Google සමාගමක් වන DeepMind හි කෘත්‍රිම බුද්ධියක් මගින් විද්‍යාව දන්නා ප්‍රෝටීන මිලියන 200ක ව්‍යුහය සාර්ථක ලෙස අනාවැකි පළ කර ඇත. ඕනෑම කෙනෙකුට නොමිලයේ ලබා ගත හැකි මෙම දත්ත පෘථිවියේ සියලුම ජීවීන්ගේ ජීව විද්‍යාව අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා මූලික වන අතර ප්ලාස්ටික් දූෂණයට හෝ ප්‍රතිජීවකවලට ප්‍රතිරෝධයට එරෙහිව නව ඖෂධ හෝ තාක්ෂණයන් දියුණු කිරීමට තල්ලු කළ හැකිය.
ප්‍රෝටීන යනු ජීවයේ තැනුම් ඒකකයයි. ඇමයිනෝ අම්ල දාමවලින් සෑදී, සම්පූර්ණ හැඩතලවලට නැවී, ඒවායේ ක්‍රියාකාරිත්වය බොහෝ දුරට තීරණය කරන ත්‍රිමාණ ව්‍යුහයකි. ප්‍රෝටීනයක් නැමෙන්නේ කෙසේද යන්න දැන ගැනීමෙන් එය ක්‍රියා කරන ආකාරය සහ එය හැසිරෙන ආකාරය තේරුම් ගැනීමට උත්සාහ කළ හැකි විය, එය වසර පහකට වැඩි කාලයක් ජීව විද්‍යාවේ විශාල අභියෝගයක් විය.
පසුගිය වසරේ, DeepMind AlphaFold සඳහා කේතය නිකුත් කිරීමෙන් විද්‍යාත්මක ප්‍රජාව මවිතයට පත් කළේය. මිනිස් සිරුරේ ඇති සියලුම ප්‍රෝටීන ඇතුළුව මිලියනයක ප්‍රෝටීන වල ව්‍යුහයන් ජාත්‍යන්තර පර්යේෂණ ආයතනයක් වන යුරෝපීය අණුක ජීව විද්‍යාගාරය (EMBL) සමඟ එක්ව ගොඩනගා ඇති දත්ත ගබඩාවක ඇත.
සොයාගැනීම ජීව විද්‍යාව සහ වෛද්‍ය විද්‍යාව සදහටම වෙනස් කළේය. මිනිත්තු කිහිපයකින් සහ ඉතා නිරවද්‍යතාවයකින්, පර්යේෂකයන්ට ඉතා අදාළ තොරතුරු ලබා ගැනීමට හැකි විය, උදාහරණයක් ලෙස, විවිධ රෝග වලට සම්බන්ධ ප්‍රෝටීන ගැන. මෙම කෘතිය වසරේ වැදගත්ම විද්‍යාත්මක පර්යේෂණය ලෙස 'සයන්ස්' සඟරාව විසින් පිළිගනු ලැබීය.
ආහාර අනාරක්ෂිත බව සහ රෝග
ආරම්භක මිලෙන් ප්‍රධාන පියවරක් ලෙස, නව මිලියන 200 ප්‍රෝටීන් යාවත්කාලීනයට ශාක, බැක්ටීරියා, සතුන් සහ තවත් බොහෝ ජීවීන් සඳහා ව්‍යුහයන් ඇතුළත් වන අතර, තිරසාරභාවය, ඉන්ධන, ආහාර වැනි වැදගත් කරුණු කෙරෙහි බලපෑමක් ඇති කිරීමට AlphaFold සඳහා දැවැන්ත අවස්ථා විවෘත කරයි. අනාරක්ෂිතභාවය සහ නොසලකා හරින ලද රෝග", ලොව විශාලතම කෘතිම බුද්ධි පර්යේෂණ සමාගමක් වන DeepMind හි නිර්මාතෘ සහ ප්‍රධාන විධායක නිලධාරී බ්‍රිතාන්‍ය ඩෙමිස් හසාබිස් පවසයි. විද්‍යාත්මක හා තාක්‍ෂණික පර්යේෂණ සඳහා වන Asturias කුමාරි සම්මානය සමඟින් මෙවර පිරිනමන ලද ළමා චෙස් ප්‍රඩිජි සහ පරිගණක ක්‍රීඩා නිර්මාණකරුවෙකු වූ හසාබිස් විශ්වාස කරන්නේ විද්‍යාඥයින්ට රෝග වඩාත් හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීමට සහ ඖෂධ සහ ජීව විද්‍යාවේ නව්‍යකරණයන් වේගවත් කිරීමට මෙම සොයාගැනීම් භාවිතා කළ හැකි බවයි.
