Ya hayatın en büyük gizemlerinden biri olan protein katlanmasını cevaplamak için yapay zekayı kullanabilseydik? Bilim adamları onlarca yıldır bunun üzerinde çalışıyorlar.
Makineler artık derin öğrenme modellerini, değişen ilaç geliştirmeyi, biyoteknolojiyi ve temel biyolojik süreçler hakkındaki bilgimizi kullanarak protein yapılarını inanılmaz bir hassasiyetle tahmin edebiliyor.
En son teknolojinin yaşamın karmaşıklığıyla çarpıştığı, yapay zeka protein katlamanın ilgi çekici diyarına yönelik bir keşifte bana katılın.
Protein Katlanmasının Gizemini Çözmek
Proteinler, yiyecekleri parçalamak veya oksijeni taşımak gibi hayati görevleri yerine getirmek için vücudumuzda küçük makineler gibi çalışırlar. Tıpkı bir anahtarın kilide girmesi için doğru kesilmesi gerektiği gibi, etkili bir şekilde çalışabilmeleri için doğru şekilde katlanmaları gerekir. Protein oluşur oluşmaz çok karmaşık bir katlanma süreci başlar.
Protein katlanması, proteinin yapı taşları olan uzun amino asit zincirlerinin, proteinin işlevini belirleyen üç boyutlu yapılara katlandığı süreçtir.
Kesin bir biçimde düzenlenmesi gereken uzun bir dizi boncuk düşünün; bir protein katlandığında meydana gelen budur. Yine de boncuklardan farklı olarak, amino asitlerin benzersiz özellikleri vardır ve birbirleriyle çeşitli şekillerde etkileşime girerek protein katlanmasını karmaşık ve hassas bir süreç haline getirirler.
Buradaki resim, iyi bilinen bir katlanmış protein olan insan hemoglobinini temsil etmektedir.
Proteinler hızlı ve hassas bir şekilde katlanmalıdır, aksi takdirde yanlış katlanır ve kusurlu hale gelirler. Bu da Alzheimer ve Parkinson gibi hastalıklara yol açabilir. Sıcaklık, basınç ve hücredeki diğer moleküllerin mevcudiyetinin hepsinin katlanma işlemi üzerinde etkisi vardır.
Onlarca yıllık araştırmadan sonra, bilim adamları hala proteinlerin tam olarak nasıl katlandığını anlamaya çalışıyorlar.
Neyse ki, yapay zekadaki gelişmeler sektördeki gelişimi artırıyor. Bilim adamları, proteinlerin yapısını kullanarak her zamankinden daha doğru bir şekilde tahmin edebilirler. makine öğrenme algoritmaları büyük hacimli verileri incelemek için.
Bu, ilaç gelişimini değiştirme ve hastalıkla ilgili moleküler bilgimizi artırma potansiyeline sahiptir.
Makineler Daha İyi Performans Gösterebilir mi?
Geleneksel Protein Katlama Tekniklerinin Sınırlamaları Vardır
Bilim adamları on yıllardır protein katlanmasını anlamaya çalışıyorlar, ancak sürecin karmaşıklığı bunu zorlu bir konu haline getirdi.
Geleneksel protein yapısı tahmini yaklaşımları, deneysel metodolojiler ve bilgisayar modellemesinin bir kombinasyonunu kullanır, ancak bu yöntemlerin hepsinin dezavantajları vardır.
X-ışını kristalografisi ve nükleer manyetik rezonans (NMR) gibi deneysel teknikler zaman alıcı ve maliyetli olabilir. Ve bilgisayar modelleri bazen hatalı tahminlere yol açabilen basit varsayımlara dayanır.
AI Bu Engelleri Aşabilir
Neyse ki, yapay zeka daha doğru ve verimli protein yapısı tahmini için yeni umutlar sağlıyor. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük hacimli verileri inceleyebilir. Ve insanların gözden kaçıracağı kalıpları ortaya çıkarıyorlar.
Bu, protein yapısını benzersiz bir hassasiyetle tahmin edebilen yeni yazılım araçlarının ve platformlarının yaratılmasıyla sonuçlandı.
