Co by było, gdybyśmy mogli użyć sztucznej inteligencji, aby odpowiedzieć na jedną z największych zagadek życia — zwijanie białek? Naukowcy pracują nad tym od dziesięcioleci.
Maszyny mogą teraz przewidywać struktury białek z niesamowitą precyzją, korzystając z modeli głębokiego uczenia się, zmieniając opracowywanie leków, biotechnologię i naszą wiedzę o podstawowych procesach biologicznych.
Dołącz do mnie w eksploracji intrygującej sfery zwijania białek AI, gdzie najnowocześniejsza technologia zderza się ze złożonością samego życia.
Rozwikłanie tajemnicy fałdowania białek
Białka działają w naszych ciałach jak małe maszyny do wykonywania kluczowych zadań, takich jak rozkładanie żywności lub transport tlenu. Aby skutecznie funkcjonowały, muszą być odpowiednio złożone, podobnie jak klucz musi być odpowiednio nacięty, aby pasował do zamka. Zaraz po utworzeniu białka rozpoczyna się bardzo skomplikowany proces fałdowania.
Fałdowanie białka to proces, w którym długie łańcuchy aminokwasów, budulców białka, składają się w trójwymiarowe struktury, które dyktują funkcję białka.
Rozważmy długi sznur koralików, który musi być uporządkowany w precyzyjny kształt; tak się dzieje, gdy białko się fałduje. Jednak w przeciwieństwie do kulek, aminokwasy mają unikalne cechy i oddziałują na siebie na różne sposoby, co sprawia, że składanie białek jest złożonym i wrażliwym procesem.
Zdjęcie przedstawia ludzką hemoglobinę, która jest dobrze znanym zwiniętym białkiem
Białka muszą fałdować się szybko i precyzyjnie, inaczej staną się nieprawidłowo pofałdowane i wadliwe. Może to prowadzić do chorób, takich jak choroba Alzheimera i Parkinsona. Temperatura, ciśnienie i obecność innych cząsteczek w komórce mają wpływ na proces fałdowania.
Po dziesięcioleciach badań naukowcy wciąż próbują dowiedzieć się, jak dokładnie fałdują się białka.
Na szczęście postępy w sztucznej inteligencji poprawiają rozwój w tym sektorze. Naukowcy mogą przewidywać strukturę białek dokładniej niż kiedykolwiek wcześniej za pomocą algorytmy uczenia maszynowego do badania ogromnych ilości danych.
Może to zmienić rozwój leków i zwiększyć naszą wiedzę molekularną na temat choroby.
Czy maszyny mogą działać lepiej?
Konwencjonalne techniki składania białek mają swoje ograniczenia
Naukowcy od dziesięcioleci próbują zrozumieć fałdowanie białek, ale złożoność tego procesu sprawia, że jest to trudny temat.
Konwencjonalne metody przewidywania struktury białek wykorzystują kombinację metodologii eksperymentalnych i modelowania komputerowego, jednak wszystkie te metody mają wady.
Techniki eksperymentalne, takie jak krystalografia rentgenowska i magnetyczny rezonans jądrowy (NMR), mogą być czasochłonne i kosztowne. A modele komputerowe czasami opierają się na prostych założeniach, co może prowadzić do błędnych prognoz.
Sztuczna inteligencja może pokonać te przeszkody
Na szczęście, sztuczna inteligencja stanowi nową obietnicę dokładniejszego i wydajniejszego przewidywania struktury białek. Algorytmy uczenia maszynowego mogą badać ogromne ilości danych. I odkrywają wzorce, których ludzie by nie zauważyli.
Doprowadziło to do powstania nowych narzędzi programowych i platform zdolnych do przewidywania struktury białek z niezrównaną precyzją.
