Các nhà khoa học tiết lộ cấu trúc ẩn của vật liệu và phân tử sinh học bằng phương pháp tinh thể học và kính hiển vi điện tử lạnh (cryo-EM). Tuy nhiên, khi các ngành này phải đối mặt với sự phức tạp ngày càng tăng, học máy đã trở thành một đồng minh có giá trị.
Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét sự giao thoa hấp dẫn của “Các phương pháp học máy cho tinh thể học và Cryo-EM”. Hãy tham gia cùng tôi khi chúng ta điều tra tác động mang tính cách mạng của trí tuệ nhân tạo trong việc mở khóa những bí mật của vũ trụ nguyên tử và phân tử.
Trước hết, tôi muốn đi sâu vào chủ đề này và đề cập chính xác các thuật ngữ của tinh thể học và Cryo-Em là gì, sau đó chúng ta sẽ điều tra thêm ở đâu học máy đi vào vở kịch.
Tinh thể học
Tinh thể học là nghiên cứu về sự sắp xếp của các nguyên tử trong vật liệu kết tinh. Tinh thể là chất rắn được tạo thành từ các nguyên tử được sắp xếp theo kiểu lặp đi lặp lại để tạo thành một cấu trúc có cấu trúc cao.
Do sự sắp xếp đều đặn này, các vật liệu có các tính chất và hành vi độc đáo, làm cho tinh thể học trở nên quan trọng để hiểu các tính chất của nhiều chất.
Các nhà khoa học có thể kiểm tra mạng tinh thể bằng các kỹ thuật như nhiễu xạ tia X, cung cấp thông tin quan trọng về vị trí nguyên tử và tương tác liên kết. Tinh thể học rất quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ khoa học vật liệu và hóa học đến địa chất và sinh học. Nó giúp phát triển các vật liệu mới và hiểu biết về các đặc tính của khoáng chất.
Nó thậm chí có thể giúp chúng ta giải mã cấu trúc phức tạp của các phân tử sinh học như protein.
Cryo-EM (Kính hiển vi điện tử lạnh)
Kính hiển vi điện tử lạnh (Cryo-EM) là một công nghệ hình ảnh tinh vi cho phép các nhà nghiên cứu nhìn thấy cấu trúc ba chiều của các phân tử sinh học ở độ phân giải nguyên tử hoặc gần nguyên tử.
Cryo-EM bảo quản các phân tử sinh học trong điều kiện gần như tự nhiên của chúng bằng cách đông lạnh nhanh chúng trong nitơ lỏng, trái ngược với kính hiển vi điện tử tiêu chuẩn, vốn cần các mẫu được cố định, nhuộm màu và khử nước.
Điều này ngăn chặn sự hình thành tinh thể băng, bảo tồn cấu trúc sinh học. Giờ đây, các nhà khoa học có thể nhìn thấy chi tiết chính xác về phức hợp protein khổng lồ, vi rút và bào quan tế bào, cung cấp những hiểu biết quan trọng về chức năng và mối quan hệ của chúng.
Cryo-EM đã biến đổi sinh học cấu trúc bằng cách cho phép các nhà nghiên cứu khám phá các quá trình sinh học ở mức độ chi tiết không thể tưởng tượng được trước đây. Các ứng dụng của nó bao gồm từ khám phá thuốc và phát triển vắc-xin đến tìm hiểu cơ sở phân tử của bệnh tật.
Tại sao chúng lại quan trọng?
Cryo-EM và tinh thể học rất quan trọng trong việc nâng cao hiểu biết của chúng ta về thế giới tự nhiên.
Tinh thể học cho phép chúng tôi khám phá và hiểu được sự sắp xếp nguyên tử trong vật liệu, cho phép chúng tôi tạo ra các hợp chất mới với những phẩm chất cụ thể cho nhiều mục đích sử dụng. Tinh thể học rất cần thiết trong việc định hình nền văn hóa hiện đại của chúng ta, từ chất bán dẫn được sử dụng trong thiết bị điện tử đến thuốc dùng để điều trị bệnh.