2020 දී දියත් කළ දා සිට, AlphaFold මිලියන 500 කට වැඩි ව්‍යුහයන් සඳහා රටවල් 000 කින් 190 පර්යේෂකයන් විසින් ප්‍රවේශ වී ඇත. මී මැස්සන්ගේ සෞඛ්‍යයට බලපාන ප්‍රෝටීන සොයා ගැනීමට සහ මැලේරියාවට එරෙහිව ඵලදායී එන්නතක් නිකුත් කිරීමට ඔවුන් එය භාවිතා කර ඇත. මැයි මාසයේදී ඔක්ස්ෆර්ඩ් විශ්ව විද්‍යාලය ප්‍රමුඛ පර්යේෂකයන් ප්‍රකාශ කළේ මැලේරියා පරපෝෂිත ප්‍රෝටීනයක ව්‍යුහය තීරණය කිරීමට මෙම ඇල්ගොරිතම භාවිතා කළ බවත්, ප්‍රතිදේහජනක පරපෝෂිත සම්ප්‍රේෂණය අවහිර කිරීමට ඉඩ ඇති බවත් තහවුරු කර ගත් බවත්ය.
න්යෂ්ටික සිදුරු
ඇල්ෆා ෆෝල්ඩ් හි තවත් සාර්ථක භාවිතයක් ජීව විද්‍යාවේ වඩාත්ම භයානක ප්‍රහේලිකා වලින් එකක් වන න්යෂ්ටික සිදුරු සංකීර්ණය එකට එකතු කිරීමට හැකි විය. ව්‍යුහය ප්‍රෝටීන් කොටස් සිය ගණනකින් සමන්විත වන අතර සෛල න්‍යෂ්ටිය තුළට සහ ඉන් පිටතට යන සියල්ල පාලනය කරයි. ලෝකයේ දුප්පත්ම ප්‍රදේශවල මිනිසුන්ට අසමානුපාතිකව බලපාන ලීෂ්මේනියාසිස් සහ චාගස් රෝගය වැනි රෝග ඉලක්ක කිරීමට ද එය භාවිතා කර ඇත, නැතහොත් පරපෝෂිත පණුවන් නිසා ඇති වන උග්‍ර හා නිදන්ගත රෝගයක් වන ලාදුරු සහ ස්කිස්ටෝසෝමියාසිස් වැනි රෝග ඉලක්ක කිරීමට ද භාවිතා කර ඇත. ලොව පුරා බිලියන ජනතාව.
ප්‍රෝටීන ව්‍යුහයන් පුරෝකථනය කිරීම දුෂ්කර කාර්යයක් වන බැවින් මෙවලම පර්යේෂකයන්ට බොහෝ කාලයක් ඉතිරි කරයි. “AlphaFold යනු AI හි බලය විදහා දක්වන ජීව විද්‍යාවන්හි ඒකීය සහ වැදගත් දියුණුවකි. මාස කිහිපයක් හෝ වසර ගණනාවක් ගත වූ ප්‍රෝටීනයක ත්‍රිමාණ ව්‍යුහය තීරණය කිරීම සඳහා දැන් තත්පර කිහිපයක් ගත වේ," ස්ක්‍රිප්ස් පර්යේෂණ ආයතනයේ නිර්මාතෘ සහ අධ්‍යක්ෂ එරික් ටොපෝල් පැවසීය. හසාබිස් එය ගූගල් සෙවුමක් වැනි සරල දෙයකට සමාන කළේය.
මැඩ්රිඩ්හි Complutense විශ්වවිද්‍යාලයේ අණුක ජීව විද්‍යාව සහ ජෛව රසායන විද්‍යාව පිළිබඳ මහාචාර්ය Jesús Pérez Gil ට අනුව, AlphaFold's අනාවැකි එහි පර්යේෂණ ධාරිතාවේ "විශාල වෙනසක්" යෝජනා කරයි. කෘත්‍රිම බුද්ධියේ විශ්වසනීයත්වය “මෙතෙක් දර්ශනීයයි, ඔබ සිතනවාට වඩා ඉතා හොඳයි. මෙම ව්‍යුහයන් බොහෝමයක් පර්යේෂණාත්මකව බැලූ විට එතරම් සමාන බව ඇදහිය නොහැකි ය, ”ඔහු පිළිගත්තේය. මේවා සමාකරණ බවත්, ඒ සියල්ල පර්යේෂණාත්මක අධ්‍යයනයකින් තහවුරු කළ යුතු බවත් පර්යේෂකයා සිහිපත් කරයි. මීළඟ පියවර සමන්විත වන්නේ ප්‍රෝටීන වල ව්‍යුහය දැන ගැනීම පමණක් නොව, ඒවා අන් අය සමඟ හෝ වෙනත් අණුක මූලද්‍රව්‍ය සමඟ අන්තර් ක්‍රියා කරන විට ඒවා වෙනස් වන ආකාරය හෙළිදරව් කිරීමෙනි.
“සෛල සහ පටක වල බොහෝ කාර්යයන් ඉටු කරන්නේ ප්‍රෝටීන් ය. ඒවා සෑදී ඇති ආකාරය සහ ඒවා එකිනෙකා සමඟ හෝ වෙනත් අණු සමඟ අන්තර් ක්‍රියා කරන විට ඒවා හැසිරෙන ආකාරය දැන ගැනීමෙන් ඖෂධ සඳහා චිකිත්සක ඉලක්ක වර්ධනය කිරීමටත්, ආහාර කර්මාන්තයේ, කාර්මික ක්‍රියාවලීන්හි හෝ පාරිසරික තිරසාරභාවයේ ජෛව තාක්‍ෂණික හෝ කාර්මික යෙදීම් සොයා බැලීමටත් අපට ඉඩ සලසයි. .
