Cea mai importantă descoperire din ultimii 50 de ani: algoritmul DeepMind a fost învățat să determine structura unei proteine

Proteinele sunt o parte importantă a vieții tuturoruman, dar în ciuda faptului că trăim în secolul 21, când rețelele neuronale pictează imagini, iar imprimantele 3D sunt organe cu drepturi depline, oamenii de știință nu au avut încă ocazia să studieze pe deplin proteina. În special, biologii din ultimii 50 de ani au încercat să determine structura tridimensională a unei proteine: dacă o înțelegeți, puteți afla cum interacționează cu alte substanțe, inclusiv medicamente. Până de curând, mecanismul de pliere a proteinelor a rămas necunoscut, până când echipa DeepMind, divizia Google care creează rețele neuronale, a decis să folosească inteligența artificială pentru a rezolva această problemă.

Această structură proteică a fost creată de un algoritm bazat pe o rețea neuronală

Conținutul

• 1 Cum se determină structura unei proteine?
• 2 Ce este AlphaFold?
• 3 De ce trebuie să determinați structura unei proteine?
• 4 Cum altfel se poate utiliza AlphaFold 2

Cum se determină structura unei proteine?

Care este problema cu determinarea structurii tridimensionaleveveriţă? Proteinele tind să prindă formă fără a fi ghidate numai de legile fizicii. Înainte, biologii aveau o idee despre cum să facă acest lucru, dar totul se ținea la timp. Pentru a rezolva această problemă, este necesar să se determine secvența de aminoacizi a proteinei și să se analizeze legăturile dintre membrii acestei secvențe. Dar această secvență poate consta chiar din 101 aminoacizi, între care vor exista, respectiv, 100 de legături. În plus, fiecare dintre ele poate avea trei stări posibile.

Ca rezultat, proteina finală va avea o multitudine de variante de structuri - 3 la puterea a suta... Pentru a trece peste toate, omule va dura mii de ani.

Desigur, nimănui nu i-a mai rămas atât de mult timp, așa că de zeci de ani oamenii de știință au încercat să rezolve această problemă într-un mod diferit. Nu a funcționat, înainte Alphafold - un algoritm pe care echipa DeepMind l-a dezvoltat special în acest scop.

Ce este AlphaFold?

A apărut prima versiune a acestui algoritm DeepMindacum doi ani. AlphaFold s-a dovedit a fi mai precis decât concurenții săi în prezicerea structurii tridimensionale a proteinelor din lista constituenților. Este suficient ca o rețea neuronală să „alimenteze” o secvență de aminoacizi, iar la ieșire va arăta distanța și unghiurile legăturilor dintre ele, ceea ce permite restabilirea structurii proteinei.

Dezvoltatorii au continuat să lucreze la algoritm șiPe 30 noiembrie 2020, a fost prezentat AlphaFold 2, care a devenit și mai precis. Ideea este de a considera secvența aminoacizilor ca un grafic: vârfurile sale sunt reziduuri de aminoacizi, iar marginile sunt conexiunile dintre ele. Și apoi dați sarcina unei rețele neuronale cu un bloc de atenție pentru a o investiga, ținând cont de proteinele similare deja cunoscute și legate de evoluție. După aceea, algoritmul construiește structura tridimensională finală a proteinei din conexiunile rezultate.

Structuri proteice generate de algoritmul DeepMind

Dar orice rețea neuronală are nevoie de date de intrare, pentrupe care se poate baza, caz în care oamenii de știință au încărcat informații despre structurile a aproximativ 170.000 de proteine. Întregul proces de învățare a durat câteva săptămâni - în comparație cu mii de ani discutați la începutul acestui articol, aceasta este o adevărată descoperire. Algoritmul a fost prezentat la recenta conferință CASP, unde AlphaFold2 a ocupat primul loc, câștigând 92,4 din 100 de puncte posibile (pe baza corectitudinii reziduurilor de aminoacizi localizate în lanțul proteic). Versiunea anterioară a algoritmului a obținut maximum 60 de puncte.

