Nauka

Pratite nas na Google news

Savijanje proteina riješeno uz pomoć vještačke inteligencije

Savijanje proteina riješeno uz pomoć vještačke inteligencije
Foto: Ilustracija | Savijanje proteina riješeno uz pomoć vještačke inteligencije
Tanjug

LONDON - Jedna od najvećih misterija u biologiji u velikoj mjeri je riješena uz pomoć vještačke inteligencije, saopštili su eksperti.

Predviđanje na koji način se proteini savijaju u jedinstvene trodimenzionalne oblike zbunjivalo je naučnike pola vijeka, prenio je BBC.

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

Bolje razumijevanje oblika proteina moglo bi da odigra ključnu ulogu u izradi novih lijekova za liječenje raznih bolesti.

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.

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

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 dvije godine, veliki broj timova iz više od 20 zemalja uz pomoć kompjutera naslijepo 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 procjenu tehnika za predviđanje proteinske strukture) potom poredi ova predviđanja sa 3D strukturama napravljenim uz pomoć eksperimentalnih metoda.

Kasp koristi metodu mjerenja poznatu kao test globalne distance da bi procijenio tačnost, krećući se od 0-100.

Rezultat od oko 90, koji je postigao DipMajndov AlfaFold program, smatra se uporedivim s laboratorijskim tehnikama.

U najnovijoj rundi takmičenja, Kasp-14, AlfaFold je odredio oblik oko dvije 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 vještačke inteligencije uspio je da uradi za svega nekoliko dana ono za šta su u laboratoriji potrebne godine.

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

Jedan primjer 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.

Izneseni komentari su privatna mišljenja autora i ne odražavaju stavove redakcije Nezavisnih novina.

Najčitanije