A kutatók 200 millió fehérjeszerkezetet tartalmazó adatbázist állítottak össze, és ezt az AlphaFold program segítségével érték el.
Paradox fehérjék
A fehérjék az élet építőkövei. Számos organizmus termeli őket, a baktériumoktól a növényekig és az állatokig, és amikor kialakulnak, ezredmásodpercek alatt összeadódnak. A komplex formákba hajtogatott aminosavak láncaiból képződött háromdimenziós szerkezetük nagymértékben meghatározzaMiután megtudta, hogyan hajtogatják a fehérjét, megértheti, hogyan működik. és változtassa meg viselkedését.
Bár a DNS utasításokat ad a létrehozáshozaminosavláncokat, nagyon nehéz megjósolni, hogyan kölcsönhatásba lépnek egy háromdimenziós alakzat kialakításával. Egészen a közelmúltig a tudósok a tudomány által ismert 200 millió fehérje csak töredékét fejtették meg. A probléma az, hogy szerkezetük olyan összetett, hogy szinte lehetetlen kitalálni, milyen formában lesznek.
A DeepMind AlphaFold 3D-s képeket készített a fehérjeszerkezetekről. A kép a DeepMind jóvoltából
Cyrus Levinthal, amerikai molekulárisbiológus egy 1969-es tanulmányában azt írta a paradoxonról: a lehetséges konfigurációk óriási száma ellenére a fehérjék gyorsan és pontosan hajtogatnak. Ezenkívül minden fehérje 10^300 lehetséges végső formát ölthet.
Így Levinthal azt írta, hogy ha valaki megpróbálná megtalálni a fehérje megfelelő formáját az egyes konfigurációk egymás utáni kipróbálásával, az tovább tartana, mint az univerzum létezése.
A tudósok próbálkozásai
A tudósoknak van módja a fehérjék megjelenítéséreés elemzik struktúrájukat, de ez túl lassú és nehéz munka. A Nature folyóirat szerint a röntgenkrisztallográfiát leggyakrabban fehérjék leképezésére használják. Ebben a módszerben a röntgensugarak szilárd fehérjekristályokra irányulnak, és megmérik, hogyan törnek meg. A cél a fehérje szerkezetének meghatározása. A DeepMind szerint ez a kísérleti munka körülbelül 190 000 fehérje alakját határozta meg.
Új módszer
2020 novemberében a DeepMind csoport részt vettmesterséges intelligencia, bejelentette az AlphaFold nevű program fejlesztését, amely egy algoritmus segítségével gyorsan megjósolja ezeket az információkat. Azóta minden olyan organizmus genetikai kódjait tanulmányozza, amelyek genomját szekvenálták, és megjósolja a bennük lévő több százmillió fehérje szerkezetét.
Az AlphaFold a tudás felhalmozásával működikaminosav szekvenciákról és kölcsönhatásokról, próbálja értelmezni a fehérjeszerkezeteket. Ennek eredményeként az algoritmus megtanulta megjósolni a fehérjék alakját néhány perc alatt, atomi szintig terjedő pontossággal.
Tavaly jelent meg a DeepMinda fehérjeszerkezetek nyílt adatbázisa 20 fajt tartalmaz, köztük majdnem mind a 20 000 ember által kifejezett fehérjét.
Hogyan alkalmazzák a technológiát?
A kutatók már használják munkájuk gyümölcsétAlphaFold. A The Guardian szerint a program lehetővé tette a tudósok számára, hogy véglegesen jellemezzék a malária parazita egyik kulcsfontosságú fehérjét, amely nem volt alkalmas röntgenkrisztallográfiára. Ez végső soron javítja a betegség elleni védőoltást.
3D-s kép a maláriafehérjéről. A kép a Deepmind jóvoltából
Wilde Leipart mézelő méhkutatóa Norvég Élettudományi Egyetem munkatársa az AlphaFoldot használta a vitellogenin szerkezetének feltárására. Ez egy szaporodási és immunrendszeri fehérje, amelyet minden tojást tojó állat termel. A felfedezés segít új módszerek kidolgozásában például a mézelő méhek és halak betegségek elleni védelmében. Ez azért fontos, mert ezek az állatok fontosak az emberiség táplálása szempontjából.
A program az új keresésről is tájékoztatgyógyszereket – mondta Rosana Kapeller, a ROME Therapeutics vezérigazgatója a DeepMind közleményében. „Az AlphaFold sebessége és pontossága felgyorsítja a gyógyszerfejlesztési folyamatot. Még csak most kezdjük megérteni ennek a gyógyszerfejlesztésre gyakorolt hatását” – összegezte.
Az AlphaFold modelleket is használják a tudósoka Portsmouth Egyetem Enzim Innovációs Központjától, hogy azonosítsák a természetes világból származó enzimeket, amelyek testreszabhatók a műanyagok feldolgozására.
Olvass tovább:
Hamarosan napvihar éri a Földet: az anyag 800 km/s sebességgel repül
A tudósok egy furcsa lényt filmeztek le csápokkal, amelyeket virágnak tévesztettek
Oroszország elhagyja az ISS-t: mi lesz most, és miért van veszélyben az állomás karbantartása