Mặt khác, Cryo-EM cung cấp một cái nhìn hấp dẫn về cơ chế phức tạp của sự sống. Các nhà khoa học có được những hiểu biết sâu sắc về các quá trình sinh học cơ bản bằng cách xem cấu trúc của các phân tử sinh học, cho phép họ sản xuất các loại thuốc tốt hơn, thiết kế các liệu pháp nhắm mục tiêu và chống lại các bệnh truyền nhiễm một cách hiệu quả.
Những tiến bộ của Cryo-EM mở ra những triển vọng mới trong y học, công nghệ sinh học và hiểu biết tổng thể của chúng ta về các khối xây dựng của sự sống.
Tăng cường dự đoán và phân tích cấu trúc với học máy trong tinh thể học
Học máy đã vô cùng hữu ích trong tinh thể học, cách mạng hóa cách các nhà khoa học dự đoán và diễn giải cấu trúc tinh thể.
Các thuật toán có thể trích xuất các mẫu và mối tương quan từ bộ dữ liệu khổng lồ về các cấu trúc tinh thể đã biết, cho phép dự đoán nhanh các cấu trúc tinh thể mới với độ chính xác vô song.
Ví dụ, các nhà nghiên cứu của Thorn Lab đã chứng minh tính hiệu quả của máy học trong việc dự báo năng lượng hình thành và ổn định tinh thể, cung cấp những hiểu biết quan trọng về các đặc tính nhiệt động của vật liệu.
Sự phát triển này không chỉ đẩy nhanh việc khám phá ra các vật liệu mới mà còn tối ưu hóa các vật liệu hiện có, mở ra một kỷ nguyên nghiên cứu vật liệu mới với chất lượng và chức năng tốt hơn.
Hình ảnh: Một ví dụ minh họa cấu trúc tinh thể trên phần mềm Mercury.
Máy học tiết lộ Cryo-EM như thế nào?
Học máy đã mở ra một thế giới khả năng mới trong kính hiển vi điện tử lạnh (Cryo-EM), cho phép các nhà khoa học nghiên cứu sâu hơn về sự phức tạp về cấu trúc của các phân tử sinh học.
Các nhà nghiên cứu có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu cryo-EM bằng cách sử dụng các công nghệ mới như học kĩ càng, tái tạo lại các mô hình ba chiều của các phân tử sinh học với độ rõ nét và độ chính xác vô song.
Sự kết hợp giữa học máy với cryo-EM này đã cho phép chụp ảnh các cấu trúc protein không thể giải mã được trước đây, cung cấp những hiểu biết mới về các hoạt động và mối quan hệ của chúng.
Sự kết hợp của những công nghệ này hứa hẹn to lớn cho việc khám phá thuốc vì nó cho phép các nhà nghiên cứu nhắm mục tiêu chính xác vào các vị trí gắn kết cụ thể, dẫn đến việc tạo ra các loại thuốc hiệu quả hơn cho nhiều loại rối loạn.
Thuật toán học máy để tăng tốc phân tích dữ liệu Cryo-EM
Các cuộc điều tra Cryo-EM tạo ra các bộ dữ liệu chi tiết và đồ sộ, có thể vừa là một món quà vừa là một lời nguyền đối với các nhà nghiên cứu. Tuy nhiên, các phương pháp học máy đã được chứng minh là cần thiết trong việc phân tích và giải thích hiệu quả dữ liệu cryo-EM.
Các nhà khoa học có thể sử dụng các phương pháp học tập không giám sát để tự động phát hiện và phân loại các cấu trúc protein khác nhau, giảm các thao tác thủ công tốn thời gian.
Phương pháp này không chỉ tăng tốc độ phân tích dữ liệu mà còn cải thiện độ tin cậy của kết quả bằng cách loại bỏ thành kiến của con người trong việc giải thích dữ liệu cấu trúc phức tạp.
Việc kết hợp học máy trong phân tích dữ liệu Cryo-EM, như đã được chứng minh trong các công trình gần đây, mang đến một cách để hiểu sâu hơn về các quá trình sinh học phức tạp và kiểm tra kỹ lưỡng hơn bộ máy phân tử của sự sống.