Najbardziej obiecujące algorytmy uczenia maszynowego do przewidywania struktury białek
System AlphaFold zbudowany przez Google DeepMind team jest jednym z najbardziej obiecujących postępów w tej dziedzinie. Zyskał wielki postęp w ostatnich latach za pomocą algorytmy głębokiego uczenia się do przewidywania struktury białek na podstawie ich sekwencji aminokwasowych.
Sieci neuronowe, maszyny wektorów nośnych i losowe lasy to tylko niektóre z metod uczenia maszynowego, które są obiecujące w przewidywaniu struktury białek.
Algorytmy te mogą uczyć się z ogromnych zbiorów danych. I mogą przewidywać korelacje między różnymi aminokwasami. Zobaczmy więc, jak to działa.
Analizy koewolucyjne i pierwsza generacja AlphaFold
Sukces AlfaFold jest zbudowany na modelu głębokiej sieci neuronowej, który został opracowany z wykorzystaniem analizy koewolucyjnej. Koncepcja koewolucji zakłada, że jeśli dwa aminokwasy w białku oddziałują ze sobą, będą się rozwijać razem, aby zachować swoje funkcjonalne powiązanie.
Naukowcy mogą wykryć, które pary aminokwasów prawdopodobnie pozostaną ze sobą w kontakcie w strukturze 3D, porównując sekwencje aminokwasowe wielu podobnych białek.
Te dane służą jako podstawa dla pierwszej iteracji AlphaFold. Przewiduje długości między parami aminokwasów, a także kąty wiązań peptydowych, które je łączą. Ta metoda przewyższała wszystkie wcześniejsze podejścia do przewidywania struktury białka na podstawie sekwencji, chociaż dokładność była nadal ograniczona w przypadku białek bez widocznych szablonów.
AlphaFold 2: radykalnie nowa metodologia
AlphaFold2 to oprogramowanie komputerowe stworzone przez DeepMind, które wykorzystuje sekwencję aminokwasową białka do przewidywania trójwymiarowej struktury białka.
Jest to istotne, ponieważ struktura białka dyktuje sposób jego funkcjonowania, a zrozumienie jego funkcji może pomóc naukowcom w opracowaniu leków ukierunkowanych na białko.
Sieć neuronowa AlphaFold2 otrzymuje jako dane wejściowe sekwencję aminokwasową białka, a także szczegóły dotyczące tego, jak ta sekwencja porównuje się z innymi sekwencjami w bazie danych (nazywa się to „dopasowaniem sekwencji”).
Sieć neuronowa dokonuje prognozy dotyczącej struktury 3D białka na podstawie tych danych wejściowych.
Co odróżnia go od AlphaFold2?
W przeciwieństwie do innych podejść, AlphaFold2 przewiduje rzeczywistą trójwymiarową strukturę białka, a nie tylko rozdzielenie par aminokwasów lub kąty między łączącymi je wiązaniami (jak robiły to wcześniejsze algorytmy).
Aby sieć neuronowa mogła od razu przewidzieć pełną strukturę, struktura jest kodowana od początku do końca.
Inną kluczową cechą AlphaFold2 jest to, że oferuje oszacowanie tego, jak pewny jest swojej prognozy. Jest to przedstawiane jako kodowanie kolorami oczekiwanej struktury, przy czym kolor czerwony oznacza wysoką pewność, a kolor niebieski sugeruje niską pewność.
Jest to przydatne, ponieważ informuje naukowców o stabilności prognozy.
Przewidywanie połączonej struktury kilku sekwencji
Najnowsza ekspansja Alphafold2, znana jako Alphafold Multimer, przewiduje połączoną strukturę kilku sekwencji. Nadal ma wysoki współczynnik błędów, nawet jeśli działa znacznie lepiej niż wcześniejsze techniki. Udało się przewidzieć zaledwie 25% z 4500 kompleksów białkowych.
70% szorstkich obszarów formowania kontaktu zostało prawidłowo przewidzianych, ale względna orientacja dwóch białek była nieprawidłowa. Gdy mediana głębokości wyrównania jest mniejsza niż około 30 sekwencji, dokładność przewidywań multimerów Alphafold znacznie spada.
