’n Kunsmatige intelligensie van DeepMind, ’n Google-maatskappy, het die struktuur van 200 miljoen proteïene suksesvol voorspel, byna almal dié wat aan die wetenskap bekend is. Hierdie data, wat gratis vir enigiemand beskikbaar is, is fundamenteel om die biologie van alle lewende wesens op die planeet te verstaan en kan die ontwikkeling van nuwe medisyne of tegnologieë teen plastiekbesoedeling of antibiotikaweerstand dryf.
Proteïene is die boustene van lewe. Bestaan uit kettings van aminosure, gevou in volledige vorms, 'n 3D-struktuur wat grootliks hul funksie bepaal. Om te weet hoe 'n proteïen vou, het ons toegelaat om te probeer verstaan hoe dit werk en hoe dit optree, wat al meer as vyf jaar een van die groot uitdagings van biologie is.
Verlede jaar het DeepMind die wetenskaplike gemeenskap verras deur die kode vir AlphaFold vry te stel. Die strukture van 'n miljoen proteïene, insluitend alle proteïene in die menslike liggaam, is beskikbaar in 'n databasis wat saam met die European Molecular Biology Laboratory (EMBL), 'n internasionale navorsingsinstituut, gebou is.
Die ontdekking het biologie en medisyne vir altyd verander. In 'n kwessie van minute en met groot presisie kon die navorsers baie relevante inligting bekom, byvoorbeeld oor die proteïene wat by verskillende siektes betrokke is. Die werk is deur 'Science'-tydskrif erken as die belangrikste wetenskaplike navorsing van die jaar.
Voedselonsekerheid en siekte
Die nuwe opdatering met 200 miljoen proteïene, 'n beduidende versnelling vanaf die aanvanklike meul, sluit strukture vir plante, bakterieë, diere en baie, baie ander organismes in, wat enorme geleenthede vir AlphaFold bied om belangrike kwessies soos volhoubaarheid, brandstof, voedselonsekerheid en verwaarloosde impak te hê siektes,” sê die Britse Demis Hassabis, stigter en uitvoerende hoof van DeepMind, een van die grootste kunsmatige intelligensie-navorsingsmaatskappye ter wêreld. Hassabis, wat vanjaar 'n wonderkind by skaak en 'n rekenaarspeletjie-ontwerper was, bekroon met die Prinses van Asturië vir Wetenskaplike en Tegniese Navorsing, glo wetenskaplikes kan die bevindinge gebruik om siektes beter te verstaan en innovasie in die ontdekking van dwelms en biologie te versnel.
Sedert sy bekendstelling in 2020 het meer as 500 000 navorsers van 190 lande toegang tot AlphaFold gekry vir meer as 2 miljoen strukture. Hulle het dit onder meer gebruik om die proteïene te verstaan wat die gesondheid van bye beïnvloed en om 'n doeltreffende entstof teen malaria vry te stel. In Mei het navorsers onder leiding van die Universiteit van Oxford aangekondig dat hulle hierdie algoritme gebruik het om die struktuur van 'n belangrike malaria-parasietproteïen te help bepaal en geverifieer dat antikoagulante waarskynlik die oordrag van die parasiet sal blokkeer.
kernporieë
Nog 'n suksesvolle gebruik van AlphaFold het ons toegelaat om die kernporieëkompleks, een van die mees diaboliese legkaarte in biologie, saam te stel. Die struktuur bestaan uit honderde proteïendele en beheer alles wat die selkern binnegaan en verlaat. Dit is ook gebruik om siektes soos leishmaniasis en Chagas-siekte aan te spreek, wat mense in die armste dele van die wêreld buitensporig affekteer, of melaatsheid en skistosomiase, 'n akute en chroniese siekte wat deur parasitiese wurms veroorsaak word. wat die lewens van meer as 'n mens verwoes. miljard mense regoor die wêreld.
Die instrument sal navorsers baie tyd bespaar; die voorspelling van proteïenstrukture is 'n moeilike taak. "AlphaFold is 'n unieke en belangrike vooruitgang in lewenswetenskappe wat die krag van KI demonstreer. Om die 3D-struktuur van 'n proteïen te bepaal het vroeër baie maande of jare geduur, nou neem dit sekondes,” sê Eric Topol, stigter en direkteur van die Scripps Navorsingsinstituut. Hassabis het dit vergelyk met iets so eenvoudig soos om Google-soektogte te doen.
Deur Jesús Pérez Gil, professor in Molekulêre Biologie en Biochemie aan die Complutense Universiteit van Madrid, dui AlphaFold se voorspellings op "'n enorme verandering" in sy navorsingskapasiteit. Die betroubaarheid van kunsmatige intelligensie “was tot dusver skouspelagtig, baie beter as wat gedink kan word. Dit is ongelooflik dat baie van hierdie strukture so eenders lyk as hulle eksperimenteel gesien is,” het hy erken. Die navorser onthou dat dit simulasies is, en dat almal met eksperimentele studies bevestig moet word. Die volgende stap sal nie net bestaan om die struktuur van proteïene te ken nie, maar ook om te ontrafel hoe hulle verander wanneer hulle met ander of met ander molekulêre elemente in wisselwerking tree.
"Proteïene is wat die meeste funksies in selle en weefsels verrig. Om te weet hoe hulle gevorm word en hoe hulle optree wanneer hulle met mekaar of met ander molekules interaksie het, sal ons in staat stel om terapeutiese teikens vir dwelms te ontwikkel, biotegnologiese of industriële toepassings in die voedselindustrie, industriële prosesse of omgewingsvolhoubaarheid te soek,” sê Pérez Gil. .