Hướng tới các phương pháp kết hợp: Thu hẹp khoảng cách thử nghiệm-tính toán
Học máy có khả năng thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu thực nghiệm và các mô hình tính toán trong tinh thể học và cryo-EM.
Sự kết hợp giữa dữ liệu thử nghiệm và kỹ thuật học máy cho phép phát triển các mô hình dự đoán chính xác, cải thiện độ tin cậy của việc xác định cấu trúc và ước tính thuộc tính.
Học chuyển giao, một kỹ thuật áp dụng kiến thức học được từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác, xuất hiện như một công cụ quan trọng để nâng cao hiệu quả của các nghiên cứu tinh thể học và Cryo-EM trong bối cảnh này.
Các kỹ thuật lai, kết hợp những hiểu biết thực nghiệm với khả năng của máy tính, đại diện cho một lựa chọn tiên tiến để giải quyết các thách thức khoa học đầy thách thức, hứa hẹn sẽ thay đổi cách chúng ta nhìn và điều khiển thế giới nguyên tử và phân tử.
Sử dụng mạng thần kinh chuyển đổi để chọn các hạt trong Cryo-EM
Bằng cách đưa ra những hình ảnh có độ phân giải cao của các phân tử sinh học, kính hiển vi điện tử lạnh (Cryo-EM) đã thay đổi nghiên cứu về cấu trúc đại phân tử.
Tuy nhiên, việc chọn hạt, đòi hỏi phải nhận dạng và trích xuất các hình ảnh hạt riêng lẻ từ các vi ảnh Cryo-EM, là một nhiệm vụ tốn nhiều thời gian và gian khổ.
Các nhà nghiên cứu đã đạt được tiến bộ to lớn trong việc tự động hóa quy trình này bằng cách sử dụng máy học, đặc biệt là mạng nơ ron phức hợp (CNN).
DeepPicker và Topaz-Denoise là hai thuật toán học sâu cho phép lựa chọn hạt hoàn toàn tự động trong cryo-EM, tăng tốc đáng kể quá trình xử lý và phân tích dữ liệu.
Các phương pháp tiếp cận dựa trên CNN đã trở nên quan trọng trong việc tăng tốc các quy trình Cryo-EM và cho phép các nhà nghiên cứu tập trung vào các cuộc điều tra cấp cao hơn bằng cách phát hiện chính xác các hạt với độ chính xác cao.
Tối ưu hóa tinh thể học sử dụng mô hình dự đoán
Chất lượng của dữ liệu nhiễu xạ và kết quả kết tinh có thể có tác động đáng kể đến việc xác định cấu trúc trong tinh thể học đại phân tử.
Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) và máy vectơ hỗ trợ (SVM) đã được sử dụng thành công để tối ưu hóa cài đặt kết tinh và dự báo chất lượng nhiễu xạ tinh thể. Các mô hình dự đoán do các nhà nghiên cứu tạo ra hỗ trợ thiết kế các thí nghiệm và nâng cao tỷ lệ thành công của các thử nghiệm kết tinh.
Các mô hình này có thể phát hiện ra các mẫu dẫn đến kết quả tốt bằng cách đánh giá khối lượng dữ liệu kết tinh khổng lồ, hỗ trợ các nhà nghiên cứu tạo ra các tinh thể chất lượng cao cho các thử nghiệm nhiễu xạ tia X tiếp theo. Do đó, máy học đã trở thành một công cụ không thể thiếu để thử nghiệm tinh thể học nhanh và có mục tiêu.
Cải thiện nhận dạng cấu trúc Cryo-EM
Hiểu cấu trúc thứ cấp của các phân tử sinh học bằng cách sử dụng bản đồ mật độ Cryo-EM là rất quan trọng để xác định chức năng và tương tác của chúng.
Các phương pháp học máy, cụ thể là các kiến trúc học sâu như mạng tích chập và mạng hồi quy, đã được sử dụng để tự động định vị các đặc điểm cấu trúc thứ cấp trong bản đồ cryo-EM.
Các phương pháp này điều tra các tính năng cục bộ trong bản đồ mật độ, cho phép phân loại chính xác các yếu tố cấu trúc thứ cấp. Máy học cho phép các nhà nghiên cứu điều tra các cấu trúc hóa học phức tạp và thu được thông tin chi tiết về các hoạt động sinh học của chúng bằng cách tự động hóa quy trình sử dụng nhiều lao động này.
