Zgjidhet një nga misteret më të mëdha të biologjisë

Zgjidhet një nga misteret më të mëdha të biologjisë

13:59, 01/12/2020

Një nga misteret më të mëdha të biologjisë është zgjidhur duke përdorur inteligjencën artificiale, kanë njoftuar ekspertët.

Parashikimi se si një proteinë paloset në një formë unike tre-dimensionale i ka çuditur shkencëtarët për gjysmë shekulli.

Laboratori i AI me qendër në Londër, DeepMind, ka zgjidhur problemin, thanë organizatorët e një sfide shkencore.

Një kuptim më i mirë i formave të proteinave mund të luajë një rol kryesor në zhvillimin e barnave të reja për të trajtuar sëmundjen.

Përparimi nga DeepMind në pronësi të Google pritet të përshpejtojë kërkimin për një mori sëmundjesh, përfshirë Covid-19.

Programi i tyre përcaktoi formën e proteinave në një nivel saktësie të krahasueshme me metodat e shtrenjta dhe që kërkojnë shumë kohë, thanë shkencëtarë të pavarur.

Dr Andriy Kryshtafovych, nga Universiteti i Kalifornisë (UC), Davis në SH.B.A., një nga paneli i gjykuesve shkencorë, e përshkroi arritjen si "me të vërtetë të jashtëzakonshme".

"Të qenit në gjendje të hetojë formën e proteinave shpejt dhe me saktësi ka potencialin për të revolucionarizuar shkencat e jetës," tha ai.

Cilat janë proteinat?

Proteinat janë të pranishme në të gjitha gjallesat ku ato luajnë një rol qendror në proceset kimike thelbësore për jetën.

Të përbërë nga vargje aminoacidesh, ato palosen në një numër të pafund mënyrash në forma të hollësishme që mbajnë çelësin se si i kryejnë funksionet e tyre jetësore.

Shumë sëmundje janë të lidhura me rolet e proteinave në katalizimin e reaksioneve kimike (enzimat), luftimin e sëmundjeve (antitrupat) ose duke vepruar si mesazhe kimike (hormone të tilla si insulina).

"Edhe rirregullimet e vogla të këtyre molekulave jetësore mund të kenë efekte katastrofike në shëndetin tonë, kështu që një nga mënyrat më efikase për të kuptuar sëmundjen dhe për të gjetur trajtime të reja është studimi i proteinave të përfshira", tha Dr John Moult i Universitetit të Maryland, SH.B.A. kryetari i panelit të gjykuesve shkencorë.

"Ekzistojnë dhjetëra mijëra proteina njerëzore dhe shumë miliarda në specie të tjera, duke përfshirë bakteret dhe viruset, por puna për formën e vetëm njërës kërkon pajisje të shtrenjta dhe mund të zgjasë me vite."

 

Në vitin 1972, Christian Anfinsen u dha një Çmim Nobel për punën e tij që tregon se duhet të jetë e mundur të përcaktohet forma e proteinave bazuar në sekuencën e blloqeve të tyre të ndërtimit të aminoacideve.

Çdo dy vjet, shumë ekipe nga më shumë se 20 vende përpiqen verbërisht të parashikojnë duke përdorur kompjuterë formën e një grupi prej rreth 100 proteinave vetëm nga sekuencat e aminoacideve.

Në të njëjtën kohë, strukturat 3-D janë përpunuar në laborator nga biologët duke përdorur teknika tradicionale si kristalografia me rreze X dhe spektroskopia NMR, të cilat përcaktojnë vendndodhjen e secilit atom në lidhje me njëri-tjetrin në molekulën e proteinave.

Një ekip shkencëtarësh nga Casp (Eksperimenti i Gjërë i Komunitetit për Vlerësimin Kritik të Teknikave për Parashikimin e Strukturës së Proteinave) krahason këto parashikime me strukturat 3-D të zgjidhura duke përdorur metoda eksperimentale.

Casp përdor një metrikë të njohur si testi global i distancës për të vlerësuar saktësinë, duke filluar nga 0-100. Një rezultat rreth 90, që arriti programi AlphaFold i DeepMind, konsiderohet si i krahasueshëm me teknikat laboratorike.

Çfarë ndodhi këtë vit?

Në raundin e fundit të sfidës, Casp-14, AlphaFold përcaktoi formën e rreth dy të tretave të proteinave me saktësi të krahasueshme me eksperimentet laboratorike.

Vlerësuesit thanë se saktësia me shumicën e proteinave të tjera ishte gjithashtu e lartë, megjithëse jo mjaft në atë nivel.

AlphaFold bazohet në një koncept të quajtur të mësuarit thellë. Në këtë proces, struktura e një proteine të palosur përfaqësohet si një grafik hapësinor.

Programi më pas "mëson" duke përdorur informacionin mbi format 3-D të proteinave të njohura të mbajtura në një bazë të dhënash në të gjithë botën.

Programi i UA ishte në gjendje të bënte brenda pak ditësh atë që mund të duhej me vite në stolin e laboratorit.

Si do të përdoret ky informacion?

Njohja e strukturës 3-D të një proteine është e rëndësishme në hartimin e ilaçeve dhe në kuptimin e sëmundjeve njerëzore, përfshirë kancerin, demencën dhe sëmundjet infektive.

Një shembull është Covid-19, ku shkencëtarët kanë studiuar se si proteina pikuese në sipërfaqen e virusit Sars-CoV-2 bashkëvepron me receptorët në qelizat njerëzore.

Çfarë ndodh më pas?

Shkencëtarët e tjerë do të dëshirojnë të shikojnë të dhënat për të përcaktuar se sa e saktë është metoda e AI dhe sa funksionon mirë në një nivel shumë të detajuar.

Ekziston ende një boshllëk njohurish, përfshirë punën për mënyrën se si shumë proteina përshtaten së bashku dhe si proteinat ndërveprojnë me molekulat e tjera, të tilla si ADN dhe ARN.

"Tani që problemi është zgjidhur kryesisht për proteinat e vetme, rruga është e hapur për zhvillimin e metodave të reja për përcaktimin e formës së komplekseve të proteinave - koleksionet e proteinave që punojnë së bashku për të formuar pjesën më të madhe të makinerive të jetës, dhe për aplikime të tjera, "tha Dr Kryshtafovych.

Image

© SYRI.net

Lexo edhe:

Komentet

Shto koment

Denonco