జీవితంలోని గొప్ప రహస్యాలలో ఒకటైన ప్రోటీన్ ఫోల్డింగ్కు సమాధానం ఇవ్వడానికి మనం కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించగలిగితే? శాస్త్రవేత్తలు దశాబ్దాలుగా దీనిపై కృషి చేస్తున్నారు.
యంత్రాలు ఇప్పుడు లోతైన అభ్యాస నమూనాలు, డ్రగ్ డెవలప్మెంట్ను మార్చడం, బయోటెక్నాలజీ మరియు ప్రాథమిక జీవ ప్రక్రియల గురించి మనకున్న జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి అద్భుతమైన ఖచ్చితత్వంతో ప్రోటీన్ నిర్మాణాలను అంచనా వేయగలవు.
అత్యాధునిక సాంకేతికత జీవితంలోని సంక్లిష్టతతో ఢీకొన్న AI ప్రోటీన్ ఫోల్డింగ్ యొక్క చమత్కారమైన రంగాన్ని అన్వేషించడానికి నాతో చేరండి.
ప్రోటీన్ ఫోల్డింగ్ యొక్క రహస్యాన్ని విప్పుతోంది
ఆహారాన్ని విచ్ఛిన్నం చేయడం లేదా ఆక్సిజన్ను రవాణా చేయడం వంటి కీలకమైన పనులను నిర్వహించడానికి ప్రోటీన్లు మన శరీరంలో చిన్న యంత్రాల వలె పనిచేస్తాయి. తాళానికి సరిపోయేలా కీని సరిగ్గా కత్తిరించినట్లే, అవి సమర్థవంతంగా పనిచేయాలంటే వాటిని సరిగ్గా మడతపెట్టాలి. ప్రోటీన్ సృష్టించబడిన వెంటనే, చాలా క్లిష్టమైన మడత ప్రక్రియ ప్రారంభమవుతుంది.
ప్రొటీన్ మడత అనేది అమైనో ఆమ్లాల సుదీర్ఘ గొలుసులు, ప్రోటీన్ యొక్క బిల్డింగ్ బ్లాక్లు, ప్రోటీన్ యొక్క పనితీరును నిర్దేశించే త్రిమితీయ నిర్మాణాలుగా ముడుచుకునే ప్రక్రియ.
ఖచ్చితమైన రూపంలోకి ఆదేశించాల్సిన పూసల యొక్క పొడవైన స్ట్రింగ్ను పరిగణించండి; ప్రోటీన్ ముడుచుకున్నప్పుడు ఇది జరుగుతుంది. అయినప్పటికీ, పూసల వలె కాకుండా, అమైనో ఆమ్లాలు ప్రత్యేక లక్షణాలను కలిగి ఉంటాయి మరియు వివిధ మార్గాల్లో ఒకదానితో ఒకటి సంకర్షణ చెందుతాయి, ప్రోటీన్ మడతను సంక్లిష్టమైన మరియు సున్నితమైన ప్రక్రియగా మారుస్తుంది.
ఇక్కడ ఉన్న చిత్రం మానవ హిమోగ్లోబిన్ను సూచిస్తుంది, ఇది బాగా తెలిసిన మడత ప్రోటీన్
ప్రోటీన్లు వేగంగా మరియు ఖచ్చితంగా మడవాలి, లేదా అవి తప్పుగా మడతపెట్టి లోపభూయిష్టంగా మారతాయి. అది అల్జీమర్స్ మరియు పార్కిన్సన్స్ వంటి అనారోగ్యాలకు దారి తీస్తుంది. ఉష్ణోగ్రత, పీడనం మరియు కణంలోని ఇతర అణువుల ఉనికి అన్నీ మడత ప్రక్రియపై ప్రభావం చూపుతాయి.
దశాబ్దాల పరిశోధనల తరువాత, శాస్త్రవేత్తలు ఇప్పటికీ ప్రోటీన్లు ఎలా ముడుచుకుంటారో గుర్తించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు.
కృతజ్ఞతగా, కృత్రిమ మేధస్సులో పురోగతి ఈ రంగంలో అభివృద్ధిని మెరుగుపరుస్తుంది. శాస్త్రవేత్తలు ఉపయోగించడం ద్వారా మునుపెన్నడూ లేని విధంగా ప్రోటీన్ల నిర్మాణాన్ని మరింత ఖచ్చితంగా అంచనా వేయవచ్చు యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలు డేటా యొక్క భారీ వాల్యూమ్లను పరిశీలించడానికి.