Hình ảnh: Phục hồi cấu trúc Cryo-EM
Xây dựng mô hình kết tinh và tăng tốc xác thực
Xây dựng và xác nhận mô hình là các giai đoạn quan trọng trong tinh thể học đại phân tử để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của mô hình cấu trúc.
Các công nghệ máy học như bộ mã hóa tự động tích chập và mô hình Bayes đã được sử dụng để hỗ trợ và cải thiện các quy trình này. AAnchor, ví dụ, sử dụng CNN để nhận ra các axit amin neo trong bản đồ mật độ Cryo-EM, hỗ trợ phát triển mô hình tự động.
Các mô hình máy học Bayesian cũng được sử dụng để tích hợp dữ liệu nhiễu xạ tia X và gán các nhóm không gian trong bản đồ mật độ electron phân tử nhỏ.
Những tiến bộ này không chỉ tăng tốc độ xác định cấu trúc mà còn cung cấp các đánh giá sâu rộng hơn về chất lượng mô hình, dẫn đến kết quả nghiên cứu mạnh mẽ hơn và có thể tái sản xuất.
Tương lai của Machine Learning trong Sinh học Cấu trúc
Như đã thấy bởi số lượng ấn phẩm khoa học ngày càng tăng, việc tích hợp học máy trong cryo-EM và tinh thể học không ngừng được cải thiện, cung cấp rất nhiều giải pháp và ứng dụng mới.
Học máy hứa hẹn sẽ tiếp tục biến đổi môi trường sinh học cấu trúc với sự phát triển liên tục của các thuật toán mạnh mẽ và mở rộng các tài nguyên được quản lý.
Sức mạnh tổng hợp giữa học máy và sinh học cấu trúc đang mở đường cho những khám phá và hiểu biết sâu sắc về thế giới nguyên tử và phân tử, từ việc xác định cấu trúc nhanh chóng đến khám phá thuốc và kỹ thuật protein.
Nghiên cứu đang diễn ra về chủ đề hấp dẫn này đã truyền cảm hứng cho các nhà khoa học khai thác sức mạnh của AI và giải mã những bí ẩn về các khối xây dựng của sự sống.
Kết luận
Việc kết hợp các công nghệ học máy vào tinh thể học và kính hiển vi điện tử lạnh đã mở ra một thời đại mới trong sinh học cấu trúc.
Học máy đã đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu một cách đáng kể và mang lại những hiểu biết sâu sắc vô song về thế giới nguyên tử và phân tử, từ việc tự động hóa các hoạt động gian khổ như lựa chọn hạt đến cải thiện mô hình dự đoán cho chất lượng kết tinh và nhiễu xạ.
Các nhà nghiên cứu hiện có thể đánh giá hiệu quả khối lượng dữ liệu khổng lồ bằng cách sử dụng tích chập mạng thần kinh và các thuật toán tiên tiến khác, dự đoán tức thời cấu trúc tinh thể và trích xuất thông tin có giá trị từ bản đồ mật độ kính hiển vi điện tử lạnh.
Những phát triển này không chỉ tăng tốc các hoạt động thử nghiệm mà còn cho phép nghiên cứu sâu hơn về cấu trúc và chức năng sinh học.
Cuối cùng, sự hội tụ của học máy và sinh học cấu trúc đang làm thay đổi cục diện của tinh thể học và kính hiển vi điện tử lạnh.
Cùng với nhau, những công nghệ tiên tiến này đang đưa chúng ta đến gần hơn với sự hiểu biết tốt hơn về thế giới nguyên tử và phân tử, hứa hẹn những bước đột phá thay đổi cuộc chơi trong nghiên cứu vật liệu, phát triển thuốc và chính bộ máy phức tạp của sự sống.
Khi chúng ta nắm lấy ranh giới mới hấp dẫn này, tương lai của sinh học cấu trúc sẽ tỏa sáng rực rỡ với những khả năng vô hạn và khả năng giải những câu đố hóc búa nhất của tự nhiên.
Bình luận