Yapay zeka tarafından tahmin edilen bir protein katlama yapısı örneği. sağlanan bilim

Proteinler, canlıların vücudunu oluşturan temel maddelerdir ve hücresel düzeyde hemen hemen tüm yaşam etkinliklerinde yer alan aracılardır. Bununla birlikte, 20 amino asitten oluşan düzinelerce ila binlerce lineer zincir karmaşık üç boyutlu şekillere katlandığından yapıyı bilmek çok zordur. Küçük bir protein bile astronomik bir “vaka sayısı” verebilir. Proteinlerin üç boyutlu yapısını ortaya koyma konusundaki çalışmaları nedeniyle 1972 yılında Nobel Ödülü’ne layık görülen Amerikalı biyokimyacı Christian Anfinsen, bir gün tüm proteinlerin üç boyutlu yapısının ancak aşağıdaki sıra ile tahmin edilebileceği yönündeki umutlu beklentisini dile getirdi. ödül konuşmasında amino asitler. . Şimdi, 50 yıl sonra, bilim adamları yapay zekanın (AI) gücünü kullanarak proteinlerin tam yapısını tahmin etmeye yaklaşıyorlar. Uluslararası bilim dergisi ‘Science’ 17’sinde, protein katlanma yapısını tahmin etmek için yapay zeka yazılımının geliştirilmesinin yılın en iyi bilimsel başarısı olarak seçildiğini duyurdu. Google’ın yan kuruluşu DeepMind tarafından geçtiğimiz yılın Aralık ayında duyurulan Alpha Fold 2, inovasyonun mihenk taşı oldu. Alphafold 2, Protein Yapısı Tahmin Yarışmasında (CASP) %90’ın üzerinde doğruluk kaydetti. 2018 yılına kadar %70 ile en yüksek seviyede olan tahmin oranı bir anda yükseltildi. Daha sonra Profesör David Baker’ın ABD’deki Washington Üniversitesi’ndeki ekibi, Alpha Fold 2’yi temel alan benzer performansa sahip bir protein yapısı detoksifikasyon programı olan ‘RoseTTAFold’u geliştirdi ve Temmuz ayında ‘Science’ dergisinde duyurdu. Rosetta Fold, Baker’ın araştırma ekibinde Koreli bir bilim adamı olan Baek Min-kyung tarafından, bir protein yapısı tahmin yarışmasında Alpha Fold 2 ile karşılaştıktan sonra tasarlandı. Alphafold 2’den daha az veri kullanmadan yapıyı tahmin edebilen bir algoritmadır.

Bir sonraki görev, protein-protein etkileşimlerini tahmin etmektir.

DeepMind, ‘Science’ ile aynı gün, ‘Nature’ adlı bilimsel dergi aracılığıyla Alpha Fold 2’nin ayrıntılarını yayınladı ve bir hafta sonra Alpha Fold 2’nin 350.000 insan proteinini başarıyla detoksifiye ettiğini duyurdu. Bu, bilinen insan proteininin %44’üne eşdeğerdir. Özellikle iki araştırma ekibi, protein detoksifikasyon programının kaynak kodunu ve veritabanını halka ücretsiz olarak yayınladı. Protein yapısı veri tabanının önümüzdeki birkaç ay içinde 100 milyona ulaşmasını bekliyorlar. Bu, gezegendeki tüm protein türlerinin neredeyse yarısına eşdeğerdir. Bilim, bir sonraki adımın bu proteinlerin nasıl etkileştiğini tahmin etmek olduğunu söylüyor. DeepMind, araştırmasının ilk aşamasının sonuçlarını Ekim ayında önceden yayınlanmış bir tez aracılığıyla zaten duyurdu. Makalede DeepMind, 4433 protein kompleksinin birbirine nasıl bağlandığını ortaya çıkardı. Washington Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, Kasım ayında 992 protein kompleksinin yapısını da ortaya çıkardı. Diğer bilim adamları ayrıca Alpha Fold 2 ve Rosetta Fold’un yayınlanmış kodlarını kullanarak protein yapısını deşifre etmek için bir yarış başlattı. Ağustos ayında Çinli bilim adamları Alpha Fold 2 kullanarak DNA’ya bağlanan yaklaşık 200 proteinin yapılarını ortaya çıkardılar ve Kasım ayında Alman ve Amerikalı bilim adamları Alpha Fold 2 ve kriyojenik elektron mikroskobu kullanarak 30 protein kompleksinin yapılarını ortaya çıkardılar. Google’ın ana şirketi Alphabet, kısa süre önce protein yapısı tahminini kullanarak yeni ilaç adayları tasarlamak için yeni bir girişim başlattı. Profesör Baker’ın ekibi ayrıca Rosettafold ile yeni antiviral maddeleri ve enzimleri hedefleyen proteinler tasarlamaya başladı.

Arka plan olarak kar gibi dökülen bir protein katlama yapısının resmiyle 'Bilim' kapağı.

Arka plan olarak kar gibi dökülen bir protein katlama yapısının resmiyle ‘Bilim’ kapağı.

Okuyucu oylamasında 1. sıra

Bilim Baş Editörü Holden Thorp bir başyazıda şunları söyledi: “Yapay zeka tabanlı protein katlanma tahmin modeli, 50 yıldır devam eden bilimsel sorunları çözüyor ve bir gen düzenleme aracı olan CRISPR’yi veya atomik düzeyde kesinlik sağlıyor. gözlem mümkün. “Bu, kriyo-EM gibi bilimsel keşifleri büyük ölçüde hızlandıracak, oyunun kurallarını değiştiren bir teknoloji” dedi. Protein katlanma tahmini AI, okuyucunun oylamasında da ilk sırada yer aldı. 2018’den beri ilk kez editörler ve okuyucular aynı fikirde. ‘Yılın Bilim Başarısı’ taramasında, tortuda antik insan DNA’sı tespiti ve in vivo gen düzenleme deneyleri, sonuna kadar birincilik için yarıştı. Ayrıca COVID-19 için antiviral tedavinin geliştirilmesi, evreni oluşturan temel parçacıklardan biri olan elektronlara benzer özelliklere sahip ‘müon’ için yeni bir ölçüm yönteminin geliştirilmesi, Mars’ta sismik aktivitenin gözlemlenmesi, travma sonrası hastalıkların tedavisi stres (PTSD) kullanarak halüsinojenler, bulaşıcı hastalıklar Tedavi için monoklonal antikorların geliştirilmesi ve nükleer füzyon enerjisi teknolojisinin geliştirilmesi aday gösterildi. Kwak No-pil tarafından, kıdemli personel muhabiri [email protected]

.



genel-21

Bir yanıt yazın