Po sikur të mund të përdorim inteligjencën artificiale për t'iu përgjigjur një prej mistereve më të mëdha të jetës – palosjes së proteinave? Shkencëtarët kanë punuar për këtë për dekada.
Makinat tani mund të parashikojnë strukturat e proteinave me saktësi të mahnitshme duke përdorur modele të të mësuarit të thellë, duke ndryshuar zhvillimin e ilaçeve, bioteknologjinë dhe njohuritë tona për proceset themelore biologjike.
Bashkohuni me mua në një eksplorim në fushën intriguese të palosjes së proteinave të AI, ku teknologjia e fundit përplaset me kompleksitetin e vetë jetës.
Zbulimi i misterit të palosjes së proteinave
Proteinat funksionojnë në trupin tonë si makineri të vogla për të kryer detyra të rëndësishme si shpërbërja e ushqimit ose transportimi i oksigjenit. Ato duhet të palosen siç duhet që të funksionojnë në mënyrë efektive, ashtu si duhet prerë një çelës siç duhet për t'u futur në një bravë. Sapo krijohet proteina, fillon një proces shumë i ndërlikuar i palosjes.
Palosja e proteinave është procesi me të cilin zinxhirët e gjatë të aminoacideve, blloqet ndërtuese të proteinës, palosen në struktura tredimensionale që diktojnë funksionin e proteinës.
Konsideroni një varg të gjatë rruazash që duhet të porositen në një formë të saktë; kjo është ajo që ndodh kur një proteinë paloset. Megjithatë, ndryshe nga rruazat, aminoacidet kanë karakteristika unike dhe ndërveprojnë me njëri-tjetrin në mënyra të ndryshme, duke e bërë palosjen e proteinave një proces kompleks dhe të ndjeshëm.
Fotografia këtu përfaqëson hemoglobinën njerëzore, e cila është një proteinë e njohur e palosur
Proteinat duhet të palosen shpejt dhe saktë, përndryshe ato do të palosen gabimisht dhe me defekt. Kjo mund të çojë në sëmundje të tilla si Alzheimer dhe Parkinson. Temperatura, presioni dhe prania e molekulave të tjera në qelizë kanë të gjitha një efekt në procesin e palosjes.
Pas dekadash kërkimesh, shkencëtarët ende po përpiqen të kuptojnë saktësisht se si palosen proteinat.
Fatmirësisht, përparimet në inteligjencën artificiale po përmirësojnë zhvillimin në sektor. Shkencëtarët mund të parashikojnë strukturën e proteinave më saktë se kurrë më parë duke përdorur algoritme të mësimit të makinerisë për të shqyrtuar vëllime masive të dhënash.
Kjo ka potencialin të ndryshojë zhvillimin e mjekimit dhe të rrisë njohuritë tona molekulare për sëmundjen.
A mund të performojnë makineritë më mirë?
Teknikat konvencionale të palosjes së proteinave kanë kufizime
Shkencëtarët janë përpjekur të kuptojnë palosjen e proteinave për dekada, por ndërlikimi i procesit e ka bërë këtë një temë sfiduese.
Qasjet konvencionale të parashikimit të strukturës së proteinave përdorin një kombinim të metodologjive eksperimentale dhe modelimit kompjuterik, megjithatë, të gjitha këto metoda kanë të meta.
Teknikat eksperimentale si kristalografia me rreze X dhe rezonanca magnetike bërthamore (NMR) mund të kërkojnë kohë dhe të kushtueshme. Dhe, modelet kompjuterike ndonjëherë mbështeten në supozime të thjeshta, të cilat mund të çojnë në parashikime të gabuara.
AI mund t'i kapërcejë këto pengesa
Për fat të mirë, inteligjencës artificiale po ofron premtim të freskët për parashikim më të saktë dhe efikas të strukturës së proteinave. Algoritmet e mësimit të makinerive mund të ekzaminojnë vëllime masive të të dhënave. Dhe, ata zbulojnë modele që njerëzve do t'u mungonin.
Kjo ka rezultuar në krijimin e mjeteve dhe platformave të reja softuerike të afta për të parashikuar strukturën e proteinave me saktësi të pashoqe.
