قام الباحثون بتجميع قاعدة بيانات تضم 200 مليون بنية بروتينية. لقد حققوا ذلك بمساعدة برنامج AlphaFold،
بروتينات المفارقة
البروتينات هي اللبنات الأساسية للحياة.يتم إنتاجها بواسطة مجموعة متنوعة من الكائنات الحية، من البكتيريا إلى النباتات والحيوانات، وعندما يتم إنتاجها، فإنها تطوى معًا في أجزاء من الثانية. تتكون من سلاسل من الأحماض الأمينية المطوية في أشكال معقدة، ويحدد هيكلها ثلاثي الأبعاد وظيفتها إلى حد كبير. وبمجرد معرفة كيفية طي البروتين، يمكنك فهم كيفية عمله وتغيير سلوكه.
على الرغم من أن الحمض النووي يوفر تعليمات للخلقسلاسل من الأحماض الأمينية، كان التنبؤ بكيفية تفاعلها لتكوين شكل ثلاثي الأبعاد أمرًا صعبًا للغاية. حتى وقت قريب، لم يتمكن العلماء من فك رموز سوى جزء صغير من 200 مليون بروتين معروف للعلم. تكمن المشكلة في أن بنيتها معقدة للغاية لدرجة أن محاولة تخمين الشكل الذي ستتخذه يكاد يكون مستحيلًا.
قام برنامج AlphaFold من DeepMind بإنشاء صور ثلاثية الأبعاد لهياكل البروتين. الصورة مجاملة من DeepMind
سايروس ليفينثال، جزيئي أمريكيكتب عالم الأحياء في ورقة بحثية عام 1969 عن هذه المفارقة: على الرغم من العدد الهائل من التكوينات المحتملة، إلا أن البروتينات تطوى بسرعة وبدقة. علاوة على ذلك، يمكن لكل بروتين أن يأخذ من 10^300 شكل نهائي ممكن.
وهكذا، كتب ليفينثال، إذا حاول المرء العثور على الشكل الصحيح للبروتين من خلال تجربة كل تكوين واحدًا تلو الآخر، فسوف يستغرق الأمر وقتًا أطول من وجود الكون.
محاولات العلماء
لدى العلماء طرق لتصور البروتيناتوتحليل بنيتها، ولكن هذا عمل بطيء جدًا وصعب. وفقا لمجلة نيتشر، غالبا ما يستخدم علم البلورات بالأشعة السينية لتصوير البروتينات. في هذه الطريقة، تستهدف الأشعة السينية بلورات البروتين الصلبة وتقاس كيفية انكسارها. الهدف هو تحديد كيفية هيكلة البروتين. ووفقا لشركة DeepMind، فقد حدد هذا العمل التجريبي شكل حوالي 190 ألف بروتين.
أسلوب جديد
في نوفمبر 2020، انخرطت مجموعة DeepMind فيأعلنت شركة الذكاء الاصطناعي، عن تطوير برنامج يسمى AlphaFold يمكنه التنبؤ بسرعة بهذه المعلومات باستخدام خوارزمية. ومنذ ذلك الحين، كان يدرس الرموز الجينية لكل كائن حي تم تسلسل جينومه ويتنبأ ببنية مئات الملايين من البروتينات التي تحتوي عليها معًا.
يعمل AlphaFold من خلال تراكم المعرفةحول تسلسلات الأحماض الأمينية وتفاعلاتها، في محاولة لتفسير هياكل البروتين. ونتيجة لذلك، تعلمت الخوارزمية التنبؤ بأشكال البروتينات في غضون دقائق بدقة تصل إلى المستوى الذري.
في العام الماضي نشرت DeepMindتحتوي قاعدة بيانات بنية البروتين المفتوحة على 20 نوعًا، بما في ذلك حوالي 20000 بروتين يعبر عنها البشر. وقد أكمل الآن العمل وأصدر الهياكل المتوقعة لأكثر من 200 مليون بروتين.
كيف يتم تطبيق التكنولوجيا؟
يستخدم الباحثون بالفعل ثمار عملهمألفا فولد. وفقًا لصحيفة الغارديان، سمح البرنامج للعلماء بالتوصيف الدقيق للبروتين الرئيسي في طفيل الملاريا الذي لم يكن قابلاً للتصوير البلوري بالأشعة السينية. سيؤدي هذا في النهاية إلى تحسين اللقاح ضد المرض.
صورة ثلاثية الأبعاد لبروتين الملاريا. الصورة مجاملة من Deepmind
الباحث في نحل العسل وايلد ليبارتمن الجامعة النرويجية لعلوم الحياة استخدموا AlphaFold للكشف عن بنية الفيتيلوجينين. وهو بروتين تناسلي ومناعي تنتجه جميع الحيوانات التي تضع البيض. سيساعد هذا الاكتشاف على تطوير طرق جديدة لحماية نحل العسل والأسماك من الأمراض، على سبيل المثال. وهذا أمر مهم، لأن هذه الحيوانات مهمة لتغذية البشرية.
يعلم البرنامج أيضًا عن البحث عن الجديدقالت روزانا كابيلر، الرئيس التنفيذي لشركة ROME Therapeutics، في بيان لشركة DeepMind، للأدوية: "إن سرعة ودقة AlphaFold تعمل على تسريع عملية تطوير الأدوية. واختتمت حديثها قائلة: "لقد بدأنا للتو في فهم تأثيره على تطوير الأدوية".
كما يستخدم العلماء أيضًا نماذج AlphaFoldمن مركز ابتكار الإنزيمات بجامعة بورتسموث لتحديد الإنزيمات من العالم الطبيعي التي يمكن تصميمها لمعالجة المواد البلاستيكية.
قراءة المزيد:
قريباً ستضرب عاصفة شمسية الأرض: تطير المادة بسرعة 800 كم / ثانية
صور العلماء مخلوقًا غريبًا له مخالب ، ظنوا خطأ أنه زهرة
روسيا تغادر محطة الفضاء الدولية: ماذا سيحدث الآن ولماذا تتعرض صيانة المحطة للتهديد