Cercetări privind acuratețea algoritmilor pentru determinarea structurii unei proteine ​​(mai mult este mai bine)

De ce trebuie să determinați structura unei proteine?

Această descoperire va permite crearea de noi medicamentemedicamente împotriva bolilor, deoarece cu ajutorul structurii, oamenii de știință vor ști cum funcționează proteina, cum se pliază și interacționează cu alte elemente, astfel încât să poată fi utilizată nedureroasă în medicamente. De asemenea, structura proteinelor vă permite să înțelegeți cum bolile se răspândesc și afectează corpul uman.

De exemplu, boala Parkinson se dezvoltă din cauzaacumularea de proteine ​​alfa-sinucleină în organism: se înfășoară și formează încurcături toxice în interiorul neuronilor - corpuri Lewy. Acestea din urmă infectează apoi neuronii din creier. Cu toate acestea, de unde vine exact această proteină, oamenii de știință încă nu știu exact. Înțelegerea structurii tridimensionale a unei proteine ​​va ajuta la răspunsul la această întrebare.

Același lucru este valabil și pentru Alzheimera cărui răspândire trece prin întreruperea comunicării între neuroni, celule speciale care procesează și transmit conexiuni electrice și chimice între zonele creierului. Acest lucru duce la moartea celulelor creierului și acumularea a două tipuri de proteine, amiloid și tau.

Interacțiunea exactă dintre aceste două proteine ​​dinîn mare parte necunoscut. Una dintre dificultățile în diagnosticarea bolii Alzheimer este că nu avem o modalitate sigură și precisă de a măsura aceste acumulări de proteine ​​în stadiile incipiente ale bolii.

Alphafold 2 va ajuta la diagnosticarea bolii Alzheimer într-o etapă mai timpurie și va oferi o oportunitate de a crea medicamentul potrivit.

Aceasta este cea mai importantă descoperire din ultimii 50 de ani -spune John Moult, biolog la Universitatea din Maryland, care a cofondat CASP în 1994 cu scopul de a dezvolta metode de calcul pentru a prezice cu precizie structurile proteice. - Într-un anumit sens, problema este rezolvată.

Capacitatea de a prezice cu precizie structura proteinelor prinsecvența lor de aminoacizi ar fi un avantaj imens pentru medicină. Acest lucru va accelera foarte mult cercetarea privind înțelegerea elementelor de bază ale celulelor și va permite mai rapid și mai eficient descoperiți noi medicamente.

Abonați-vă la Yandex.Zen pentru a avea acces la materiale închise care nu sunt publicate nici măcar pe site.

Cum altfel se poate utiliza AlphaFold 2

Este puțin probabil ca AlphaFold 2 să fie inutillaboratoare care folosesc metode experimentale pentru a determina structura proteinelor. Dar algoritmul a arătat că este nevoie de calitate inferioară și mai ușor de colectat date experimentale pentru a crea o structură proteică bună.

Am crezut că această problemă nu va fi rezolvată în viața mea ”, spune Janet Thornton, biolog la Laboratorul European de Biologie Moleculară.

Ea speră că această abordare va ajuta să lumineze funcția a mii de proteine ​​necunoscute din genomul uman și să înțeleagă variațiile genelor cauzatoare de boli care apar la diferite persoane.

De asemenea, creează AlphaFold 2un punct de cotitură pentru DeepMind. Compania este cunoscută mai ales pentru utilizarea AI pentru a stăpâni jocuri precum Go, dar scopul său pe termen lung este de a dezvolta software care depășește capacitățile inteligenței umane. Rezolvarea problemelor științifice descurajante, cum ar fi prezicerea structurii proteinelor, este una dintre cele mai importante pe care le poate face inteligența artificială. Gândiți-vă ce se va întâmpla în continuare - la urma urmei, ne așteaptă descoperiri uimitoare!