Dirbtinis intelektas iššifravo beveik visų mokslui žinomų baltymų struktūrą, atverdamas kelią naujų vaistų ar technologijų kūrimui, kad būtų galima spręsti pasaulines problemas, tokias kaip badas ar tarša
Baltymai yra gyvybės sudedamosios dalys. Jie sudaryti iš aminorūgščių grandinių, sulankstytų į sudėtingas formas, o jų 3D struktūra iš esmės lemia jų funkciją. Sužinoję, kaip baltymas susilanksto, galite pradėti suprasti, kaip jis veikia ir kaip pakeisti jo elgesį. Nors DNR pateikia aminorūgščių grandinės sudarymo instrukcijas, nuspėti, kaip jos sąveikauja tarpusavyje, kad sudarytų 3D formą, buvo sudėtingiau ir iki šiol mokslininkai buvo iššifravę tik nedidelę dalį iš 200m ar daugiau mokslui žinomų baltymų.
Lapkritį 2020 dirbtinio intelekto grupė „DeepMind“ paskelbė sukūrusi programą „AlphaFold“, kuri, naudodama algoritmą, gali greitai nuspėti šią informaciją. Nuo to laiko ji analizuoja visų organizmų, kurių genomai buvo sekvenuoti, genetinius kodus ir prognozuoja šimtų milijonų baltymų, kuriuos jie bendrai turi, struktūras.
Praėjusiais metais „DeepMind“ atviroje duomenų bazėje paskelbė 20 rūšių baltymų struktūras, įskaitant beveik visus 20,000 žmogaus išreikštus baltymus. Dabar ji baigė šį darbą ir paskelbė daugiau nei 200m baltymų struktūrų prognozes.
„Iš esmės galima manyti, kad tai apima visą baltymų visatą. Į ją įtrauktos augalų, bakterijų, gyvūnų ir daugelio kitų organizmų numatomos struktūros, todėl „AlphaFold“ atsiveria didžiulės naujos galimybės daryti įtaką sprendžiant svarbius klausimus, pavyzdžiui, tvarumo, maisto trūkumo ir apleistų ligų, – sakė „DeepMind“ įkūrėjas ir vadovas Demis Hassabis (Demis Hassabis).
Kai kurias ankstesnes prognozes mokslininkai jau naudoja kurdami naujus vaistus. Gegužės mėnesį Oksfordo universiteto profesoriaus Matthew Higginso vadovaujami mokslininkai paskelbė, kad pasinaudojo „AlphaFold“ modeliais, padedančiais nustatyti pagrindinio maliarijos parazito baltymo struktūrą ir išsiaiškinti, kur gali prisijungti antikūnai, galintys blokuoti parazito perdavimą.
„Anksčiau, norėdami išsiaiškinti, kaip ši molekulė atrodo, naudojome baltymų kristalografijos metodą, bet kadangi ji yra gana dinamiška ir juda, negalėjome jos suprasti“, – sakė M. Higginsas. „Kai paėmėme „AlphaFold“ modelius ir sujungėme juos su šiais eksperimentiniais duomenimis, staiga viskas įgavo prasmę. Dabar ši įžvalga bus panaudota kuriant patobulintas vakcinas, sukeliančias stipriausius perdavimą blokuojančius antikūnus.“
(Prenumeruokite First Edition, mūsų nemokamą kasdienį naujienlaiškį – kiekvieną savaitės dieną 7 val. ryto BST
AlphaFold modelius taip pat naudoja Portsmuto universiteto Enzimų inovacijų centro mokslininkai, kad nustatytų gamtoje esančius fermentus, kuriuos būtų galima patobulinti plastikų virškinimui ir perdirbimui. „Mums prireikė nemažai laiko, kol peržiūrėjome šią didžiulę struktūrų duomenų bazę, tačiau atsivėrė visa eilė naujų trimačių formų, kurių anksčiau nebuvome matę ir kurios iš tikrųjų galėtų skaidyti plastiką“, – sakė šiam darbui vadovaujantis profesorius Džonas Makgehanas (John McGeehan). „Visiškai pasikeitė paradigma. Galime iš tiesų paspartinti tolesnius veiksmus – tai padės mums nukreipti šiuos brangius išteklius į svarbius dalykus.“
Prof. Dame Janet Thornton, grupės vadovė ir Europos molekulinės biologijos laboratorijos Europos bioinformatikos instituto vyresnioji mokslininkė, teigė: „Tai, ką mes darome, yra labai svarbu: „AlphaFold“ baltymų struktūros prognozės jau naudojamos daugybe būdų. Tikiuosi, kad šis naujausias atnaujinimas artimiausiais mėnesiais ir metais sukels naujų ir įdomių atradimų laviną, ir visa tai dėl to, kad duomenys yra atvirai prieinami visiems.“