Protein Yapısı Tahmini İçin En Umut Verici Makine Öğrenimi Algoritmaları
Google'ın geliştirdiği AlphaFold sistemi DeepMind ekibi bu alandaki en umut verici gelişmelerden biridir. kullanarak son yıllarda büyük ilerleme kaydetmiştir. derin öğrenme algoritmaları amino asit dizilerine dayalı olarak proteinlerin yapısını tahmin etmek.
Sinir ağları, destek vektör makineleri ve rastgele ormanlar, protein yapısını tahmin etme konusunda umut vaat eden daha fazla makine öğrenimi yöntemi arasındadır.
Bu algoritmalar muazzam veri kümelerinden öğrenebilir. Ve farklı amino asitler arasındaki korelasyonları tahmin edebilirler. Öyleyse nasıl çalıştığını görelim.
Birlikte Evrimsel Analizler ve İlk AlphaFold Nesli
Başarısını AlfaKatlama birlikte evrimsel analiz kullanılarak geliştirilen derin bir sinir ağı modeli üzerine kuruludur. Birlikte evrim kavramı, bir proteindeki iki amino asidin birbiriyle etkileşime girmesi durumunda, fonksiyonel bağlarını korumak için birlikte gelişeceklerini belirtir.
Araştırmacılar, çok sayıda benzer proteinin amino asit dizilerini karşılaştırarak, 3 boyutlu yapıda hangi amino asit çiftlerinin temas halinde olabileceğini tespit edebilirler.
Bu veriler, AlphaFold'un ilk yinelemesinin temelini oluşturur. Amino asit çiftleri arasındaki uzunlukları ve onları birbirine bağlayan peptit bağlarının açılarını tahmin eder. Bu yöntem, diziden protein yapısını tahmin etmek için önceki tüm yaklaşımlardan daha iyi performans gösterdi, ancak doğruluk, görünür şablonları olmayan proteinler için hala sınırlıydı.
AlphaFold 2: Radikal Olarak Yeni Bir Metodoloji
AlphaFold2, DeepMind tarafından oluşturulan ve proteinin 3B yapısını tahmin etmek için bir proteinin amino asit dizisini kullanan bir bilgisayar yazılımıdır.
Bu önemlidir, çünkü bir proteinin yapısı onun nasıl çalıştığını belirler ve işlevini anlamak, bilim adamlarının proteini hedef alan ilaçlar geliştirmesine yardımcı olabilir.
AlphaFold2 sinir ağı, girdi olarak proteinin amino asit dizisinin yanı sıra bu dizinin bir veritabanındaki diğer dizilerle nasıl karşılaştırıldığına ilişkin ayrıntıları alır (buna "dizi hizalaması" denir).
Sinir ağı, bu girdiye dayanarak proteinin 3 boyutlu yapısı hakkında bir tahminde bulunur.
Onu AlphaFold2'den Ayıran Nedir?
Diğer yaklaşımların aksine AlphaFold2, yalnızca amino asit çiftleri arasındaki ayrımı veya onları birleştiren bağlar arasındaki açıları değil (önceki algoritmaların yaptığı gibi) proteinin gerçek 3B yapısını tahmin eder.
Yapay sinir ağının tüm yapıyı bir kerede tahmin edebilmesi için yapı uçtan uca kodlanır.
AlphaFold2'nin bir diğer önemli özelliği de tahmininden ne kadar emin olduğuna dair bir tahmin sunmasıdır. Bu, beklenen yapı üzerinde bir renk kodlaması olarak sunulur; kırmızı yüksek güveni, mavi ise düşük güveni temsil eder.
Bu, bilim adamlarını tahminin istikrarı hakkında bilgilendirdiği için yararlıdır.
Birkaç Dizinin Birleşik Yapısını Tahmin Etmek
Alphafold Multimer olarak bilinen Alphafold2'nin en son genişlemesi, birkaç sekansın birleşik yapısını tahmin ediyor. Önceki tekniklerden çok daha iyi performans gösterse bile hala yüksek hata oranlarına sahiptir. 25 protein kompleksinin sadece %4500'i başarıyla tahmin edildi.
Temas oluşumunun kaba bölgelerinin %70'i doğru tahmin edildi, ancak iki proteinin göreli yönelimi yanlıştı. Medyan hizalama derinliği kabaca 30 diziden az olduğunda, Alphafold multimer tahminlerinin doğruluğu önemli ölçüde azalır.