Jak korzystać z prognoz Alphafold
Przewidywane modele z AlphaFold są oferowane w tych samych formatach plików i mogą być używane w taki sam sposób jak struktury eksperymentalne. Ważne jest, aby wziąć pod uwagę oszacowania dokładności oferowane z modelem, aby uniknąć nieporozumień.
Jest to szczególnie przydatne w przypadku skomplikowanych struktur, takich jak przeplatane homomery lub białka, które fałdują się tylko w obecności an
nieznany ligand.
Niektóre wyzwania
Głównym problemem w stosowaniu przewidywanych struktur jest zrozumienie dynamiki, selektywności ligandów, kontroli, alloserii, zmian potranslacyjnych i kinetyki wiązania bez dostępu do białek i danych biofizycznych.
Nauczanie maszynowe a oparte na fizyce badania dynamiki molekularnej mogą być wykorzystane do przezwyciężenia tego problemu.
Badania te mogą korzystać ze specjalistycznej i wydajnej architektury komputerowej. Podczas gdy AlphaFold osiągnął ogromny postęp w przewidywaniu struktur białek, wciąż pozostaje wiele do nauczenia się w dziedzinie biologii strukturalnej, a przewidywania AlphaFold są jedynie punktem wyjścia do przyszłych badań.
Jakie są inne niezwykłe narzędzia?
RoseTTAFfold
RoseTTAFold, stworzony przez naukowców z University of Washington, również wykorzystuje algorytmy głębokiego uczenia się do przewidywania struktur białek, ale integruje również nowatorskie podejście znane jako „symulacje dynamiki kąta torsyjnego”, aby poprawić przewidywane struktury.
Ta metoda przyniosła zachęcające wyniki i może być przydatna w przezwyciężaniu ograniczeń istniejących narzędzi do fałdowania białek AI.
trRosetta
Inne narzędzie, trRosetta, przewiduje fałdowanie białek za pomocą a sieci neuronowe przeszkolony na milionach sekwencji i struktur białek.
Wykorzystuje również technikę „modelowania opartego na szablonach”, aby tworzyć bardziej precyzyjne prognozy, porównując docelowe białko z porównywalnymi znanymi strukturami.
Wykazano, że trRosetta jest w stanie przewidzieć struktury maleńkich białek i kompleksów białkowych.
DeepMetaPSICOV
DeepMetaPSICOV to kolejne narzędzie, które koncentruje się na przewidywaniu map kontaktu białek. Są one używane jako przewodnik do przewidywania fałdowania białek. To używa głęboka nauka podejścia do prognozowania prawdopodobieństwa interakcji pozostałości wewnątrz białka.
Są one następnie wykorzystywane do prognozowania ogólnej mapy kontaktów. DeepMetaPSICOV wykazał potencjał w przewidywaniu struktur białek z dużą dokładnością, nawet jeśli poprzednie podejścia zawiodły.
Co przyniesie przyszłość?
Przyszłość składania białek AI jest jasna. Algorytmy oparte na głębokim uczeniu się, w szczególności AlphaFold2, poczyniły ostatnio ogromne postępy w niezawodnym przewidywaniu struktur białek.
To odkrycie może zmienić sposób opracowywania leków, umożliwiając naukowcom lepsze zrozumienie struktury i funkcji białek, które są powszechnymi celami terapeutycznymi.
Niemniej jednak pozostają takie kwestie, jak prognozowanie kompleksów białkowych i wykrywanie rzeczywistego stanu funkcjonalnego przewidywanych struktur. Potrzebne są dalsze badania, aby rozwiązać te problemy i zwiększyć dokładność i niezawodność algorytmów fałdowania białek AI.
Jednak potencjalne korzyści płynące z tej technologii są ogromne i może ona prowadzić do produkcji bardziej skutecznych i precyzyjnych leków.
Dodaj komentarz