Haberentel.com - Google desteli grubun Yapay Zeka atılımı, ilaç geliştirmeyi ve hastalıkların anlaşılmasını ilerletecek. Yapay zeka, insan vücudunda ifade edilen her proteinin şeklini tahmin ederek biyolojideki en büyük bulmacalardan birini çözdü. Araştırma, insan sağlığını ve hastalığını destekleyen insan proteomunun en eksiksiz ve doğru veritabanını oluşturmak için AlphaFold algoritmasını kullanan Londra AI şirketi DeepMind tarafından gerçekleştirildi. Geçen hafta DeepMind, Nature'da AlphaFold2 adlı modelinin yöntemlerini ve kodunu yayınladı ve bilinen proteinlerin yapılarını neredeyse mükemmel bir doğrulukla tahmin edebileceğini gösterdi. Bunu, birkaç hafta içinde Perşembe günü yayınlanan ve modelin insan vücudundaki proteinin yapı taşları olan amino asitlerin neredeyse yüzde 60'ının yapısal konumunu güvenle tahmin edebileceğini gösteren ikinci Nature makalesiyle izledi. meyve sineği, fare ve E.coli bakterileri gibi bir dizi başka organizmada. Amino asitlerin sadece yüzde 30'unun yapısal konumu önceden biliniyordu. Amino asitlerin konumunu anlamak, araştırmacıların bir proteinin üç boyutlu yapısını tahmin etmelerini sağlar. 350.000 protein yapısı tahmini seti, Avrupa Biyoinformatik Enstitüsü tarafından Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı'nda (EMBL-EBI) barındırılan bir kamu veritabanı aracılığıyla artık mevcut. Genel Müdürü Edith Heard, "Yapılarını doğru bir şekilde tahmin etmek, yeni ilaçlar ve hastalık tedavileri geliştirmekten iklim değişikliğine dayanabilecek gelecekteki mahsulleri veya plastikleri bozabilecek enzimleri tasarlamaya kadar çok çeşitli bilimsel uygulamalara sahiptir" dedi. EMBL. “Uygulamalar sadece hayal gücümüzle sınırlıdır.” Protein yapıları önemlidir çünkü proteinlerin işlerini nasıl yaptıklarını belirlerler. Bir proteinin şeklini bilmek - örneğin Y-şekilli bir antikor - bilim insanlarına bu proteinin rolünün ne olduğu hakkında daha fazla bilgi verir. Şekilsiz proteinler Alzheimer, Parkinson ve kistik fibroz gibi hastalıklara neden olabilir. Bir proteinin şeklini kolayca tahmin edebilmek, bilim adamlarının onu kontrol etmesine ve değiştirmesine izin verebilir, böylece DNA dizisini değiştirerek işlevini iyileştirebilir veya ona bağlanabilecek ilaçları hedefleyebilirler. Bir proteinin yapısının DNA dizisinden doğru tahmini, biyolojinin en büyük zorluklarından biri olmuştur. Tek bir proteinin şeklini belirlemeye yönelik mevcut deneysel yöntemler, bir laboratuarda aylar veya yıllar alır, bu nedenle, canlılarda bilinen 200 milyondan fazla proteinden sadece yaklaşık 180.000 protein yapısı çözülmüştür. DeepMind'in CEO'su Demis Hassabis, “Bunun, AI'nın bugüne kadar bilimsel bilginin durumunu ilerletmek için yaptığı en önemli katkıyı temsil edeceğine inanıyoruz” dedi. "Hedeflerimiz [veritabanını] önümüzdeki aylarda 200 milyondan fazla protein içeren tüm protein evrenine genişletmek." DeepMind'in araştırmasına dahil olmayan bilim adamları, ilerlemenin etkisini tanımlamak için "omurga-karıncalanma" ve "dönüştürücü" gibi ifadeler kullandılar ve veri setini insan genomuna benzettiler. Portsmouth Üniversitesi Enzim İnovasyon Merkezi direktörü John McGeehan ve AlphaFold algoritmasını test eden yapısal biyolog John McGeehan, “Saçlarımın boynumun arkasında dikildiği anlardan biriydi” dedi. son birkaç aydır. "Bu bilgiyi doğrudan plastikleri parçalamak için daha hızlı enzimler geliştirmek için kullanabiliyoruz. Bu deneyler hemen devam ediyor, bu yüzden buradaki projeye hız kazandırmak birkaç yıl.” AlphaFold sınırsız değildir. Washington Üniversitesi Protein Tasarım Enstitüsü'nden araştırmacı Minkyung Baek, Proteinler, neye bağlandıklarına bağlı olarak sürekli şekil değiştiren dinamik moleküllerdir, ancak DeepMind'in algoritması yalnızca bir proteinin statik yapısını tahmin edebilir, dedi. Ancak bilim adamlarına en büyük katkısı açık kaynaklı olmasıydı, dedi. “Geçen yıl [bunun] mümkün olduğunu gösterdiler, ancak herhangi bir kod sağlamadılar, bu yüzden insanlar orada olduğunu biliyordu, ancak kullanamadı.” DeepMind'in duyurusundan sonraki yedi ay içinde Baek ve meslektaşları, DeepMind'in fikrini kullanarak RosettaFold adını verdikleri algoritmanın kendi açık kaynaklı versiyonunu oluşturdular ve geçen hafta Science dergisinde yayınlandı. “Hepsini kamuya açık hale getirmelerine gerçekten sevindim, bu biyolojik araştırmalara ve ayrıca ticari ilaç için büyük bir katkı” dedi. "Artık daha fazla insan yöntemlerinden yararlanabilir [ve] alanı çok daha hızlı bir şekilde ilerletiyor."