ఇది ఔషధాల అభివృద్ధిని మార్చగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది మరియు అనారోగ్యం గురించి మన పరమాణు జ్ఞానాన్ని పెంచుతుంది.
యంత్రాలు మెరుగ్గా పని చేయగలవా?
సంప్రదాయ ప్రోటీన్ ఫోల్డింగ్ టెక్నిక్లకు పరిమితులు ఉన్నాయి
శాస్త్రవేత్తలు దశాబ్దాలుగా ప్రోటీన్ మడతను గుర్తించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు, అయితే ప్రక్రియ యొక్క సంక్లిష్టత దీనిని సవాలుగా మార్చింది.
సాంప్రదాయిక ప్రొటీన్ స్ట్రక్చర్ ప్రిడిక్షన్ విధానాలు ప్రయోగాత్మక పద్ధతులు మరియు కంప్యూటర్ మోడలింగ్ కలయికను ఉపయోగిస్తాయి, అయితే, ఈ పద్ధతులన్నింటికీ లోపాలు ఉన్నాయి.
ఎక్స్-రే క్రిస్టల్లాగ్రఫీ మరియు న్యూక్లియర్ మాగ్నెటిక్ రెసొనెన్స్ (NMR) వంటి ప్రయోగాత్మక పద్ధతులు సమయం తీసుకుంటాయి మరియు ఖరీదైనవి. మరియు, కంప్యూటర్ నమూనాలు కొన్నిసార్లు సాధారణ అంచనాలపై ఆధారపడతాయి, ఇది తప్పు అంచనాలకు దారి తీస్తుంది.
AI ఈ అడ్డంకులను అధిగమించగలదు
అదృష్టవశాత్తు, కృత్రిమ మేధస్సు మరింత ఖచ్చితమైన మరియు సమర్థవంతమైన ప్రోటీన్ నిర్మాణ అంచనా కోసం తాజా వాగ్దానాన్ని అందిస్తోంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు భారీ మొత్తంలో డేటాను పరిశీలించగలవు. మరియు, వారు ప్రజలు కోల్పోయే నమూనాలను వెలికితీస్తారు.
ఇది అసమానమైన ఖచ్చితత్వంతో ప్రోటీన్ నిర్మాణాన్ని అంచనా వేయగల కొత్త సాఫ్ట్వేర్ సాధనాలు మరియు ప్లాట్ఫారమ్ల సృష్టికి దారితీసింది.
ప్రోటీన్ స్ట్రక్చర్ ప్రిడిక్షన్ కోసం అత్యంత ఆశాజనకమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్స్
ఆల్ఫాఫోల్డ్ సిస్టమ్ Google ద్వారా నిర్మించబడింది DeepMind జట్టు ఈ ప్రాంతంలో అత్యంత ఆశాజనకమైన పురోగతిలో ఒకటి. ఇది ఉపయోగించడం ద్వారా ఇటీవలి సంవత్సరాలలో గొప్ప పురోగతిని పొందింది లోతైన అభ్యాస అల్గోరిథంలు వాటి అమైనో ఆమ్ల శ్రేణుల ఆధారంగా ప్రోటీన్ల నిర్మాణాన్ని అంచనా వేయడానికి.
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, సపోర్ట్ వెక్టార్ మెషీన్లు మరియు యాదృచ్ఛిక అడవులు ప్రోటీన్ నిర్మాణాన్ని అంచనా వేయడానికి వాగ్దానాన్ని చూపించే మరిన్ని మెషిన్ లెర్నింగ్ పద్ధతులలో ఉన్నాయి.
ఈ అల్గారిథమ్లు అపారమైన డేటాసెట్ల నుండి నేర్చుకోవచ్చు. మరియు, వారు వివిధ అమైనో ఆమ్లాల మధ్య పరస్పర సంబంధాలను ఊహించగలరు. కాబట్టి, ఇది ఎలా పని చేస్తుందో చూద్దాం.
