Kecerdasan buatan daripada DeepMind, sebuah syarikat Google, telah berjaya meramalkan struktur 200 juta protein, hampir semuanya diketahui sains. Data ini, tersedia secara percuma kepada sesiapa sahaja, adalah penting untuk memahami biologi semua hidupan di planet ini dan boleh memacu pembangunan ubat atau teknologi baharu terhadap pencemaran plastik atau rintangan antibiotik.
Protein adalah bahan binaan kehidupan. Terdiri daripada rantaian asid amino, dilipat menjadi bentuk lengkap, struktur 3D yang sebahagian besarnya menentukan fungsinya. Mengetahui cara melipat protein membolehkan kami cuba memahami cara ia berfungsi dan bagaimana ia bertindak, yang telah menjadi salah satu cabaran besar biologi selama lebih daripada lima tahun.
Tahun lepas, DeepMind mengejutkan komuniti saintifik dengan mengeluarkan kod untuk AlphaFold. Struktur sejuta protein, termasuk semua protein dalam tubuh manusia, tersedia dalam pangkalan data yang dibina bersama-sama dengan Makmal Biologi Molekul Eropah (EMBL), sebuah institut penyelidikan antarabangsa.
Penemuan itu selama-lamanya mengubah biologi dan perubatan. Dalam beberapa minit dan dengan ketepatan yang tinggi, para penyelidik dapat memperoleh maklumat yang sangat relevan, contohnya, tentang protein yang terlibat dalam penyakit yang berbeza. Karya itu diiktiraf oleh majalah 'Sains' sebagai penyelidikan saintifik yang paling penting pada tahun ini.
Makanan tidak selamat dan penyakit
Kemas kini baharu dengan 200 juta protein, peningkatan besar daripada kilang awal, termasuk struktur untuk tumbuh-tumbuhan, bakteria, haiwan dan banyak, banyak organisma lain, membuka peluang besar untuk AlphaFold untuk memberi kesan kepada isu penting seperti kemampanan, bahan api, ketidakamanan makanan dan penyakit yang diabaikan”, kata Demis Hassabis British, pengasas dan Ketua Pegawai Eksekutif DeepMind, salah satu syarikat penyelidikan kecerdasan buatan terbesar di dunia. Dianugerahkan tahun ini dengan Anugerah Puteri Asturias untuk Penyelidikan Saintifik dan Teknikal, Hassabis, yang merupakan anak ajaib catur dan pereka permainan komputer, percaya bahawa saintis boleh menggunakan penemuan itu untuk lebih memahami penyakit dan mempercepatkan inovasi dalam penemuan ubat. dan biologi.
Sejak dilancarkan pada 2020, lebih 500 penyelidik dari 000 negara telah mengakses AlphaFold untuk lebih daripada 190 juta struktur. Mereka telah menggunakannya, antara lain, untuk menemui protein yang menjejaskan kesihatan lebah dan mengeluarkan vaksin yang berkesan terhadap malaria. Pada bulan Mei, penyelidik yang diketuai Universiti Oxford mengumumkan bahawa mereka menggunakan algoritma ini untuk membantu menentukan struktur protein parasit malaria utama dan mengesahkan bahawa antikoagulan berkemungkinan menghalang penghantaran parasit.
liang nuklear
Satu lagi kejayaan penggunaan AlphaFold menyusun kompleks liang nuklear, salah satu teka-teki biologi yang paling jahat. Strukturnya terdiri daripada beratus-ratus bahagian protein dan mengawal segala yang masuk dan keluar dari nukleus sel. Ia juga telah digunakan untuk menyasarkan penyakit seperti leishmaniasis dan penyakit Chagas, yang memberi kesan tidak seimbang kepada orang di bahagian termiskin di dunia, atau kusta dan schistosomiasis, penyakit akut dan kronik yang disebabkan oleh cacing parasit. yang memusnahkan kehidupan lebih daripada satu bilion orang di seluruh dunia.
Alat ini akan menjimatkan banyak masa penyelidik, adalah perlu untuk meramalkan struktur protein adalah tugas yang sukar. “AlphaFold ialah kemajuan unik dan penting dalam sains hayat yang menunjukkan kuasa AI. Menentukan struktur 3D protein yang dahulunya mengambil masa berbulan-bulan atau bertahun-tahun, kini ia mengambil masa beberapa saat,” kata Eric Topol, pengasas dan pengarah Institut Penyelidikan Scripps. Hassabis membandingkannya dengan sesuatu yang mudah seperti melakukan carian Google.
Bagi Jesús Pérez Gil, profesor Biologi Molekul dan Biokimia di Universiti Complutense Madrid, ramalan AlphaFold mencadangkan "perubahan besar" dalam kapasiti penyelidikannya. Kebolehpercayaan kecerdasan buatan «telah menakjubkan setakat ini, jauh lebih baik daripada yang boleh dibayangkan. Sungguh mengagumkan bahawa kebanyakan struktur ini kelihatan sangat serupa apabila dilihat secara eksperimen," akuinya. Penyelidik mengingatkan bahawa ini adalah simulasi, dan kesemuanya mesti disahkan dengan kajian eksperimen. Langkah seterusnya akan terdiri bukan sahaja dalam memahami struktur protein, tetapi juga dalam membongkar bagaimana ia berubah apabila ia berinteraksi antara satu sama lain atau dengan unsur molekul lain.
“Protein adalah apa yang melakukan kebanyakan fungsi dalam sel dan tisu. Mengetahui bagaimana ia terbentuk dan bagaimana ia berkelakuan apabila ia berinteraksi antara satu sama lain atau dengan molekul lain akan membolehkan kita membangunkan sasaran terapeutik untuk ubat, mencari aplikasi bioteknologi atau perindustrian dalam industri makanan, proses perindustrian atau kelestarian alam sekitar”, menunjukkan Pérez Gil .
