Bagaimana jika kita boleh menggunakan kecerdasan buatan untuk menjawab salah satu misteri terbesar kehidupan – lipatan protein? Para saintis telah mengusahakannya selama beberapa dekad.
Mesin kini boleh meramalkan struktur protein dengan ketepatan yang menakjubkan menggunakan model pembelajaran mendalam, mengubah pembangunan dadah, bioteknologi dan pengetahuan kita tentang proses biologi asas.
Sertai saya dalam penerokaan ke dalam bidang lipatan protein AI yang menarik, di mana teknologi termaju bertembung dengan kerumitan kehidupan itu sendiri.
Membongkar Misteri Lipatan Protein
Protein berfungsi dalam badan kita seperti mesin kecil untuk menjalankan tugas penting seperti memecahkan makanan atau mengangkut oksigen. Ia mesti dilipat dengan betul agar ia berfungsi dengan berkesan, sama seperti kunci mesti dipotong dengan betul untuk dimuatkan ke dalam kunci. Sebaik sahaja protein dicipta, proses lipatan yang sangat rumit bermula.
Lipatan protein ialah proses di mana rantaian panjang asid amino, blok binaan protein, terlipat menjadi struktur tiga dimensi yang menentukan fungsi protein.
Pertimbangkan rentetan manik yang panjang yang mesti dipesan ke dalam bentuk yang tepat; inilah yang berlaku apabila protein berlipat. Namun, tidak seperti manik, asid amino mempunyai ciri unik dan berinteraksi antara satu sama lain dalam pelbagai cara, menjadikan lipatan protein proses yang kompleks dan sensitif.
Gambar di sini mewakili hemoglobin manusia, yang merupakan protein terlipat yang terkenal
Protein mesti dilipat dengan cepat dan tepat, jika tidak, ia akan tersalah lipat dan rosak. Itu boleh membawa kepada penyakit seperti Alzheimer dan Parkinson. Suhu, tekanan, dan kehadiran molekul lain dalam sel semuanya mempunyai kesan ke atas proses lipatan.
Selepas beberapa dekad penyelidikan, saintis masih cuba untuk mengetahui dengan tepat bagaimana protein berlipat.
Syukurlah, kemajuan dalam kecerdasan buatan meningkatkan pembangunan dalam sektor ini. Para saintis boleh menjangka struktur protein dengan lebih tepat berbanding sebelum ini dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk memeriksa jumlah data yang besar.
Ini berpotensi untuk mengubah pembangunan ubat dan meningkatkan pengetahuan molekul kita tentang penyakit ini.
Bolehkah Mesin Berprestasi Lebih Baik?
Teknik Lipatan Protein Konvensional Mempunyai Had
Para saintis telah cuba memikirkan lipatan protein selama beberapa dekad, tetapi kerumitan proses telah menjadikan subjek ini mencabar.
Pendekatan ramalan struktur protein konvensional menggunakan gabungan metodologi eksperimen dan pemodelan komputer, bagaimanapun, kaedah ini semuanya mempunyai kelemahan.
Teknik eksperimen seperti kristalografi sinar-X dan resonans magnetik nuklear (NMR) boleh memakan masa dan mahal. Dan, model komputer kadangkala bergantung pada andaian mudah, yang boleh membawa kepada ramalan yang salah.
AI Boleh Mengatasi Halangan Ini
Nasib baik, kecerdasan buatan menyediakan janji baru untuk ramalan struktur protein yang lebih tepat dan cekap. Algoritma pembelajaran mesin boleh memeriksa volum data yang besar. Dan, mereka mendedahkan corak yang orang akan terlepas.
Ini telah menghasilkan penciptaan alat dan platform perisian baharu yang mampu meramalkan struktur protein dengan ketepatan yang tiada tandingan.