Alphafold Tahminleri Nasıl Kullanılır?
AlphaFold'dan tahmin edilen modeller, aynı dosya formatlarında sunulur ve deneysel yapılarla aynı şekillerde kullanılabilir. Yanlış anlaşılmaları önlemek için modelle birlikte sunulan doğruluk tahminlerini dikkate almak çok önemlidir.
Sadece bir varlığında katlanan iç içe geçmiş homomerler veya proteinler gibi karmaşık yapılar için özellikle yararlıdır.
bilinmeyen ligand
Bazı Zorluklar
Öngörülen yapıları kullanmadaki ana sorun, protein ve biyofiziksel verilere erişim olmadan dinamikleri, ligand seçiciliğini, kontrolü, allosteriyi, translasyon sonrası değişiklikleri ve bağlanma kinetiğini anlamaktır.
Makine öğrenme ve bu sorunun üstesinden gelmek için fizik tabanlı moleküler dinamik araştırmalarından yararlanılabilir.
Bu araştırmalar, uzmanlaşmış ve verimli bilgisayar mimarisinden yararlanabilir. AlphaFold, protein yapılarını tahmin etmede muazzam ilerlemeler kaydetmiş olsa da, yapısal biyoloji alanında öğrenilecek çok şey var ve AlphaFold tahminleri, gelecekteki çalışmalar için yalnızca başlangıç noktası.
Diğer Dikkat Çekici Araçlar Nelerdir?
gülTTAFkat
Washington Üniversitesi araştırmacıları tarafından oluşturulan RoseTTAFold, benzer şekilde protein yapılarını tahmin etmek için derin öğrenme algoritmaları kullanır, ancak aynı zamanda tahmin edilen yapıları iyileştirmek için "burulma açısı dinamiği simülasyonları" olarak bilinen yeni bir yaklaşımı da entegre eder.
Bu yöntem cesaret verici sonuçlar vermiştir ve mevcut AI protein katlama araçlarının sınırlamalarının üstesinden gelmede yararlı olabilir.
trRosetta
Başka bir araç olan trRosetta, protein katlanmasını tahmin eder. sinir ağı milyonlarca protein dizisi ve yapısı üzerinde eğitilmiştir.
Ayrıca, hedef proteini karşılaştırılabilir bilinen yapılarla karşılaştırarak daha kesin tahminler oluşturmak için bir "şablon tabanlı modelleme" tekniği kullanır.
trRosetta'nın küçük proteinlerin ve protein komplekslerinin yapılarını tahmin edebildiği kanıtlanmıştır.
DeepMetaPSICOV
DeepMetaPSICOV, protein temas haritalarını tahmin etmeye odaklanan başka bir araçtır. Bunlar, protein katlanmasını tahmin etmek için bir kılavuz olarak kullanılır. kullanır derin öğrenme bir protein içindeki kalıntı etkileşimlerinin olasılığını tahmin etme yaklaşımları.
Bunlar daha sonra genel temas haritasını tahmin etmek için kullanılır. DeepMetaPSICOV, önceki yaklaşımlar başarısız olduğunda bile protein yapılarını büyük bir doğrulukla tahmin etme potansiyeli göstermiştir.
Gelecek ne gösterir?
AI protein katlamanın geleceği parlak. Derin öğrenmeye dayalı algoritmalar, özellikle AlphaFold2, son zamanlarda protein yapılarını güvenilir bir şekilde tahmin etmede büyük ilerleme kaydetti.
Bu bulgu, bilim adamlarının ortak terapötik hedefler olan proteinlerin yapısını ve işlevini daha iyi anlamalarına olanak tanıyarak ilaç gelişimini dönüştürme potansiyeline sahiptir.
Bununla birlikte, protein komplekslerini tahmin etmek ve beklenen yapıların gerçek fonksiyonel durumunu tespit etmek gibi sorunlar devam etmektedir. Bu sorunları çözmek ve AI protein katlama algoritmalarının doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için daha fazla araştırma yapılması gerekiyor.
Yine de, bu teknolojinin potansiyel faydaları muazzamdır ve daha etkili ve kesin ilaçların üretilmesine yol açma potansiyeline sahiptir.
Yorum bırak