Algoritmet më premtuese të mësimit të makinerive për parashikimin e strukturës së proteinave
Sistemi AlphaFold i ndërtuar nga Google Deepmind ekipi është një nga përparimet më premtuese në këtë fushë. Vitet e fundit ka bërë përparim të madh duke përdorur algoritme të të mësuarit të thellë për të parashikuar strukturën e proteinave bazuar në sekuencat e tyre aminoacide.
Rrjetet nervore, makinat me vektor mbështetës dhe pyjet e rastësishme janë ndër më shumë metoda të mësimit të makinerive që tregojnë premtime për parashikimin e strukturës së proteinave.
Këto algoritme mund të mësojnë nga grupe të mëdha të dhënash. Dhe, ata mund të parashikojnë korrelacionet midis aminoacideve të ndryshme. Pra, le të shohim se si funksionon.
Analizat Koevolucionare dhe Gjenerata e Parë AlfaFold
Suksesi i Palos Alphafa është ndërtuar mbi një model të rrjetit të thellë nervor që u zhvillua duke përdorur analizën bashkë-evolucionare. Koncepti i bashkë-evolucionit thotë se nëse dy aminoacide në një proteinë ndërveprojnë me njëri-tjetrin, ato do të zhvillohen së bashku për të mbajtur lidhjen e tyre funksionale.
Studiuesit mund të zbulojnë se cilat palë aminoacide ka të ngjarë të jenë në kontakt në strukturën 3D duke krahasuar sekuencat e aminoacideve të shumë proteinave të ngjashme.
Këto të dhëna shërbejnë si bazë për përsëritjen e parë të AlphaFold. Ai parashikon gjatësinë midis çifteve të aminoacideve si dhe këndet e lidhjeve peptide që i lidhin ato. Kjo metodë i tejkaloi të gjitha qasjet e mëparshme për parashikimin e strukturës së proteinave nga sekuenca, megjithëse saktësia ishte ende e kufizuar për proteinat pa shabllone të dukshme.
AlphaFold 2: Një Metodologji Radikalisht e Re
AlphaFold2 është një softuer kompjuterik i krijuar nga DeepMind që përdor sekuencën e aminoacideve të një proteine për të parashikuar strukturën 3D të proteinës.
Kjo është e rëndësishme sepse struktura e një proteine dikton se si funksionon ajo dhe të kuptuarit e funksionit të saj mund t'i ndihmojë shkencëtarët të zhvillojnë medikamente që synojnë proteinën.
Rrjeti nervor AlphaFold2 merr si hyrje sekuencën e aminoacideve të proteinës, si dhe detaje rreth asaj se si ajo sekuencë krahasohet me sekuencat e tjera në një bazë të dhënash (kjo quhet "radhitje e sekuencës").
Rrjeti nervor bën një parashikim për strukturën 3D të proteinës bazuar në këtë hyrje.
Çfarë e veçon atë nga AlphaFold2?
Në ndryshim nga qasjet e tjera, AlphaFold2 parashikon strukturën reale 3D të proteinës dhe jo thjesht ndarjen midis çifteve të aminoacideve ose këndeve midis lidhjeve që i lidhin ato (siç bënin algoritmet e mëparshme).
Në mënyrë që rrjeti nervor të parashikojë strukturën e plotë menjëherë, struktura është e koduar nga fundi në fund.
Një tjetër karakteristikë kryesore e AlphaFold2 është se ai ofron një vlerësim se sa i sigurt është në parashikimin e tij. Kjo paraqitet si një kodim ngjyrash në strukturën e parashikuar, ku e kuqja përfaqëson besim të lartë dhe bluja sugjeron besim të ulët.
Kjo është e dobishme pasi i informon shkencëtarët për stabilitetin e parashikimit.
Parashikimi i strukturës së kombinuar të disa sekuencave
Zgjerimi i fundit i Alphafold2, i njohur si Alphafold Multimer, parashikon strukturën e kombinuar të disa sekuencave. Ai ende ka shkallë të lartë gabimi edhe nëse performon shumë më mirë se teknikat e mëparshme. Vetëm 25% e 4500 komplekseve proteinike u parashikuan me sukses.
70% e rajoneve të përafërta të formimit të kontaktit ishin parashikuar saktë, por orientimi relativ i dy proteinave ishte i pasaktë. Kur thellësia mesatare e shtrirjes është më pak se afërsisht 30 sekuenca, saktësia e parashikimeve të multimerit Alphafold bie ndjeshëm.