Algoritma Pembelajaran Mesin Paling Menjanjikan untuk Ramalan Struktur Protein
Sistem AlphaFold yang dibina oleh Google Deepmind pasukan adalah salah satu kemajuan yang paling menjanjikan dalam bidang ini. Ia telah mendapat kemajuan besar dalam beberapa tahun kebelakangan ini dengan menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk meramalkan struktur protein berdasarkan urutan asid aminonya.
Rangkaian saraf, mesin vektor sokongan dan hutan rawak adalah antara kaedah pembelajaran mesin yang menunjukkan janji untuk meramalkan struktur protein.
Algoritma ini boleh belajar daripada set data yang besar. Dan, mereka boleh menjangkakan korelasi antara asid amino yang berbeza. Jadi, mari kita lihat bagaimana ia berfungsi.
Analisis Bersama Evolusi dan Generasi AlphaFold Pertama
Kejayaan AlphaFold dibina di atas model rangkaian saraf dalam yang dibangunkan menggunakan analisis evolusi bersama. Konsep evolusi bersama menyatakan bahawa jika dua asid amino dalam protein berinteraksi antara satu sama lain, ia akan berkembang bersama-sama untuk mengekalkan hubungan fungsinya.
Penyelidik boleh mengesan pasangan asid amino yang berkemungkinan berhubung dalam struktur 3D dengan membandingkan urutan asid amino bagi banyak protein yang serupa.
Data ini berfungsi sebagai asas untuk lelaran pertama AlphaFold. Ia meramalkan panjang antara pasangan asid amino serta sudut ikatan peptida yang menghubungkan mereka. Kaedah ini mengatasi semua pendekatan terdahulu untuk meramalkan struktur protein daripada jujukan, walaupun ketepatan masih dihadkan untuk protein tanpa templat yang jelas.
AlphaFold 2: Metodologi Baru Secara Radikal
AlphaFold2 ialah perisian komputer yang dicipta oleh DeepMind yang menggunakan urutan asid amino protein untuk meramalkan struktur 3D protein.
Ini penting kerana struktur protein menentukan cara ia berfungsi, dan memahami fungsinya boleh membantu saintis membangunkan ubat yang menyasarkan protein.
Rangkaian saraf AlphaFold2 menerima sebagai input urutan asid amino protein serta butiran tentang bagaimana jujukan itu dibandingkan dengan jujukan lain dalam pangkalan data (ini dipanggil "penjajaran jujukan").
Rangkaian saraf membuat ramalan tentang struktur 3D protein berdasarkan input ini.
Apa yang membezakannya daripada AlphaFold2?
Berbeza dengan pendekatan lain, AlphaFold2 meramalkan struktur 3D sebenar protein dan bukannya hanya pemisahan antara pasangan asid amino atau sudut antara ikatan yang menghubungkannya (seperti yang dilakukan oleh algoritma sebelumnya).
Agar rangkaian saraf dapat menjangka struktur penuh sekaligus, struktur tersebut dikodkan dari hujung ke hujung.
Satu lagi ciri utama AlphaFold2 ialah ia menawarkan anggaran sejauh mana keyakinannya dalam ramalannya. Ini dibentangkan sebagai pengekodan warna pada struktur yang dijangka, dengan merah mewakili keyakinan tinggi dan biru menunjukkan keyakinan rendah.
Ini berguna kerana ia memberitahu saintis tentang kestabilan ramalan.
Meramalkan Struktur Gabungan Beberapa Urutan
Pengembangan terkini Alphafold2, yang dikenali sebagai Alphafold Multimer, meramalkan struktur gabungan beberapa jujukan. Ia masih mempunyai kadar kesilapan yang tinggi walaupun ia berprestasi jauh lebih baik daripada teknik terdahulu. Hanya %25 daripada 4500 kompleks protein berjaya diramalkan.
70% daripada kawasan kasar pembentukan sentuhan telah diramalkan dengan betul, tetapi orientasi relatif kedua-dua protein adalah tidak betul. Apabila kedalaman penjajaran median kurang daripada kira-kira 30 jujukan, ketepatan ramalan multimer Alphafold menurun dengan ketara.