సహ-పరిణామ విశ్లేషణలు మరియు మొదటి ఆల్ఫాఫోల్డ్ జనరేషన్
విజయం ఆల్ఫా ఫోల్డ్ సహ-పరిణామ విశ్లేషణను ఉపయోగించి అభివృద్ధి చేయబడిన లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్పై నిర్మించబడింది. ఒక ప్రొటీన్లోని రెండు అమైనో ఆమ్లాలు ఒకదానితో మరొకటి సంకర్షణ చెందితే, అవి వాటి ఫంక్షనల్ లింక్ను ఉంచడానికి కలిసి అభివృద్ధి చెందుతాయని సహ-పరిణామం యొక్క భావన పేర్కొంది.
అనేక సారూప్య ప్రోటీన్ల అమైనో ఆమ్ల శ్రేణులను పోల్చడం ద్వారా 3D నిర్మాణంలో ఏ జతల అమైనో ఆమ్లాలు టచ్లో ఉంటాయో పరిశోధకులు గుర్తించగలరు.
ఈ డేటా ఆల్ఫాఫోల్డ్ యొక్క మొదటి పునరావృతానికి పునాదిగా పనిచేస్తుంది. ఇది అమైనో ఆమ్ల జతల మధ్య పొడవులను అలాగే వాటిని కలిపే పెప్టైడ్ బంధాల కోణాలను అంచనా వేస్తుంది. ఈ పద్ధతి సీక్వెన్స్ నుండి ప్రోటీన్ నిర్మాణాన్ని అంచనా వేయడానికి అన్ని ముందస్తు విధానాలను అధిగమించింది, అయినప్పటికీ స్పష్టమైన టెంప్లేట్లు లేని ప్రోటీన్లకు ఇప్పటికీ ఖచ్చితత్వం పరిమితం చేయబడింది.
ఆల్ఫాఫోల్డ్ 2: ఎ రాడికల్ న్యూ మెథడాలజీ
ఆల్ఫాఫోల్డ్2 అనేది డీప్మైండ్ రూపొందించిన కంప్యూటర్ సాఫ్ట్వేర్, ఇది ప్రోటీన్ యొక్క 3D నిర్మాణాన్ని అంచనా వేయడానికి ప్రోటీన్ యొక్క అమైనో ఆమ్ల శ్రేణిని ఉపయోగిస్తుంది.
ఇది ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే ప్రోటీన్ యొక్క నిర్మాణం అది ఎలా పనిచేస్తుందో నిర్దేశిస్తుంది మరియు దాని పనితీరును అర్థం చేసుకోవడం శాస్త్రవేత్తలు ప్రోటీన్ను లక్ష్యంగా చేసుకునే మందులను అభివృద్ధి చేయడంలో సహాయపడుతుంది.
ఆల్ఫాఫోల్డ్2 న్యూరల్ నెట్వర్క్ ప్రొటీన్ యొక్క అమైనో యాసిడ్ సీక్వెన్స్ను ఇన్పుట్గా పొందుతుంది మరియు డేటాబేస్లోని ఇతర సీక్వెన్స్లతో ఆ సీక్వెన్స్ ఎలా పోలుస్తుంది అనే వివరాలను అందుకుంటుంది (దీనిని “సీక్వెన్స్ అలైన్మెంట్” అంటారు).
న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఈ ఇన్పుట్ ఆధారంగా ప్రోటీన్ యొక్క 3D నిర్మాణం గురించి అంచనా వేస్తుంది.
ఆల్ఫాఫోల్డ్ 2 నుండి ఏది వేరుగా ఉంటుంది?
ఇతర విధానాలకు విరుద్ధంగా, ఆల్ఫాఫోల్డ్2 ప్రోటీన్ యొక్క నిజమైన 3D నిర్మాణాన్ని అంచనా వేస్తుంది, అమైనో ఆమ్లాల జతల మధ్య విభజన లేదా వాటిని కలిపే బంధాల మధ్య కోణాల మధ్య (మునుపటి అల్గారిథమ్లు చేసినట్లు).
న్యూరల్ నెట్వర్క్ పూర్తి నిర్మాణాన్ని ఒకేసారి అంచనా వేయడానికి, నిర్మాణం ఎండ్-టు-ఎండ్ ఎన్కోడ్ చేయబడింది.
AlphaFold2 యొక్క మరొక ముఖ్య లక్షణం ఏమిటంటే, ఇది దాని సూచనలో ఎంత నమ్మకంగా ఉందో అంచనా వేసింది. ఇది ఊహించిన నిర్మాణంపై రంగు కోడింగ్గా ప్రదర్శించబడుతుంది, ఎరుపు అధిక విశ్వాసాన్ని సూచిస్తుంది మరియు నీలం తక్కువ విశ్వాసాన్ని సూచిస్తుంది.
