Unul din cele mai mare mistere ale biologiei a fost rezolvat cu ajutorul Inteligenței Artificiale (IA), au anunțat experții.
Prezicerea modului în care o proteină se împreunează într-o formă tridimensională unică i-a nedumerit pe oamenii de știință timp de o jumătate de secol.
Laboratorul de IA din Londra, DeepMind, a rezolvat în mare măsură problema, au declarat organizatorii unei provocări științifice.
O mai bună înțelegere a formei proteinei ar putea juca un rol esențial în dezvoltarea medicamentelor noi pentru tratarea bolilor.
Vedeţi şi: Posibil a fost descoperită forma primei proteine ce a dat start vieții
Progresul laboratorului DeepMind, deținut de Google, se așteaptă să accelereze cercetarea unei serii de boli, inclusiv Covid-19.
Programul lor a determinat forma proteinelor la un nivel de precizie comparabil cu metodele de laborator costisitoare şi de lungă durată, au spus unii oameni de știință independenți.
Dr. Andriy Kryshtafovych, de la Universitatea Davis din California, SUA, unul dintre membrii grupului de examinatori științifici, a descris realizarea drept (en) „cu adevărat remarcabilă”.
„Abilitatea de a examina rapid şi precis forma proteinelor are potențialul de a revoluţiona științele naturale”, a spus el.
Vedeţi şi: Oamenii de știință pretind că au găsit pentru prima dată o proteină extraterestră într-un meteorit
Ce sunt proteinele?
Proteinele sunt prezente în toate viețuitoarele, unde joacă un rol central în procesele chimice esențiale pentru viață.
Alcătuite din șiruri de aminoacizi, ele se pliază într-un număr infinit de moduri de forme complicate ce dețin cheia modului în care îşi îndeplinesc funcţiile vitale.
Video (en): Cum se pliază proteinele?
Multe boli sunt legate de rolul proteinelor în catalizarea reacțiilor chimice (enzime), combaterea bolilor (anticorpi) sau acționarea lor ca mesageri chimici (hormoni precum insulina).
„Chiar şi rearanjările minuscule ale acestor molecule vitale, pot avea efecte catastrofale asupra sănătății noastre, respectiv una dintre cele mai eficiente modalități de a înțelege boala şi de a găsi noi tratamente este studierea proteinelor implicate”, a spus (en) dr. John Moult de la Universitatea din Maryland, SUA, președintele grupului de examinatori științifici.
„Există zeci de mii de proteine umane şi multe miliarde la alte specii, inclusiv la bacterii şi viruși, dar pentru determinarea formei doar a unei singure este nevoie de echipament scump şi de mulți ani”.
Vedeţi şi: Există mai mulți viruși decât stele în univers. De ce doar unii ne infectează?
Cum funcționează provocarea?
În anul 1972, Christian Anfinsen a primit un premiu Nobel pentru lucrarea sa, arătând că ar trebui să existe o posibilitate de a determina forma proteinelor în baza secvenței blocurilor lor de aminoacizi.
La fiecare doi ani, zeci de echipe din peste 20 de ţări încearcă să prezică orbește, folosind computerele, forma unui set de aproximativ 100 de proteine doar din secvențe de aminoacizi.
În același timp, structurile 3-D sunt elaborate în laborator de către biologi prin intermediul tehnicilor tradiționale precum cristalografia cu raze X şi spectroscopia RMN, care determină locația relativă a fiecărui atom unul faţă de altul în proteina moleculei.
Apoi, o echipă de oameni de știință de la CASP (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction) compară aceste predicții cu structurile 3D aranjate folosind metode experimentale.
CASP folosește o metrică cunoscută sub numele de test la distanţă globală pentru a evalua acuratețea, care variază de la 0 la 100.
Un scor de aproximativ 90, pe care l-a atins programul AlphaFold al DeepMind, este considerat comparabil cu tehnicile de laborator.
Video (en): Realizarea programului AlphaFold
Ce s-a întâmplat anul acesta?
În cea mai recentă rundă a provocării, CASP-14, AlphaFold a determinat forma a aproximativ două treimi din proteine cu o precizie comparabilă cu experimentele de laborator.
Evaluatorii au spus că acuratețea atinsă în cazul celorlaltelor proteine, de asemenea, a fost ridicată, deși nu chiar la același nivel.
AlphaFold se bazează pe un concept numit învățare profundă (deep learning).
În acest proces, structura unei proteine pliate este prezentată ca un grafic spațial.
Apoi, programul „învață” folosind informații despre formele 3-D ale proteinelor cunoscute, deținute într-o bază de date globală (en).
Programul IA a reușit să facă în câteva zile ceea ce pe banca laboratorului era să dureze ani.
DeepMind este o companie şi un laborator de cercetare, cunoscut cel mai mult pentru jocurile complexe IA cu posibilități supraomenești.
Ea a fost achiziționată de Google în 2014.
Vedeţi şi: O nouă metodă radicală poate edita direct celulele umane pentru a remedia bolile genetice
Cum va fi utilizată această informație?
Cunoașterea structurii 3D au unei proteine este importantă în proiectarea medicamentelor şi înţelegerea bolilor umane, inclusiv a cancerului, demenței, şi a bolilor infecțioase.
Un exemplu este Covid-19, la care oamenii de știință au studiat modul în care proteina Spike de pe suprafața virusului Sars-Cov-2 interacționează cu receptorii din celulele umane.
Vedeţi şi: Oamenii de știință dezvăluie cum noul coronavirus pătrunde în celulele umane
Prof. Andrew Martin de la University College London (UCL), fost participant şi evaluator CASP, a declarat pentru BBC News: „Înțelegerea modului în care o secvență proteică se pliază în trei dimensiuni, este într-adevăr una dintre întrebările fundamentale ale biologiei.
Întregul mod în care funcționează o proteină depinde de structura sa tridimensională, iar activitatea ei este legat de tot ceea ce privește sănătatea şi boala”.
„Cunoscând structurile tridimensionale ale proteinelor, putem ajuta la proiectarea medicamentelor şi să intervenim în cazul problemelor cu sănătatea, indiferent de faptul dacă sunt infecții sau boli moștenite”.
Modul în care proteinele se pliază pentru a crea „structuri tridimensionale extraordinar de unice” este unul dintre cele mai mari mistere ale biologiei, a declarat prof. Dame Janet Thornton de la institutul European de Bioinformatică EMBL din Hinxton, Marea Britanie.
„O mai bună înțelegere ale structurilor proteinelor şi capacitatea de a le prezice folosind un computer înseamnă o mai bună cunoaștere a vieții, a evoluției şi, desigur, a sănătății umane şi a bolilor”, a explicat ea.
Ce va urma?
Alţi oameni de știință vor dori să se uite la date pentru a determina cât de exactă este metoda IA şi cât de bine îi reușește la un nivel foarte detaliat.
Mai există încă lacune în cunoașterea proteinelor, aşa precum stabilirea modului în care mai multe proteine se potrivesc împreună şi felul în care ele interacționează cu alte molecule, cum ar fi ADN-ul şi ARN-ul.
„Acum, când în mare măsură, problema a fost rezolvată pentru proteinele separate, este deschisă calea pentru dezvoltarea de noi metode de determinare a formei proteinelor complicate — colecții de proteine ce funcționează împreună pentru a forma o mare parte din mecanismele vieții şi pentru alte aplicații”, a spus dr. Kryshtaforvych.
Lasă un răspuns