Cara Menggunakan Ramalan Alphafold
Model ramalan daripada AlphaFold ditawarkan dalam format fail yang sama dan boleh digunakan dengan cara yang sama seperti struktur eksperimen. Adalah penting untuk mengambil kira anggaran ketepatan yang ditawarkan dengan model untuk mengelakkan salah faham.
Ia amat membantu untuk struktur rumit seperti homomer terjalin atau protein yang hanya berlipat dengan kehadiran
ligan yang tidak diketahui.
Beberapa Cabaran
Masalah utama dalam menggunakan struktur yang diramalkan ialah memahami dinamik, selektiviti ligan, kawalan, alosteri, perubahan pasca terjemahan, dan kinetik pengikatan tanpa akses kepada data protein dan biofizik.
pembelajaran mesin dan penyelidikan dinamik molekul berasaskan fizik boleh digunakan untuk mengatasi masalah ini.
Penyiasatan ini mungkin mendapat manfaat daripada seni bina komputer yang khusus dan cekap. Walaupun AlphaFold telah mencapai kemajuan yang luar biasa dalam meramalkan struktur protein, masih banyak yang perlu dipelajari dalam bidang biologi struktur, dan ramalan AlphaFold hanyalah titik permulaan untuk kajian masa depan.
Apakah Alat Luar Biasa Lain?
RoseTTAFold
RoseTTAFold, yang dicipta oleh penyelidik Universiti Washington, juga menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk meramalkan struktur protein, tetapi ia juga menyepadukan pendekatan baru yang dikenali sebagai "simulasi dinamik sudut kilasan" untuk memperbaiki struktur yang diramalkan.
Kaedah ini telah membuahkan hasil yang menggalakkan dan mungkin berguna dalam mengatasi batasan alat lipatan protein AI sedia ada.
trRosetta
Alat lain, trRosetta, meramalkan lipatan protein dengan menggunakan a rangkaian neural dilatih mengenai berjuta-juta urutan dan struktur protein.
Ia juga menggunakan teknik "pemodelan berasaskan templat" untuk mencipta ramalan yang lebih tepat dengan membandingkan protein sasaran dengan struktur yang diketahui setanding.
Telah ditunjukkan bahawa trRosetta mampu meramalkan struktur protein kecil dan kompleks protein.
DeepMetaPSICOV
DeepMetaPSICOV ialah alat lain yang memfokuskan pada meramalkan peta hubungan protein. Ini, digunakan sebagai panduan untuk meramalkan lipatan protein. Ia menggunakan pembelajaran mendalam pendekatan untuk meramalkan kemungkinan interaksi sisa di dalam protein.
Ini kemudiannya digunakan untuk meramalkan keseluruhan peta hubungan. DeepMetaPSICOV telah menunjukkan potensi dalam meramalkan struktur protein dengan ketepatan yang tinggi, walaupun pendekatan sebelumnya telah gagal.
Apa Masa Depan?
Masa depan lipatan protein AI adalah cerah. Algoritma berasaskan pembelajaran mendalam, terutamanya AlphaFold2, baru-baru ini telah mencapai kemajuan besar dalam meramalkan struktur protein dengan pasti.
Penemuan ini berpotensi untuk mengubah pembangunan ubat dengan membenarkan saintis memahami dengan lebih baik struktur dan fungsi protein, yang merupakan sasaran terapeutik biasa.
Walau bagaimanapun, isu seperti meramal kompleks protein dan mengesan status fungsi sebenar struktur yang dijangka kekal. Lebih banyak penyelidikan diperlukan untuk menyelesaikan isu ini dan meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan algoritma lipatan protein AI.
Namun, potensi manfaat teknologi ini sangat besar, dan ia berpotensi membawa kepada penghasilan ubat yang lebih berkesan dan tepat.
Sila tinggalkan balasan anda