Ҷоизаи имсолаи таҳқиқоти тиббии Basic Lasker ба Демис Ҳассабис ва Ҷон Ҷампер барои саҳмашон дар эҷоди системаи зеҳни сунъии AlphaFold, ки сохтори сеченакаи сафедаҳо дар асоси пайдарпайии аввалини аминокислотаҳо пешгӯӣ мекунад, дода шуд.
Натиҷаҳои онҳо мушкилотеро ҳал мекунанд, ки кайҳо боз ҷомеаи илмиро ба ташвиш овардааст ва дарро барои суръат бахшидан ба таҳқиқот дар соҳаи биотиббӣ мекушояд. Сафедаҳо дар рушди беморӣ нақши муҳим доранд: дар бемории Алтсгеймер онҳо якҷоя мешаванд ва ҷамъ мешаванд; Дар бемории саратон функсияи танзимкунандаи онҳо гум мешавад; Дар ихтилоли мубодилаи моддаҳои модарзодӣ, онҳо ғайрифаъол мебошанд; Дар фибрози кистикӣ онҳо ба фазои нодурусти ҳуҷайра дохил мешаванд. Инҳо танҳо чанде аз механизмҳои зиёде ҳастанд, ки боиси беморӣ мешаванд. Моделҳои муфассали сохтори протеин метавонанд конфигуратсияҳои атомиро таъмин кунанд, тарҳрезӣ ё интихоби молекулаҳои наздики баландро пеш баранд ва кашфи маводи мухаддирро суръат бахшанд.
Сохторҳои сафеда одатан тавассути кристаллографияи рентгенӣ, резонанси магнитии ядроӣ ва микроскопияи крио-электронӣ муайян карда мешаванд. Ин усулҳо қимат ва вақтро талаб мекунанд. Ин боиси он мегардад, ки пойгоҳи додаҳои мавҷудаи сохтори сафедаҳои 3D бо ҳамагӣ тақрибан 200 000 маълумоти сохторӣ, дар ҳоле ки технологияи пайдарпайии ДНК зиёда аз 8 миллион пайдарпаии сафедаҳо тавлид кардааст. Дар солхои 60-ум Анфинсен ва дигарон. кашф кард, ки пайдарпаии 1D-и аминокислотаҳо метавонад ба таври худсарона ва такроран ба як конформацияи функсионалии сеченака табдил ёбад (Расми 1А) ва "шаперонҳои" молекулавӣ ин равандро суръат ва осонтар мекунанд. Ин мушоҳидаҳо боиси мушкилоти 60-сола дар биологияи молекулавӣ мешаванд: пешгӯии сохтори 3D сафедаҳо аз пайдарпаии 1D аминокислотаҳо. Бо муваффақияти лоиҳаи геноми инсон, қобилияти мо барои ба даст овардани пайдарпаии аминокислотаҳои 1D хеле беҳтар шуд ва ин мушкилот боз ҳам таъхирнопазиртар шуд.
Пешгӯии сохторҳои сафеда бо якчанд сабаб душвор аст. Аввалан, ҳама мавқеъҳои имконпазири сеченакаи ҳар як атом дар ҳар як аминокислотаҳо таҳқиқоти зиёдеро талаб мекунанд. Дуюм, сафедаҳо барои ба таври муассир конфигуратсия кардани атомҳо аз пуррагиҳо дар сохтори химиявии худ истифода мебаранд. Азбаски сафедаҳо маъмулан садҳо "донорҳои" пайванди гидроген доранд (одатан оксиген), ки бояд ба "аксептори" пайванди гидроген (одатан нитроген бо гидроген пайваст) наздик бошанд, пайдо кардани конформацияҳое, ки тақрибан ҳар як донор ба аксептор наздик аст, хеле душвор буда метавонад. Сеюм, барои омӯзиши усулҳои таҷрибавӣ мисолҳои маҳдуд вуҷуд доранд, бинобар ин, бо истифода аз маълумот дар бораи эволютсияи сафедаҳои дахлдор, дар асоси пайдарпаии 1D таъсироти эҳтимолии сеченакаи байни аминокислотаҳо фаҳмидан лозим аст.
