Kaj če bi lahko uporabili umetno inteligenco za odgovor na eno največjih življenjskih skrivnosti – zvijanje beljakovin? Znanstveniki se s tem ukvarjajo že desetletja.
Stroji lahko zdaj z neverjetno natančnostjo napovedujejo strukture beljakovin z uporabo modelov globokega učenja, spreminjanjem razvoja zdravil, biotehnologijo in našim znanjem o temeljnih bioloških procesih.
Pridružite se mi pri raziskovanju zanimivega področja zvijanja beljakovin z umetno inteligenco, kjer vrhunska tehnologija trči ob kompleksnost življenja samega.
Razvozlavanje skrivnosti zvijanja beljakovin
Beljakovine delujejo v našem telesu kot majhni stroji za opravljanje ključnih nalog, kot je razgradnja hrane ali transport kisika. Za učinkovito delovanje morajo biti pravilno zloženi, tako kot mora biti ključ pravilno odrezan, da se prilega v ključavnico. Takoj ko se beljakovina ustvari, se začne zelo zapleten proces zvijanja.
Zvijanje beljakovin je proces, pri katerem se dolge verige aminokislin, gradniki beljakovin, zvijejo v tridimenzionalne strukture, ki narekujejo delovanje beljakovin.
Razmislite o dolgem nizu kroglic, ki jih je treba naročiti v natančno obliko; to se zgodi, ko se beljakovina zloži. Vendar imajo aminokisline za razliko od kroglic edinstvene značilnosti in medsebojno delujejo na različne načine, zaradi česar je zvijanje beljakovin kompleksen in občutljiv proces.
Slika tukaj predstavlja človeški hemoglobin, ki je dobro znana zvita beljakovina
Beljakovine se morajo zviti hitro in natančno, sicer bodo postale napačno zvite in okvarjene. To bi lahko vodilo do bolezni, kot sta Alzheimerjeva in Parkinsonova bolezen. Temperatura, tlak in prisotnost drugih molekul v celici vplivajo na proces zvijanja.
Po desetletjih raziskav znanstveniki še vedno poskušajo natančno ugotoviti, kako se beljakovine zvijajo.
Na srečo napredek umetne inteligence izboljšuje razvoj sektorja. Znanstveniki lahko z uporabo natančneje kot kdaj koli prej predvidijo strukturo beljakovin algoritmi strojnega učenja pregledati ogromne količine podatkov.
To lahko spremeni razvoj zdravil in poveča naše molekularno znanje o bolezni.
Ali lahko stroji delujejo bolje?
Običajne tehnike zvijanja beljakovin imajo omejitve
Znanstveniki že desetletja poskušajo ugotoviti zvijanje beljakovin, vendar je zaradi zapletenosti procesa to izziv.
Običajni pristopi napovedovanja strukture beljakovin uporabljajo kombinacijo eksperimentalnih metodologij in računalniškega modeliranja, vendar imajo vse te metode pomanjkljivosti.
Eksperimentalne tehnike, kot sta rentgenska kristalografija in jedrska magnetna resonanca (NMR), so lahko dolgotrajne in drage. In računalniški modeli se včasih zanašajo na preproste predpostavke, ki lahko vodijo do napačnih napovedi.
Umetna inteligenca lahko premaga te ovire
Na srečo, Umetna inteligenca zagotavlja novo obljubo za natančnejšo in učinkovitejšo napoved strukture beljakovin. Algoritmi strojnega učenja lahko pregledajo ogromne količine podatkov. In odkrivajo vzorce, ki bi jih ljudje spregledali.
To je povzročilo ustvarjanje novih programskih orodij in platform, ki so sposobne napovedati strukturo beljakovin z neprimerljivo natančnostjo.
Najbolj obetavni algoritmi strojnega učenja za napovedovanje strukture beljakovin
Sistem AlphaFold, ki ga je izdelal Google Deepmind team je eden najbolj obetavnih napredkov na tem področju. V zadnjih letih je z uporabo močno napredovala algoritmi za globoko učenje napovedati strukturo beljakovin na podlagi njihovih aminokislinskih zaporedij.
Nevronske mreže, podporni vektorski stroji in naključni gozdovi so med več metodami strojnega učenja, ki obetajo napovedovanje strukture beljakovin.
Ti algoritmi se lahko učijo iz ogromnih naborov podatkov. In lahko predvidijo korelacije med različnimi aminokislinami. Torej, poglejmo, kako deluje.
Koevolucijske analize in prva generacija AlphaFold
Uspeh AlphaFold je zgrajen na modelu globoke nevronske mreže, ki je bil razvit z uporabo koevolucijske analize. Koncept koevolucije navaja, da če dve aminokislini v beljakovini medsebojno delujeta, se bosta razvijali skupaj, da ohranita svojo funkcionalno povezavo.
Raziskovalci lahko odkrijejo, kateri pari aminokislin so verjetno v stiku v 3D strukturi, tako da primerjajo zaporedja aminokislin številnih podobnih proteinov.
Ti podatki služijo kot osnova za prvo ponovitev AlphaFold. Predvidi dolžine med pari aminokislin in kote peptidnih vezi, ki jih povezujejo. Ta metoda je presegla vse predhodne pristope za napovedovanje strukture beljakovin iz zaporedja, čeprav je bila natančnost še vedno omejena za beljakovine brez očitnih predlog.
AlphaFold 2: Radikalno nova metodologija
AlphaFold2 je računalniška programska oprema, ki jo je ustvaril DeepMind in uporablja aminokislinsko zaporedje beljakovine za predvidevanje 3D strukture beljakovine.
