jika dua asam amino dalam protein berinteraksi satu sama lain, mereka akan berkembang bersama untuk menjaga hubungan fungsionalnya.
Para peneliti dapat mendeteksi pasangan asam amino mana yang mungkin berhubungan dalam struktur 3D dengan membandingkan rangkaian asam amino dari banyak protein serupa.
Data ini berfungsi sebagai dasar untuk iterasi pertama AlphaFold. Ini memprediksi panjang antara pasangan asam amino serta sudut ikatan peptida yang menghubungkannya. Metode ini mengungguli semua pendekatan sebelumnya untuk memprediksi struktur protein dari urutan, meskipun akurasi masih terbatas untuk protein tanpa template yang jelas.
AlphaFold 2: Metodologi Baru yang Radikal
AlphaFold2 adalah perangkat lunak komputer yang dibuat oleh DeepMind yang menggunakan urutan asam amino protein untuk memprediksi struktur 3D protein.
Ini penting karena struktur protein menentukan bagaimana fungsinya, dan memahami fungsinya dapat membantu para ilmuwan mengembangkan obat yang menargetkan protein.
Jaringan saraf AlphaFold2 menerima sebagai input sekuens asam amino protein serta detail tentang bagaimana sekuens itu dibandingkan dengan sekuens lain dalam database (ini disebut "penyelarasan sekuens").
Jaringan saraf membuat prediksi tentang struktur 3D protein berdasarkan input ini.
Apa yang Membedakannya Selain AlphaFold2?
Berbeda dengan pendekatan lain, AlphaFold2 memprediksi struktur 3D sebenarnya dari protein daripada hanya pemisahan antara pasangan asam amino atau sudut antara ikatan yang menghubungkannya (seperti yang dilakukan algoritme sebelumnya).
Agar jaringan saraf dapat mengantisipasi struktur penuh sekaligus, struktur tersebut dikodekan secara end-to-end.
Karakteristik utama lainnya dari AlphaFold2 adalah ia menawarkan perkiraan seberapa yakin perkiraannya. Ini disajikan sebagai kode warna pada struktur yang diantisipasi, dengan merah mewakili kepercayaan tinggi dan biru menunjukkan kepercayaan rendah.
Ini berguna karena memberi tahu para ilmuwan tentang stabilitas prediksi.
Memprediksi Struktur Gabungan dari Beberapa Barisan
Ekspansi terbaru Alphafold2, yang dikenal sebagai Alphafold Multimer, memperkirakan struktur gabungan dari beberapa urutan. Ini masih memiliki tingkat kesalahan yang tinggi meskipun kinerjanya jauh lebih baik daripada teknik sebelumnya. Hanya %25 dari 4500 kompleks protein yang berhasil diprediksi.
70% dari daerah kasar pembentukan kontak diprediksi dengan benar, tetapi orientasi relatif kedua protein salah. Ketika kedalaman penyelarasan median kurang dari kira-kira 30 urutan, akurasi prediksi multimer Alphafold menurun secara signifikan.
Cara Menggunakan Prediksi Alphafold
Model prediksi dari AlphaFold ditawarkan dalam format file yang sama dan dapat digunakan dengan cara yang sama seperti struktur eksperimental. Sangat penting untuk mempertimbangkan perkiraan akurasi yang ditawarkan dengan model untuk mencegah kesalahpahaman.
Ini sangat membantu untuk struktur rumit seperti jalinan homomer atau protein yang hanya terlipat di hadapan an
ligan yang tidak diketahui.
Beberapa Tantangan
Masalah utama dalam menggunakan struktur terprediksi adalah memahami dinamika, selektivitas ligan, kontrol, alosteri, perubahan pasca-translasi, dan kinetika pengikatan tanpa akses ke data protein dan biofisik.
Pembelajaran mesin dan penelitian dinamika molekul berbasis fisika dapat dimanfaatkan untuk mengatasi masalah ini.
Investigasi ini mungkin mendapat manfaat dari arsitektur komputer khusus dan efisien. Sementara AlphaFold telah mencapai kemajuan luar biasa dalam memprediksi struktur protein, masih banyak yang harus dipelajari di bidang biologi struktural, dan prediksi AlphaFold hanyalah titik awal untuk studi di masa depan.
Apa Alat Luar Biasa Lainnya?
RoseTTAFlipat
RoseTTAFold, yang dibuat oleh para peneliti Universitas Washington, juga menggunakan algoritme pembelajaran mendalam untuk memprediksi struktur protein, tetapi juga mengintegrasikan pendekatan baru yang dikenal sebagai "simulasi dinamika sudut torsi" untuk memperbaiki struktur yang diprediksi.
Metode ini telah memberikan hasil yang menggembirakan dan mungkin berguna dalam mengatasi keterbatasan alat pelipat protein AI yang ada.
trRosetta
Alat lain, trRosetta, memprediksi pelipatan protein dengan menggunakan a saraf jaringan dilatih pada jutaan urutan dan struktur protein.
Ini juga menggunakan teknik "pemodelan berbasis template" untuk membuat prediksi yang lebih tepat dengan membandingkan protein target dengan struktur yang diketahui sebanding.
Telah dibuktikan bahwa trRosetta mampu memprediksi struktur protein kecil dan kompleks protein.
DeepMetaPSICOV
DeepMetaPSICOV adalah alat lain yang berfokus pada memprediksi peta kontak protein. Ini, digunakan sebagai panduan untuk memprediksi pelipatan protein. Ini menggunakan belajar mendalam pendekatan untuk memperkirakan kemungkinan interaksi residu di dalam protein.
Ini selanjutnya digunakan untuk meramalkan peta kontak keseluruhan. DeepMetaPSICOV telah menunjukkan potensi dalam memprediksi struktur protein dengan sangat akurat, bahkan ketika pendekatan sebelumnya gagal.
Apa yang ada di masa depan?
Masa depan pelipatan protein AI cerah. Algoritme berbasis pembelajaran mendalam, terutama AlphaFold2, baru-baru ini membuat kemajuan besar dalam memprediksi struktur protein dengan andal.
Temuan ini berpotensi mengubah pengembangan obat dengan memungkinkan para ilmuwan untuk lebih memahami struktur dan fungsi protein, yang merupakan target terapi umum.
Meskipun demikian, masalah seperti meramalkan kompleks protein dan mendeteksi status fungsional sebenarnya dari struktur yang diantisipasi tetap ada. Diperlukan lebih banyak penelitian untuk mengatasi masalah ini dan meningkatkan akurasi dan keandalan algoritme pelipatan protein AI.
Namun, manfaat potensial dari teknologi ini sangat besar, dan memiliki potensi untuk menghasilkan obat yang lebih efektif dan tepat.
Tinggalkan Balasan