ఇది అంచనా యొక్క స్థిరత్వం గురించి శాస్త్రవేత్తలకు తెలియజేస్తుంది కాబట్టి ఇది ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.
అనేక సీక్వెన్స్ల సంయుక్త నిర్మాణాన్ని అంచనా వేయడం
ఆల్ఫాఫోల్డ్ 2 యొక్క తాజా విస్తరణ, ఆల్ఫాఫోల్డ్ మల్టీమర్ అని పిలుస్తారు, అనేక సీక్వెన్స్ల మిశ్రమ నిర్మాణాన్ని అంచనా వేస్తుంది. మునుపటి టెక్నిక్ల కంటే ఇది చాలా మెరుగ్గా పనిచేసినప్పటికీ, ఇది ఇప్పటికీ అధిక తప్పు రేట్లు కలిగి ఉంది. 25 ప్రోటీన్ కాంప్లెక్స్లలో కేవలం %4500 మాత్రమే విజయవంతంగా అంచనా వేయబడ్డాయి.
సంపర్క నిర్మాణం యొక్క కఠినమైన ప్రాంతాలలో 70% సరిగ్గా అంచనా వేయబడ్డాయి, అయితే రెండు ప్రోటీన్ల సాపేక్ష ధోరణి తప్పు. మధ్యస్థ అమరిక లోతు దాదాపు 30 సీక్వెన్స్ల కంటే తక్కువగా ఉన్నప్పుడు, ఆల్ఫాఫోల్డ్ మల్టీమర్ అంచనాల ఖచ్చితత్వం గణనీయంగా తగ్గుతుంది.
ఆల్ఫాఫోల్డ్ అంచనాలను ఎలా ఉపయోగించాలి
ఆల్ఫాఫోల్డ్ నుండి ఊహించిన మోడల్లు ఒకే ఫైల్ ఫార్మాట్లలో అందించబడతాయి మరియు ప్రయోగాత్మక నిర్మాణాల మాదిరిగానే వాటిని ఉపయోగించవచ్చు. అపార్థాలను నివారించడానికి మోడల్తో అందించబడిన ఖచ్చితత్వ అంచనాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా కీలకం.
ఒకదానితో ఒకటి మాత్రమే ముడుచుకునే ఇంటర్వోవెన్ హోమోమర్లు లేదా ప్రోటీన్ల వంటి సంక్లిష్టమైన నిర్మాణాలకు ఇది ప్రత్యేకంగా సహాయపడుతుంది.
తెలియని లిగాండ్.
కొన్ని సవాళ్లు
ప్రొటీన్ మరియు బయోఫిజికల్ డేటాకు యాక్సెస్ లేకుండా బైండింగ్ యొక్క డైనమిక్స్, లిగాండ్ సెలెక్టివిటీ, కంట్రోల్, అలోస్టరీ, పోస్ట్-ట్రాన్స్లేషనల్ మార్పులు మరియు కైనటిక్స్ను అర్థం చేసుకోవడం అనేది ఊహించిన నిర్మాణాలను ఉపయోగించడంలో ప్రధాన సమస్య.
యంత్ర అభ్యాస మరియు ఈ సమస్యను అధిగమించడానికి భౌతిక-ఆధారిత పరమాణు డైనమిక్స్ పరిశోధనను ఉపయోగించుకోవచ్చు.
ఈ పరిశోధనలు ప్రత్యేకమైన మరియు సమర్థవంతమైన కంప్యూటర్ ఆర్కిటెక్చర్ నుండి ప్రయోజనం పొందవచ్చు. ఆల్ఫాఫోల్డ్ ప్రోటీన్ నిర్మాణాలను అంచనా వేయడంలో విపరీతమైన పురోగతిని సాధించినప్పటికీ, స్ట్రక్చరల్ బయాలజీ రంగంలో ఇంకా చాలా నేర్చుకోవలసి ఉంది మరియు ఆల్ఫాఫోల్డ్ అంచనాలు భవిష్యత్తు అధ్యయనానికి ప్రారంభ స్థానం మాత్రమే.
ఇతర విశేషమైన సాధనాలు ఏమిటి?
