balita

Ang Lasker Basic Medical Research Award karong tuiga gihatag ngadto kang Demis Hassabis ug John Jumper alang sa ilang mga kontribusyon sa pagmugna sa AlphaFold artificial intelligence system nga nagtagna sa tulo-ka-dimensional nga istruktura sa mga protina base sa unang han-ay sa mga amino acid.

Ang ilang mga resulta nagsulbad sa usa ka problema nga dugay nang nakapasamok sa siyentipikong komunidad ug nagbukas sa pultahan sa pagpadali sa panukiduki sa tibuok biomedical nga natad. Ang mga protina adunay importante nga papel sa pag-uswag sa sakit: sa Alzheimer's disease, sila mopilo ug magkumpol; Sa kanser, nawala ang ilang function sa regulasyon; Sa inborn metaboliko disorder, sila mga dysfunctional; Sa cystic fibrosis, sila moadto sa sayop nga luna sa selula. Pipila lang kini sa daghang mekanismo nga hinungdan sa sakit. Ang mga detalyadong modelo sa istruktura sa protina makahatag ug atomic configurations, makapadasig sa disenyo o pagpili sa high-affinity molecules, ug makapadali sa pagdiskubre sa tambal.

Ang mga istruktura sa protina sa kasagaran gitino pinaagi sa X-ray crystallography, nuclear magnetic resonance ug cryo-electron microscopy. Kini nga mga pamaagi mahal ug dugay. Nagresulta kini sa naglungtad nga mga database sa istruktura sa protina sa 3D nga adunay mga 200,000 nga datos sa istruktura, samtang ang teknolohiya sa pagsunud sa DNA nakagama ug labaw pa sa 8 milyon nga mga han-ay sa protina. Sa dekada 1960, si Anfinsen et al. nadiskobrehan nga ang 1D nga han-ay sa mga amino acid mahimong kusang ug balikbalik nga mapilo ngadto sa usa ka functional three-dimensional conformation (Figure 1A), ug nga ang molekular nga "chaperones" makapadali ug makapasayon ​​niini nga proseso. Kini nga mga obserbasyon modala ngadto sa usa ka 60 ka tuig nga hagit sa molecular biology: pagtagna sa 3D nga istruktura sa mga protina gikan sa 1D nga han-ay sa mga amino acid. Uban sa kalampusan sa Human Genome Project, ang atong abilidad sa pagkuha sa 1D amino acid sequences miuswag pag-ayo, ug kini nga hagit nahimong mas dinalian.

Ang pagtagna sa mga istruktura sa protina lisud tungod sa daghang mga hinungdan. Una, ang tanan nga posible nga tulo-ka-dimensional nga posisyon sa matag atomo sa matag amino acid nanginahanglan daghang eksplorasyon. Ikaduha, ang mga protina naghimo sa labing taas nga paggamit sa komplementaridad sa ilang kemikal nga istruktura aron epektibo nga ma-configure ang mga atomo. Tungod kay ang mga protina kasagaran adunay gatusan ka mga hydrogen bond nga "donors" (kasagaran oxygen) nga kinahanglan nga duol sa hydrogen bond "acceptor" (kasagaran nitrogen bound sa hydrogen), mahimong lisud kaayo ang pagpangita sa mga conformation diin halos matag donor duol sa acceptor. Ikatulo, adunay limitado nga mga pananglitan alang sa pagbansay sa mga pamaagi sa eksperimento, mao nga gikinahanglan nga masabtan ang potensyal nga tulo-ka-dimensional nga interaksyon tali sa mga amino acid base sa 1D sequence gamit ang impormasyon sa ebolusyon sa may kalabutan nga mga protina.

Ang pisika unang gigamit sa pagmodelo sa interaksyon sa mga atomo sa pagpangita sa labing maayo nga konpormasyon, ug usa ka paagi ang gihimo aron matagna ang istruktura sa mga protina. Si Karplus, Levitt ug Warshel gihatagan sa 2013 Nobel Prize sa Chemistry alang sa ilang trabaho sa computational simulation sa mga protina. Bisan pa, ang mga pamaagi nga nakabase sa pisika mahal sa pagkalkula ug nanginahanglan gibanabana nga pagproseso, busa ang tukma nga tulo-ka-dimensional nga istruktura dili matagna. Ang laing pamaagi nga "base sa kahibalo" mao ang paggamit sa mga database sa nahibal-an nga mga istruktura ug mga han-ay sa pagbansay sa mga modelo pinaagi sa artificial intelligence ug machine learning (AI-ML). Ang Hassabis ug Jumper nag-aplay sa mga elemento sa pisika ug AI-ML, apan ang kabag-ohan ug paglukso sa pagbuhat sa pamaagi nag-una sa AI-ML. Ang duha ka tigdukiduki mamugnaong naghiusa sa dagkong publikong mga database uban sa industriyal-grado nga mga kapanguhaan sa computing aron makahimo og AlphaFold.

Giunsa naton nahibal-an nga "nasulbad" nila ang puzzle nga panagna sa istruktura? Sa 1994, ang Critical Assessment of Structure Prediction (CASP) nga kompetisyon natukod, nga magtagbo matag duha ka tuig aron masubay ang pag-uswag sa structural prediction. Ipaambit sa mga tigdukiduki ang 1D sequence sa protina kansang istruktura bag-o lang nila nasulbad, apan kansang mga resulta wala pa mamantala. Gitagna sa tigtagna ang tulo-ka-dimensional nga istruktura gamit kining 1D nga han-ay, ug ang evaluator independente nga maghukom sa kalidad sa gitagna nga mga resulta pinaagi sa pagtandi niini ngadto sa tulo-ka-dimensional nga estraktura nga gihatag sa experimentalist (gihatag lamang ngadto sa evaluator). Ang CASP nagpahigayon sa tinuod nga buta nga mga pagrepaso ug nagrekord sa mga periodic performance jumps nga may kalabutan sa metodolohikal nga kabag-ohan. Sa ika-14 nga Komperensya sa CASP sa 2020, ang mga resulta sa panagna sa AlphaFold nagpakita sa usa ka paglukso sa pasundayag nga gipahibalo sa mga tig-organisar nga nasulbad na ang problema sa panagna sa istruktura sa 3D: ang katukma sa kadaghanan sa mga panagna hapit sa mga sukod sa eksperimento.

Ang mas lapad nga kahulogan mao nga ang trabaho ni Hassabis ug Jumper makapakombinsir nga nagpakita kung giunsa sa AI-ML nga mabag-o ang siyensya. Gipakita sa panukiduki niini nga ang AI-ML makahimo og mga komplikadong siyentipikong pangagpas gikan sa daghang mga tinubdan sa datos, nga ang mga mekanismo sa atensyon (sama sa anaa sa ChatGPT) makadiskobre sa mga mahinungdanong dependency ug mga correlasyon sa mga tinubdan sa datos, ug nga ang AI-ML makahimo sa paghukom sa kaugalingon sa kalidad sa mga resulta sa output niini. Ang AI-ML sa tinuud naghimo sa siyensya.