D.I. numato beveik visų mokslui žinomų baltymų formą

 „DeepMind išplėtė savo mikroskopinių biologinių mechanizmų duomenų bazę, tikėdamasi paspartinti visų gyvų dalykų tyrimus.

 

    2020 m. dirbtinio intelekto laboratorija, pavadinta „DeepMind“, pristatė technologiją, galinčią numatyti baltymų formą – mikroskopinius mechanizmus, lemiančius žmogaus kūno ir visų kitų gyvų būtybių elgesį.

 

    Po metų laboratorija pasidalijo įrankiu, vadinamu AlphaFold, su mokslininkais ir išleido daugiau, nei 350 000 baltymų, įskaitant visus žmogaus genomo ekspresuojamus baltymus, prognozuojamas formas. Tai iš karto pakeitė biologinių tyrimų eigą. Jei mokslininkai gali nustatyti baltymų formas, jie gali pagreitinti gebėjimą suprasti ligas, sukurti naujus vaistus ir kitaip ištirti gyvybės Žemėje paslaptis.

 

    Dabar „DeepMind“ išleido beveik visų mokslui žinomų baltymų prognozes. Ketvirtadienį Londone įsikūrusi laboratorija, priklausanti tai pačiai patronuojančiai bendrovei kaip ir „Google“, paskelbė, kad įtraukė daugiau, nei 200 milijonų prognozių į internetinę duomenų bazę, kuri laisvai prieinama viso pasaulio mokslininkams (https://alphafold.ebi.ac.uk). /).

 

    Su šiuo nauju leidimu DeepMind mokslininkai tikisi paspartinti neištirtų organizmų tyrimus ir paskatinti naują sritį, vadinamą metaproteomika.

 

    „Mokslininkai dabar gali tyrinėti visą šią duomenų bazę ir ieškoti modelių – koreliacijų tarp rūšių ir evoliucinių modelių, kurie iki šiol galėjo būti neaiškūs“, – interviu telefonu sakė Demisas Hassabis, „DeepMind“ generalinis direktorius.

 

    Baltymai prasideda kaip cheminių junginių stygos, tada susisuka ir susilanksto į trimates formas, kurios apibrėžia, kaip šios molekulės jungiasi su kitomis. Jei mokslininkai gali tiksliai nustatyti konkretaus baltymo formą, jie gali pabandyti iššifruoti, kaip jis veikia.

 

    Šios žinios dažnai yra gyvybiškai svarbi kovos su liga dalis. Pavyzdžiui, bakterijos priešinasi antibiotikams, išskirdamos tam tikrus baltymus. Jei mokslininkai gali suprasti, kaip šie baltymai veikia, jie gali pradėti kovoti su atsparumu antibiotikams.

 

    Anksčiau norint tiksliai nustatyti baltymo formą, reikėjo daug eksperimentuoti, naudojant rentgeno spindulius, mikroskopus ir kitus įrankius laboratorijoje. Dabar, atsižvelgiant į cheminių junginių, sudarančių baltymą, eilutę, AlphaFold gali numatyti jo formą.

 

    Technologija nėra tobula. Tačiau pagal nepriklausomus etaloninius testus jis gali nuspėti baltymo formą tokiu tikslumu, kuris konkuruoja su fiziniais eksperimentais maždaug 63 procentus laiko. Turėdamas prognozę, mokslininkas gali palyginti greitai patikrinti jos tikslumą.

 

    Klimentas Verba, Kalifornijos universiteto (San Franciskas) tyrėjas, kuris naudoja šią technologiją siekdamas suprasti koronavirusą ir pasiruošti panašioms pandemijoms, sakė, kad ši technologija „papildė“ šį darbą ir dažnai sutaupo kelis mėnesius trukusio eksperimentavimo laiko. Kiti naudojo šį įrankį, kovodami su gastroenteritu, maliarija ir Parkinsono liga.

 

    Ši technologija taip pat paspartino tyrimus už žmogaus kūno ribų, įskaitant pastangas pagerinti naminių bičių sveikatą. Išplėsta „DeepMind“ duomenų bazė gali padėti dar didesnei mokslininkų bendruomenei gauti panašios naudos.

 

    Kaip ir daktaras Hassabis, dr. Verba mano, kad duomenų bazė suteiks naujų būdų suprasti, kaip baltymai elgiasi įvairiose rūšyse. Jis taip pat vertina tai, kaip būdą ugdyti naują mokslininkų kartą. Ne visi tyrinėtojai išmano tokią struktūrinę biologiją; visų žinomų baltymų duomenų bazė nuleidžia įėjimo kartelę. „Tai gali atnešti struktūrinę biologiją masėms“, – sakė dr. Verba."

 

Naudojantis tekste nurodyta duomenų baze, paspaudę aminorūgščių liekaną pirminėje struktūroje, galite pamatyti, kur yra ši liekana tretinėje struktūroje ir kaip ten atrodo šios aminorūgščių liekanos struktūra.