RoseTTAFold
యూనివర్శిటీ ఆఫ్ వాషింగ్టన్ పరిశోధకులచే రూపొందించబడిన RoseTTAFold, ప్రోటీన్ నిర్మాణాలను అంచనా వేయడానికి లోతైన అభ్యాస అల్గారిథమ్లను కూడా ఉపయోగిస్తుంది, అయితే ఇది ఊహించిన నిర్మాణాలను మెరుగుపరచడానికి "టార్షన్ యాంగిల్ డైనమిక్స్ సిమ్యులేషన్స్" అని పిలువబడే ఒక నవల విధానాన్ని కూడా అనుసంధానిస్తుంది.
ఈ పద్ధతి ప్రోత్సాహకరమైన ఫలితాలను అందించింది మరియు ఇప్పటికే ఉన్న AI ప్రోటీన్ మడత సాధనాల పరిమితులను అధిగమించడంలో ఉపయోగకరంగా ఉండవచ్చు.
ట్రోసెట్టా
మరొక సాధనం, trRosetta, a ఉపయోగించి ప్రోటీన్ మడతను అంచనా వేస్తుంది నాడీ నెట్వర్క్ మిలియన్ల ప్రోటీన్ సీక్వెన్సులు మరియు నిర్మాణాలపై శిక్షణ పొందారు.
ఇది లక్ష్య ప్రోటీన్ను పోల్చదగిన తెలిసిన నిర్మాణాలతో పోల్చడం ద్వారా మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి "టెంప్లేట్-ఆధారిత మోడలింగ్" సాంకేతికతను కూడా ఉపయోగిస్తుంది.
చిన్న ప్రోటీన్లు మరియు ప్రోటీన్ కాంప్లెక్స్ల నిర్మాణాలను అంచనా వేయగల సామర్థ్యం ట్రోసెట్టాకు ఉందని నిరూపించబడింది.
DeepMetaPSICOV
DeepMetaPSICOV అనేది ప్రోటీన్ కాంటాక్ట్ మ్యాప్లను అంచనా వేయడంపై దృష్టి సారించే మరొక సాధనం. ఇవి, ప్రోటీన్ మడతను అంచనా వేయడానికి మార్గదర్శకంగా ఉపయోగించబడతాయి. ఇది ఉపయోగిస్తుంది లోతైన అభ్యాసం ప్రోటీన్ లోపల అవశేషాల పరస్పర చర్యల సంభావ్యతను అంచనా వేసే విధానాలు.
మొత్తం సంప్రదింపు మ్యాప్ను అంచనా వేయడానికి ఇవి తదనంతరం ఉపయోగించబడతాయి. DeepMetaPSICOV మునుపటి విధానాలు విఫలమైనప్పటికీ, ప్రోటీన్ నిర్మాణాలను గొప్ప ఖచ్చితత్వంతో అంచనా వేయడంలో సామర్థ్యాన్ని చూపింది.
భవిష్యత్తు ఏమి చేస్తుంది?
AI ప్రోటీన్ ఫోల్డింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు ప్రకాశవంతమైనది. డీప్ లెర్నింగ్-ఆధారిత అల్గారిథమ్లు, ముఖ్యంగా ఆల్ఫాఫోల్డ్2, ప్రోటీన్ నిర్మాణాలను విశ్వసనీయంగా అంచనా వేయడంలో ఇటీవల గొప్ప పురోగతిని సాధించాయి.
సాధారణ చికిత్సా లక్ష్యాలు అయిన ప్రోటీన్ల నిర్మాణం మరియు పనితీరును శాస్త్రవేత్తలు బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతించడం ద్వారా ఈ అన్వేషణ ఔషధ అభివృద్ధిని మార్చగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.
అయినప్పటికీ, ప్రోటీన్ కాంప్లెక్స్లను అంచనా వేయడం మరియు ఊహించిన నిర్మాణాల యొక్క నిజమైన క్రియాత్మక స్థితిని గుర్తించడం వంటి సమస్యలు అలాగే ఉన్నాయి. ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు AI ప్రోటీన్ మడత అల్గారిథమ్ల యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయతను పెంచడానికి మరిన్ని పరిశోధనలు అవసరం.
అయినప్పటికీ, ఈ సాంకేతికత యొక్క సంభావ్య ప్రయోజనాలు అపారమైనవి మరియు ఇది మరింత ప్రభావవంతమైన మరియు ఖచ్చితమైన ఔషధాల ఉత్పత్తికి దారితీసే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.
సమాధానం ఇవ్వూ