Jedna od najvećih bioloških misterija „uglavnom rešena“ uz pomoć veštačke inteligencije

Jedna od najvećih misterija u biologiji u velikoj meri je rešena uz pomoć veštačke inteligencije, saopštili su eksperti.

Predviđanje na koji način se proteini savijaju u jedinstvene trodimenzionalne oblike zbunjivalo je naučnike pola veka.

DipMajnd, londonska laboratorija koja koristi veštačku inteligenciju, u velikoj meri je rešila ovaj problem, kažu organizatori izuzetnog naučnog takmičenja.

Bolje razumevanje oblika proteina moglo bi da odigra ključnu ulogu u izradi novih lekova za lečenje raznih bolesti.

• Rođena beba iz embriona starog 27 godina
• Sve tajne vakcina – kako nas štite od bolesti
• Tinejdžerka otkrila molekul koji bi mogao da pomogne u lečenju Kovida-19

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

Njihov program odredio je oblik proteina u nivou tačnosti koji može da se poredi sa skupim i dugotrajnim laboratorijskim metodama, kažu oni.

Doktor Andrej Krištafovič, sa Univerziteta u Kaliforniji, jedan iz veća 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.

Šta su proteini?

Proteini su prisutni u svim živim bićima, u kojima igraju ključnu ulogu u hemijskim procesima od suštinske važnosti za život.

Napravljeni od niza aminokiselina, oni se savijaju na bezbroj mogućih načina u složene oblike koji sa sobom nose ključ za način na koji obavljaju vitalne funkcije.

Mnoge bolesti povezane su sa ulogama proteina u katalizi hemijskih reakcija (enzimi), borbi protiv bolesti (antitela) ili ulozi hemijskih glasnika (hormoni kao što je insulin).

„Čak i sićušna preslaganja ovih vitalnih molekula mogu da imaju katastrofalne posledice po naše zdravlje, tako da je jedan od najefikasnijih načina da se razume neka bolest i pronađu novi načini za lečenje da se prouče proteini koji u njoj učestvuju“, kaže doktor Džon Molt sa Univerziteta u Merilendu, u SAD, predsedavajuća veća naučnih arbitara.

„Postoje desetine hiljada ljudskih proteina i mnogo milijardi njih u drugim vrstama, uključujući bakterije i viruse, ali za određivanje oblika samo jednog potrebna je skupa oprema i može da potraje godinama.“

Kako funkcioniše takmičenje?

Kristijan 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 dve godine, veliki broj timova iz više od 20 zemalja uz pomoć kompjutera naslepo pokušava da predvidi 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.

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

• Čemu nas uči tajanstveno poreklo dosade
• Kako da putujemo u prošlost nosevima
• Zašto ne treba da ubijate moljce

Kasp koristi metodu merenja poznatu kao test globalne distance da bi procenio tačnost, krećući se od 0-100. Rezultat od oko 90, koji je postigao DipMajndov AlfaFold program, smatra se uporedivim sa laboratorijskim tehnikama.

Šta se desilo ove godine?

U najnovijoj rundi takmičenja, Kasp-14, AlfaFold je odredio oblik oko dve trećine proteina sa tačnošću koja može da se poredi sa laboratorijskim eksperimentima.

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

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 veštačke inteligencije uspeo je da uradi za svega nekoliko dana ono za šta su u laboratoriji potrebne godine.

Kako će ova informacija biti iskorišćena?

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

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

Profesor Endrju Martin sa Univerzitetskog koledža u Londonu (UCL), bivši učesnik u Kapsu i sadašnji arbitar, kaže za BBC da „razumevanje kako se proteinska sekvenca savija u tri dimenzije zaista je jedno od suštinskih pitanja biologije.“

„Čitav način na koji funkcioniše protein zavisi od njegove trodimenzionalne strukture, a funkcionisanje proteina važno je za sve što se tiče zdravlja i bolesti.“

• Povratak otpisanih: Trka za spasavanje rumunske ribe stare 65 miliona godina
• Kako je tišina dokazala postojanje crnih rupa
• Čovek i pas – prijateljstvo koje traje 11.000 godina

„Poznavanjem trodimenzionalne strukture proteina možemo da pomognemo u izradi lekova i intervenišemo prilikom zdravstvenih problema bilo da se su pitanju infekcije ili nasledne bolesti.“

Profesorka dejm Dženet Tornton iz EMBL-ovog Evropskog instituta za bioinformatiku u Hinkstonu, u Velikoj Britaniji, rekla je da je kako se to proteini savijaju da bi stvorili „izuzetno jedinstvene trodimenzionalne oblike“ jedna od najvećih misterija u biologiji.

„Bolje razumevanje strukture proteina i sposobnost da se predvide uz pomoć kompjutera znači bolje razumevanje života i, naravno, ljudskog zdravlja i bolesti“, objašnjava ona.

Šta će se dalje dešavati?

I drugi naučnici će želeti da prouče podatke da bi odredili koliko je precizan ovaj metod veštačke inteligencije i koliko dobro funkcioniše na nivou detalja.

I dalje postoji veliki jaz u znanju, uključujući shvatanje kako se više proteina uklapa jedan u drugi i kako proteini vrše interakciju sa drugim molekulima kao što su DNK i RNK.

„Sad kad je problem uz velikoj meri rešen za pojedinačne proteine, otvoren je put razvoju novih metoda za određivanje oblika proteinskih kompleksa – kolekcija proteina koji sarađuju da bi oblikovali najveći deo mašinerije života i druge aplikacije“, kaže doktor Krištafovič.

Pratite nas na Fejsbuku i Tviteru. Ako imate predlog teme za nas, javite se na [email protected]