To je pomembno, ker struktura proteina narekuje, kako deluje, in razumevanje njegovega delovanja lahko znanstvenikom pomaga razviti zdravila, ki ciljajo na protein.
Nevronska mreža AlphaFold2 prejme kot vhod aminokislinsko zaporedje proteina in podrobnosti o tem, kako se to zaporedje primerja z drugimi zaporedji v bazi podatkov (to se imenuje "poravnava zaporedja").
Nevronska mreža na podlagi tega vnosa napove 3D strukturo proteina.
Kaj ga loči od AlphaFold2?
V nasprotju z drugimi pristopi AlphaFold2 napove resnično 3D strukturo proteina in ne zgolj ločitev med pari aminokislin ali kotov med vezmi, ki jih povezujejo (kot so to počeli prejšnji algoritmi).
Da lahko nevronska mreža naenkrat predvidi celotno strukturo, je struktura kodirana od konca do konca.
Druga ključna značilnost AlphaFold2 je, da ponuja oceno, kako prepričan je v svojo napoved. To je predstavljeno kot barvno kodiranje na pričakovani strukturi, pri čemer rdeča predstavlja visoko zaupanje, modra pa nizko zaupanje.
To je koristno, saj znanstvenike obvešča o stabilnosti napovedi.
Napovedovanje kombinirane strukture več zaporedij
Najnovejša razširitev Alphafold2, znana kot Alphafold Multimer, napoveduje kombinirano strukturo več zaporedij. Še vedno ima visoke stopnje napak, čeprav deluje veliko bolje kot prejšnje tehnike. Samo 25 % od 4500 proteinskih kompleksov je bilo uspešno predvidenih.
70 % grobih območij tvorbe stika je bilo pravilno predvidenih, vendar je bila relativna orientacija obeh proteinov napačna. Ko je srednja globina poravnave manjša od približno 30 zaporedij, se natančnost napovedi Alphafold multimer znatno zmanjša.
Kako uporabljati alfafold napovedi
Predvideni modeli iz AlphaFolda so na voljo v istih formatih datotek in jih je mogoče uporabiti na enak način kot eksperimentalne strukture. Ključnega pomena je, da upoštevate ocene točnosti, ki jih ponuja model, da preprečite nesporazume.
Še posebej je koristen za zapletene strukture, kot so prepleteni homomeri ali proteini, ki se zvijejo samo v prisotnosti
neznani ligand.
Nekaj izzivov
Glavna težava pri uporabi predvidenih struktur je razumevanje dinamike, selektivnosti liganda, nadzora, alosterije, posttranslacijskih sprememb in kinetike vezave brez dostopa do proteinskih in biofizikalnih podatkov.
Strojno učenje in raziskave molekularne dinamike, ki temeljijo na fiziki, se lahko uporabijo za premagovanje te težave.
Te preiskave lahko koristijo specializirani in učinkoviti računalniški arhitekturi. Medtem ko je AlphaFold dosegel ogromen napredek pri napovedovanju beljakovinskih struktur, se je treba na področju strukturne biologije še veliko naučiti in napovedi AlphaFolda so le izhodišče za prihodnje študije.
Katera so druga izjemna orodja?
RoseTTAFold
RoseTTAFold, ki so ga ustvarili raziskovalci Univerze v Washingtonu, prav tako uporablja algoritme globokega učenja za napovedovanje beljakovinskih struktur, vendar vključuje tudi nov pristop, znan kot "simulacije dinamike torzijskih kotov", za izboljšanje predvidenih struktur.
Ta metoda je dala spodbudne rezultate in je lahko koristna pri premagovanju omejitev obstoječih orodij za zvijanje beljakovin AI.
trRosetta
Drugo orodje, trRosetta, napoveduje zvijanje beljakovin z uporabo a nevronska mreža usposobljeni za milijone beljakovinskih zaporedij in struktur.
Uporablja tudi tehniko »modeliranja na podlagi predloge« za ustvarjanje natančnejših napovedi s primerjavo ciljne beljakovine s primerljivimi znanimi strukturami.
Dokazano je bilo, da je trRosetta sposobna napovedati strukture drobnih proteinov in proteinskih kompleksov.
DeepMetaPSICOV
DeepMetaPSICOV je še eno orodje, ki se osredotoča na napovedovanje zemljevidov stika z beljakovinami. Ti se uporabljajo kot vodilo za napoved zvijanja beljakovin. Uporablja se globoko učenje pristopi za napovedovanje verjetnosti interakcij ostankov znotraj proteina.
Ti se nato uporabijo za napoved celotnega zemljevida stikov. DeepMetaPSICOV je pokazal potencial pri napovedovanju beljakovinskih struktur z veliko natančnostjo, tudi če prejšnji pristopi niso uspeli.
Kaj ima prihodnost?
Prihodnost zvijanja beljakovin z umetno inteligenco je svetla. Algoritmi, ki temeljijo na globokem učenju, zlasti AlphaFold2, so nedavno dosegli velik napredek pri zanesljivem napovedovanju beljakovinskih struktur.
Ta ugotovitev lahko spremeni razvoj zdravil, tako da znanstvenikom omogoči boljše razumevanje strukture in delovanja beljakovin, ki so pogosti terapevtski cilji.
Kljub temu ostajajo vprašanja, kot je napovedovanje proteinskih kompleksov in odkrivanje resničnega funkcionalnega stanja pričakovanih struktur. Potrebnih je več raziskav za rešitev teh težav in povečanje natančnosti in zanesljivosti algoritmov za zvijanje beljakovin AI.
Kljub temu so možne koristi te tehnologije ogromne in lahko vodijo do proizvodnje učinkovitejših in natančnejših zdravil.
Pustite Odgovori