חזה את כל הביולוגיה עד לחלבונים: כיצד בינה מלאכותית יודעת על הגוף שלנו יותר מאיתנו

לא רק בני אדם יכולים לחזות מחלה גנטית וליצור תרופה חדשה, אלא גם

בינה מלאכותית, והאחרון מתמודד עם המשימה הרבה יותר מהר.

איך ביולוגים חוקרים חלבונים אנושיים?

במשך יותר מ-10 שנים הביולוג המולקולרי מרטין בקיחד עם עמיתים ניסו ליצור מודל מפורט של קומפלקסים גרעיניים-נקבוביות. בק מכנה אותה המכונה המולקולרית הגדולה ביותר בתאים אנושיים. קומפלקס הנקבוביות הגרעיניות שולט בזרימת המולקולות הזורמות פנימה והחוצה מגרעין התא למקום בו שוכן הגנום. מאות קומפלקסים כאלה קיימים בכל התאים. כל אחד מהם מורכב מיותר מ-1,000 חלבונים.

אלפי חלקים אלו יוצרים למעלה מ-30 חלבונים.אבני בניין שמשתלבות זו בזו בדרכים שונות: לכן העבודה איתן קשה עוד יותר. ב-2016, צוות בראשות בק במכון מקס פלנק לביופיזיקה (MPIB) דיווח שהם יצרו מודל שמתאר כ-30% ממכלול הנקבוביות הגרעיניות וכמעט מחצית מאבני הבניין, במילים אחרות, חלבוני Nup.

איך אלגוריתמים לומדים חלבונים אנושיים?

ביולי 2021, DeepMind, חלק מAlphabet, חברת האם של גוגל, הציגה AI בשם AlphaFold. תוכנה זו יכולה לחזות את הצורה התלת מימדית של חלבונים מהרצף הגנטי שלהם. החישובים בוצעו בדיוק רב. זה שינה ברצינות את המשימות והאינטרסים של ביולוגים.

באמצעות AlphaFold, מדענים הצליחו לחזותמהי הצורה של חלבון ה-Nup האנושי. ומאוחר יותר פרסמו מודל שמתאר 60% ממכלול הנקבוביות הגרעיניות. זה עזר להבין כיצד הקומפלקס מייצב את הנקבוביות ושולט בזרימת המולקולות.

מאניה של AlphaFold: מדוע AI לחקר מבנה החלבונים הפך להיות כל כך פופולרי?

לדברי ביולוגים, כל הקהילה המדעיתאחזה ב-AlphaFold-mania. בינה מלאכותית שימשה לכמות עצומה של מחקר. במקרים מסוימים, האלגוריתם עזר לחסוך זמן או סיפק נתונים חדשים. אבל לבינה מלאכותית יש גם מגבלות: מדענים מסוימים מוצאים שהתחזיות שלו לא אמינות מדי לעבודתם. עם זאת, כולם מודים שהאלגוריתם מתמודד עם עיבוד נתונים טוב יותר מכל אחד אחר.

אפילו מפתחי האלגוריתמים עצמם לא תמידיש להם זמן להבין באילו תחומים אחרים ניתן להשתמש בו: אז הם לרוב פשוט צופים בצוותי חוקרים מגלים תגליות חדשות באמצעות AlphaFold: מגילוי תרופות ופיתוח חלבונים ועד למקור החיים המורכבים.

באמצע יולי 2021 ברשות הרביםהופיע קוד AI בקוד פתוח, כמו גם מידע אחר שיעזור למדענים להתחיל לערוך מחקר כזה כחלק מעבודתם. שבוע לאחר מכן, DeepMind הודיעה שהיא השתמשה ב-AlphaFold כדי לחזות את המבנה של כמעט כל החלבונים שבני אדם מייצרים. בסך הכל, הצוות חקר 365,000 מבנים ביולוגיים. כיום, בסיס הנתונים הזה התרחב לכמעט מיליון מבנים.

בשנת 2022, DeepMind מתכננת לצאתבסך הכל יותר מ-100 מיליון תחזיות לגבי המבנה הביולוגי של אורגניזמים. זהו כמעט מחצית מכל החלבונים המוכרים - גם המספר הזה גבוה פי מאות מהחלבונים שניתן היה לקבוע בניסוי.

הכלי כבר עזר לחוקרים למצוא חדשיםשותפים פוטנציאליים לחלבון. המדענים השתמשו ב-AlphaFold כדי לחזות את המבנים של 65,000 זוגות חלבון אנושיים. וקבוצה אחרת השתמשה ב-AlphaFold ו- RoseTTAFold כדי לדגמן את האינטראקציות בין כמעט כל זוג חלבונים המקודדים על ידי שמרים. כתוצאה מכך, הם מצאו יותר מ-100 מתחמי נקבוביות גרעיניים שלא היו ידועים בעבר.

איך Alpha Fold עובד?

AlphaFold משתמש ברשתות עצביות עמוקותלמידה: זהו מבנה מחשוב שפועל כמו המוח האנושי ומזהה דפוסים בנתונים. האלגוריתם אומן באמצעות מאות אלפי מבני חלבון שנקבעו בניסוי. אם ה-AI נתקל ברצף חדש, הוא מחפש תחילה במאגרי מידע למקרים דומים.

AlphaFold עובר על הרמזים, מנסהלדמות תמונה תלת מימדית של חומצות אמינו. מומחים מאמינים שתוכנה זו יישמה בהצלחה רעיונות חדשים ללמידת מכונה. במיוחד הם מציינים מנגנון ייחודי הנקרא "תשומת לב" - הוא קובע אילו תרכובות חומצות אמינו חשובות ביותר לעבודה ברגע נתון.

מה הבעיה עם AlphaFold?

תחזיות AlphaFold תלויות במידע עלרצפי חלבון קשורים, כך של-AI יש כמה מגבלות. לדוגמה, האלגוריתם אינו יכול לחזות את ההשפעה של מוטציות על צורת החלבון, במיוחד אלו הגורמות למחלות.

זה גם לא יכול לזהות איך חלבונים משתניםצורה עקב חלבונים או מולקולות אחרות המקיימות אינטראקציה, כגון תרופות. אבל המודל יכול להעריך את הביטחון של התחזית שלו עבור כל יחידת חומצות אמינו של החלבון. נכון לאוגוסט 2022, DeepMind דיווחה שיותר מ-400,000 אנשים השתמשו במסדי נתונים של AlphaFold EMBL-EBI.

איך אלגוריתמים כאלה יעזרו לאנשים רגילים?

חוקרים מחברות תרופות וביוטכנולוגיה נרגשים מהפוטנציאל של AlphaFold ואומרים שהאלגוריתם עוזר לגלות תרופות חדשות.

קארן אקינסניה, מובילת פיתוחמפתחת תרופות בשרדינגר, מציינת שהיא ועמיתיה עבדו עם AlphaFold עם תוצאות שניתן לכנותן מוצלחות. הם הצליחו לפתח תרכובות שעלולות להפוך לתרופות.

קרא עוד:

MIT יוצר מנוע חום נייח שעולה על הטורבינות

לאחר עשר שנים של עבודה, מדענים הטילו ספק במודל הסטנדרטי של הפיזיקה

ראה איך נראית הזריחה על מאדים