Физика бори аввал барои моделсозии таъсири мутақобилаи атомҳо дар ҷустуҷӯи конформатсияи беҳтарин истифода шуд ва усули пешгӯии сохтори сафедаҳо таҳия карда шуд. Карплус, Левитт ва Уоршел дар соли 2013 ҷоизаи Нобел дар бахши кимиёро барои кори худ дар самти симулятсияи ҳисоббарории сафедаҳо соҳиб шуданд. Бо вуҷуди ин, усулҳои ба физика асосёфта аз ҷиҳати ҳисоб гарон ҳастанд ва коркарди тахминиро талаб мекунанд, бинобар ин сохторҳои дақиқи сеченакаро пешгӯӣ кардан мумкин нест. Равиши дигари "ба дониш асосёфта" истифодаи пойгоҳи додаҳои сохторҳо ва пайдарпаии маълум барои омӯзиши моделҳо тавассути зеҳни сунъӣ ва омӯзиши мошинҳо (AI-ML) мебошад. Hassabis ва Jumper унсурҳои ҳам физика ва ҳам AI-ML-ро истифода мебаранд, аммо навоварӣ ва ҷаҳиши равиш пеш аз ҳама аз AI-ML сарчашма мегирад. Ду муҳаққиқ барои эҷоди AlphaFold базаҳои бузурги ҷамъиятиро бо захираҳои ҳисоббарории дараҷаи саноатӣ эҷодкорона муттаҳид карданд.
Мо аз куҷо медонем, ки онҳо муаммои пешгӯии сохториро "ҳал кардаанд"? Дар соли 1994 озмуни баҳодиҳии интиқодии пешгӯии сохтор (CASP) таъсис дода шуд, ки ҳар ду сол барои пайгирии пешрафти пешгӯии сохторӣ ҷамъбаст мешавад. Муҳаққиқон пайдарпайии 1D-и протеинро мубодила хоҳанд кард, ки сохторашро онҳо ба наздикӣ ҳал кардаанд, аммо натиҷаҳои он ҳанӯз нашр нашудааст. Пешгӯикунанда сохтори сеченакаро бо истифода аз ин пайдарпаии 1D пешгӯӣ мекунад ва арзёбӣкунанда мустақилона сифати натиҷаҳои пешбинишударо бо муқоисаи онҳо бо сохтори сеченакае, ки таҷрибаомӯз пешниҳод кардааст (танҳо ба арзёбӣкунанда дода шудааст) баҳо медиҳад. CASP баррасиҳои воқеии нобино анҷом медиҳад ва ҷаҳиши даврии иҷроишро, ки бо навовариҳои методологӣ алоқаманданд, сабт мекунад. Дар 14-умин Конфронси CASP дар соли 2020, натиҷаҳои пешгӯии AlphaFold чунон ҷаҳиши фаъолиятро нишон доданд, ки созмондиҳандагон эълон карданд, ки мушкилоти пешгӯии сохтори 3D ҳал шудааст: дурустии аксари пешгӯиҳо ба ченакҳои таҷрибавӣ наздик буд.
Аҳамияти васеътар дар он аст, ки кори Ҳассабис ва Ҷампер ба таври боварибахш нишон медиҳад, ки чӣ гуна AI-ML метавонад илмро тағир диҳад. Тадқиқоти он нишон медиҳад, ки AI-ML метавонад аз сарчашмаҳои сершумори маълумот фарзияҳои мураккаби илмиро бунёд кунад, ки механизмҳои таваҷҷӯҳ (монанди онҳое, ки дар ChatGPT) метавонанд вобастагӣ ва таносуби калидӣ дар манбаҳои додаҳоро кашф кунанд ва AI-ML метавонад сифати натиҷаҳои худро мустақилона доварӣ кунад. AI-ML аслан илм мекунад.
Вақти фиристодан: сентябр-23-2023