Savijanje proteina riješeno uz pomoć vještačke inteligencije

Jedna od najvećih misterija u biologiji u velikoj mjeri je riješena uz pomoć vještačke inteligencije, saopćili su eksperti.

Predviđanje na koji način se proteini savijaju u jedinstvene trodimenzionalne oblike zbunjivalo je naučnike pola stoljeća, prenosi Tanjug, pozivajući se na BBC.

Deep Mind, londonska laboratorija koja koristi vještačku inteligenciju, u velikoj mjeri je riješila ovaj problem, kažu organizatori izuzetnog naučnog takmičenja.

Bolje razumijevanje oblika proteina moglo bi odigrati ključnu ulogu u izradi novih lijekova za liječenje raznih bolesti.

Očekuje se da će ovo otkriće ubrzati proučavanje velikog broja bolesti, uključujući i COVID-19.

Njihov program odredio je oblik proteina u nivou tačnosti koji se može porediti sa skupim i dugotrajnim laboratorijskim metodama.

‘Istinski izuzetno dostignuće’

Doktor Andrej Krištafovič sa Univerziteta u Californiji, jedan iz vijeća naučnih arbitara, opisao je dostignuće kao “istinski izuzetno”.

“Biti u mogućnosti da istražite oblike proteina brzo i tačno ima potencijal da unese revoluciju u naučni život”, kaže on.

Christian Anfinsen je 1972. godine dobio Nobelovu nagradu za rad koji je pokazao da je moguće odrediti oblik proteina na osnovu sekvence aminokiselina od kojih je sačinjen.

Svake dvije godine veliki broj timova iz više od 20 zemalja uz pomoć računara naslijepo pokušava predvidjeti oblike setova od oko 100 proteina na osnovu njihovih sekvenci aminokiselina.

Istovremeno, biolozi izrađuju 3D strukture u laboratoriji uz pomoć tradicionalnih tehnika, kao što je rendgenska kristalografija i NMR spektroskopija, koji određuju lokaciju svakog atoma u odnosu jedne na druge u njihovom molekulu proteina.

Visoka procjena tačnosti

Tim naučnika iz Kaspa (eksperiment na nivou zajednice za kritičku procjenu tehnika za predviđanje proteinske strukture) potom poredi ova predviđanja sa 3D strukturama napravljenim uz pomoć eksperimentalnih metoda.

Kasp koristi metodu mjerenja poznatu kao test globalne distance da bi procijenio tačnost, krećući se od 0 do 100.

Rezultat od oko 90, koji je postigao Deep Mindov AlfaFold program, smatra se uporedivim s laboratorijskim tehnikama.

U najnovijoj rundi takmičenja Kasp-14, AlfaFold je odredio oblik oko dvije trećine proteina s tačnošću koja se može porediti s laboratorijskim eksperimentima.

Arbitri su rekli da je tačnost oblika većine drugih proteina, također, bila visoka, mada ne sasvim na tom nivou.

Ubrzanje pravljenja lijekova

AlfaFold je zasnovan na konceptu zvanom duboko učenje.

U tom procesu struktura savijenih proteina predstavljena je prostornim grafikonom.

Program potom “uči”, koristeći informacije o 3D oblicima poznatih proteina koji se čuvaju u Javnoj bazi podataka o proteinima.

Program vještačke inteligencije uspio je za svega nekoliko dana uraditi ono za šta su u laboratoriji potrebne godine.

Poznavanje 3D strukture proteina važno je za pravljenje lijekova i razumijevanje ljudskih bolesti, uključujući rak, demenciju i zarazne bolesti.

Jedan primjer je COVID-19, u čijem slučaju su naučnici proučavali na koji način šiljasti protein na površini virusa Sars-CoV-2 ima interakciju s receptorima u ljudskim ćelijama.

Izvor: Agencije