Google'i ettevõtte DeepMind tehisintellekt on edukalt ennustanud 200 miljoni valgu struktuuri, millest peaaegu kõik on teadusele teada. Need andmed, mis on kõigile vabalt kättesaadavad, on olulised kõigi planeedi elusolendite bioloogia mõistmiseks ja võivad aidata kaasa uute ravimite või tehnoloogiate väljatöötamisele plastireostuse või antibiootikumiresistentsuse vastu.
Valgud on elu ehituskivid. Koosneb aminohapete ahelatest, mis on volditud terviklikeks kujunditeks, 3D-struktuur, mis määrab suuresti nende funktsiooni. Teadmine, kuidas valku voltida, võimaldas meil proovida mõista, kuidas see toimib ja kuidas see käitub, mis on olnud bioloogia üks suuremaid väljakutseid juba üle viie aasta.
Eelmisel aastal üllatas DeepMind teadusringkondi, avaldades AlphaFoldi koodi. Miljoni valgu struktuurid, sealhulgas kõik inimkeha valgud, on kättesaadavad andmebaasis, mis on koostatud rahvusvahelise uurimisinstituudi European Molecular Biology Laboratory (EMBL) abil.
Avastus muutis igaveseks bioloogiat ja meditsiini. Mõne minutiga ja suure täpsusega suutsid teadlased hankida väga asjakohast teavet näiteks erinevate haigustega seotud valkude kohta. Ajakiri 'Science' tunnistas teose aasta tähtsaimaks teadustööks.
Toiduga kindlustamatus ja haigused
Uus värskendus 200 miljoni valguga, mis on algsest veskist suur kiirendus, sisaldab struktuure taimede, bakterite, loomade ja paljude teiste organismide jaoks, avades AlphaFoldile tohutud võimalused avaldada mõju sellistele olulistele küsimustele nagu jätkusuutlikkus, kütus , toiduga kindlustamatus ja tähelepanuta jäetud haigused”, ütleb britt Demis Hassabis, maailma ühe suurima tehisintellekti uurimisettevõtte DeepMind asutaja ja tegevjuht. Tänavu Astuuria printsessi teadus- ja tehnikauuringute auhinna saanud Hassabis, kes oli malemängu imelaps ja arvutimängude disainer, usub, et teadlased võiksid kasutada saadud tulemusi haiguste paremaks mõistmiseks ja innovatsiooni kiirendamiseks ravimite avastamisel. ja bioloogia.
Alates selle käivitamisest 2020. aastal on enam kui 500 000 teadlast 190 riigist kasutanud AlphaFoldi enam kui 2 miljoni struktuuri jaoks. Nad on seda muu hulgas kasutanud mesilaste tervist mõjutavate valkude avastamiseks ja tõhusa malaariavastase vaktsiini väljastamiseks. Mais teatasid Oxfordi ülikooli juhitud teadlased, et nad kasutasid seda algoritmi malaariaparasiidi võtmevalgu struktuuri määramiseks ja kontrollisid, et antikoagulandid võivad tõenäoliselt blokeerida parasiitide edasikandumise.
tuumapoorid
Veel üks AlphaFoldi edukas kasutusviis pani kokku tuumapooride kompleksi, mis on bioloogia üks kuratlikumaid mõistatusi. Struktuur koosneb sadadest valguosadest ja kontrollib kõike, mis läheb rakutuuma sisse ja sealt välja. Seda on kasutatud ka selliste haiguste sihtmärgiks nagu leishmaniaas ja Chagase tõbi, mis mõjutavad ebaproportsionaalselt palju inimesi maailma vaesemates piirkondades, või pidalitõbi ja skistosomiaas, äge ja krooniline haigus, mida põhjustavad parasiit-ussid, mis hävitab enam kui ühe inimese elu. miljardit inimest üle maailma.
Tööriist säästab teadlaste palju aega, valkude struktuuride ennustamine on vaevarikas ülesanne. „AlphaFold on ainulaadne ja oluline edasiminek bioteadustes, mis demonstreerib tehisintellekti võimsust. Valgu 3D-struktuuri määramine võttis varem mitu kuud või aastaid, nüüd kulub selleks sekundeid,” ütleb Scrippsi uurimisinstituudi asutaja ja direktor Eric Topol. Hassabis võrdles seda millegi nii lihtsa kui Google'i otsingu tegemisega.
Madridi Complutense'i ülikooli molekulaarbioloogia ja biokeemia professor Per Jesús Pérez Gil viitab AlphaFoldi ennustustes "tohutule muutusele" tema uurimisvõimekuses. Tehisintellekti töökindlus «on siiani olnud suurejooneline, palju parem, kui arvata võis. On hämmastav, et paljud neist struktuuridest näevad eksperimentaalselt vaadatuna nii sarnased välja," tunnistas ta. Teadlane tuletab meelde, et tegemist on simulatsioonidega ja kõik need peavad olema eksperimentaalsete uuringutega kinnitatud. Järgmine samm ei seisneks mitte ainult valkude struktuuri mõistmises, vaid ka nende muutumises üksteise või teiste molekulaarsete elementidega suhtlemisel.
"Valgud täidavad rakkudes ja kudedes enamikku funktsioonidest. Teades, kuidas need moodustuvad ja kuidas nad käituvad, kui nad üksteisega või teiste molekulidega suhtlevad, võimaldab meil töötada välja ravimite terapeutilised sihtmärgid, otsida biotehnoloogilisi või tööstuslikke rakendusi toiduainetööstuses, tööstusprotsessides või keskkonnasäästlikkuses,“ märgib Pérez Gil. .