Si të përdorni Parashikimet Alphafold
Modelet e parashikuara nga AlphaFold ofrohen në të njëjtat formate skedarësh dhe mund të përdoren në të njëjtat mënyra si strukturat eksperimentale. Është thelbësore të merren parasysh vlerësimet e saktësisë së ofruar me modelin për të parandaluar keqkuptimet.
Është veçanërisht i dobishëm për strukturat e ndërlikuara si homomerët e ndërthurur ose proteinat që palosen vetëm në prani të një
ligand i panjohur.
Disa Sfida
Problemi kryesor në përdorimin e strukturave të parashikuara është të kuptuarit e dinamikës, selektivitetit të ligandit, kontrollit, alosterisë, ndryshimeve pas përkthimit dhe kinetikës së lidhjes pa akses në proteinat dhe të dhënat biofizike.
Njohja e makinës dhe kërkimi i dinamikës molekulare të bazuar në fizikë mund të përdoret për të kapërcyer këtë problem.
Këto hetime mund të përfitojnë nga arkitektura kompjuterike e specializuar dhe efikase. Ndërsa AlphaFold ka arritur përparime të jashtëzakonshme në parashikimin e strukturave proteinike, ka ende shumë për të mësuar në fushën e biologjisë strukturore dhe parashikimet e AlphaFold janë vetëm pika fillestare për studimin e ardhshëm.
Cilat janë mjetet e tjera të shquara?
RoseTTAFold
RoseTTAFold, i krijuar nga studiuesit e Universitetit të Uashingtonit, gjithashtu përdor algoritme të të mësuarit të thellë për të parashikuar strukturat e proteinave, por gjithashtu integron një qasje të re të njohur si "simulimet e dinamikës së këndit të rrotullimit" për të përmirësuar strukturat e parashikuara.
Kjo metodë ka dhënë rezultate inkurajuese dhe mund të jetë e dobishme për të kapërcyer kufizimet e mjeteve ekzistuese të palosjes së proteinave AI.
trRosetta
Një mjet tjetër, trRosetta, parashikon palosjen e proteinave duke përdorur a Rrjeti nervoz të trajnuar në miliona sekuenca dhe struktura proteinash.
Ai gjithashtu përdor një teknikë "modelimi i bazuar në shabllon" për të krijuar parashikime më të sakta duke krahasuar proteinën e synuar me struktura të krahasueshme të njohura.
Është demonstruar se trRosetta është në gjendje të parashikojë strukturat e proteinave të vogla dhe komplekseve proteinike.
DeepMetaPSICOV
DeepMetaPSICOV është një tjetër mjet që fokusohet në parashikimin e hartave të kontaktit të proteinave. Këto, përdoren si një udhëzues për të parashikuar palosjen e proteinave. Ajo përdor të mësuarit e thellë qasje për të parashikuar mundësinë e ndërveprimeve të mbetjeve brenda një proteine.
Këto përdoren më pas për të parashikuar hartën e përgjithshme të kontaktit. DeepMetaPSICOV ka treguar potencial në parashikimin e strukturave proteinike me saktësi të madhe, edhe kur qasjet e mëparshme kanë dështuar.
Çfarë mban e ardhmja?
E ardhmja e palosjes së proteinave AI është e ndritshme. Algoritmet e bazuara në të mësuarit e thellë, veçanërisht AlphaFold2, kohët e fundit kanë bërë përparim të madh në parashikimin e besueshëm të strukturave të proteinave.
Ky zbulim ka potencialin të transformojë zhvillimin e ilaçeve duke i lejuar shkencëtarët të kuptojnë më mirë strukturën dhe funksionin e proteinave, të cilat janë objektiva të zakonshme terapeutike.
Megjithatë, çështjet si parashikimi i komplekseve proteinike dhe zbulimi i statusit real funksional të strukturave të parashikuara mbeten. Kërkohen më shumë kërkime për të zgjidhur këto çështje dhe për të rritur saktësinë dhe besueshmërinë e algoritmeve të palosjes së proteinave AI.
Megjithatë, përfitimet e mundshme të kësaj teknologjie janë të mëdha dhe ajo ka potencialin të çojë në prodhimin e medikamenteve më efektive dhe më të sakta.
Lini një Përgjigju