Tyrėjai sudarė 200 milijonų baltymų struktūrų duomenų bazę. Jie tai pasiekė naudodami AlphaFold programą,
Paradoksiniai baltymai
Baltymai yra gyvybės statybinė medžiaga.Juos gamina įvairūs organizmai – nuo bakterijų iki augalų ir gyvūnų, o kai jie gaminami, jie susilanksto per milisekundes. Susidariusios iš aminorūgščių grandinių, sulankstytų į sudėtingas formas, jų trimatė struktūra daugiausia lemia jų funkciją. Kai išsiaiškinsite, kaip baltymas susilanksto, galite suprasti, kaip jis veikia, ir pakeisti jo elgesį.
Nors DNR pateikia nurodymus kurtiaminorūgščių grandines, buvo labai sunku numatyti, kaip jos sąveikauja, kad susidarytų trimatė forma. Dar visai neseniai mokslininkai iššifravo tik dalį iš 200 milijonų mokslui žinomų baltymų. Problema ta, kad jų struktūra tokia sudėtinga, kad atspėti, kokios formos jie bus, beveik neįmanoma.
„DeepMind“ programa „AlphaFold“ sukūrė 3D baltymų struktūrų vaizdus. Vaizdas suteiktas DeepMind
Cyrus Levinthal, Amerikos molekulinisbiologas, 1969 m. straipsnyje rašė apie paradoksą: nepaisant daugybės galimų konfigūracijų, baltymai greitai ir tiksliai susilanksto. Be to, kiekvienas baltymas gali būti iš 10^300 galimų galutinių formų.
Taigi, Levinthalas rašė, kad jei būtų bandoma rasti teisingą baltymo formą, bandant kiekvieną konfigūraciją vieną po kitos, tai užtruktų ilgiau nei egzistuotų visata.
Mokslininkų bandymai
Mokslininkai turi būdų vizualizuoti baltymusir analizuoti jų struktūrą, bet tai per lėtas ir sunkus darbas. Žurnalo „Nature“ duomenimis, rentgeno kristalografija dažniausiai naudojama baltymams vaizduoti. Taikant šį metodą, rentgeno spinduliai nukreipiami į kietus baltymų kristalus ir matuojama, kaip jie lūžta. Tikslas yra nustatyti baltymų struktūrą. „DeepMind“ teigimu, šis eksperimentinis darbas nustatė maždaug 190 000 baltymų formą.
Naujas metodas
2020 m. lapkritį grupė „DeepMind“ užsiėmėdirbtinis intelektas, paskelbė apie programos AlphaFold kūrimą, kuri gali greitai nuspėti šią informaciją naudodama algoritmą. Nuo tada jis tiria kiekvieno organizmo, kurio genomas buvo sekvenuotas, genetinius kodus ir numatė šimtų milijonų juose esančių baltymų struktūras.
AlphaFold veikia kaupdamas žiniasapie aminorūgščių sekas ir sąveikas, bandant interpretuoti baltymų struktūras. Dėl to algoritmas išmoko per kelias minutes nuspėti baltymų formas iki atominio lygio tikslumu.
Praėjusiais metais pasirodė „DeepMind“. atviroje baltymų struktūrų duomenų bazėje yra 20 rūšių, įskaitant beveik visus 20 000 žmogaus išreikštų baltymų. Dabar jis baigė darbą ir išleido daugiau nei 200 mln. baltymų numatomas struktūras.
Kaip technologija taikoma?
Mokslininkai jau naudojasi savo darbo vaisiaisAlphaFold. Anot „The Guardian“, programa leido mokslininkams galutinai apibūdinti pagrindinį maliarijos parazito baltymą, kuris nebuvo pritaikytas rentgeno kristalografijai. Tai galiausiai pagerins vakciną nuo šios ligos.
3D maliarijos baltymo vaizdas. Vaizdas suteiktas Deepmind
Bičių tyrinėtojas Wilde'as Leipartasiš Norvegijos gyvybės mokslų universiteto naudojo AlphaFold, kad atskleistų vitellogenino struktūrą. Tai reprodukcinis ir imuninis baltymas, kurį gamina visi kiaušinius dedantys gyvūnai. Šis atradimas padės sukurti naujus būdus, kaip apsaugoti, pavyzdžiui, bites ir žuvis nuo ligų. Tai svarbu, nes šie gyvūnai yra svarbūs žmonijai maitinti.
Programa taip pat informuoja apie naujų paieškasfarmacijos, Rosana Kapeller, ROME Therapeutics generalinė direktorė, sakė DeepMind pranešime. „AlphaFold greitis ir tikslumas paspartina vaistų kūrimo procesą. Mes tik pradedame suprasti jo įtaką farmacijos plėtrai“, – apibendrino ji.
Taip pat AlphaFold modelius naudoja ir mokslininkaiiš Portsmuto universiteto Fermentų inovacijų centro, kad nustatytų natūralius fermentus, kurie gali būti pritaikyti plastikui apdoroti.
Skaityti daugiau:
Netrukus Žemę užklups saulės audra: medžiaga skrenda 800 km/s greičiu
Mokslininkai nufilmavo keistą būtybę su čiuptuvais, kuriuos supainiojo su gėle
Rusija palieka TKS: kas bus dabar ir kodėl kyla grėsmė stoties išlaikymui