Әр жасушаның ішінде миллиондаған белоктар бар. Бұл биомолекулалар ағзаның іс жүзінде барлық функцияларының прогресін сақтауға жауап береді. Сондықтан белоктардың қызметін түсіну жасушалардың қызметін де түсіну болып табылады. Осы мағынада DeepMind компаниясы биологиядағы ескі мәселені шешу үшін жасанды интеллектті пайдаланды: ақуыздың үш өлшемді пішіні.

(Сурет Джавахар Сваминатхан)

Ол айналады бұл биомолекулалардың өте үлкен екенін көрсетті. Көбінесе мыңдаған аминқышқылдары ақуызды құрайды. Осы мағынада, дәл осыған байланысты, тек компоненттерге негізделген молекуланың бұл түрінің пішінін болжау өте қиын. Зерттеушілер протеиндердің пішінін болжау үшін компанияның жасанды интеллектін пайдаланды.

Сондықтан нәтижелер нақты пішін мен жасанды интеллект ұсынғанның арасында 90%-дан астам ұқсастыққа ие болды. Болжаудың бұл түрі 1990 жылдары сынала бастады.Шын мәнінде, соңғы уақытқа дейін белоктардың үш өлшемді болжамы өміршең болу үшін тағы ондаған жылдар қажет деп есептелді. Демек, DeepMind тұжырымдары биоинформатикадағы заманауи төңкерісті білдіреді.

Белоктар үш өлшемді түрде жұмыс істейді

Сіз белоктардың құлып және кілт үлгісімен жұмыс істейтінін естіген боларсыз. яғни,ақуыздар мен рецепторлар кілт пен құлып сияқты бір-бірімен байланысты. Дегенмен, нақты жүйе бұдан әлдеқайда күрделі. Белоктармен реакциялар биохимиялық каскадтарға және өте ерекше жағдайларға байланысты. Бұл вариациялар молекулалар арасындағы жүздеген үш өлшемді өзара әрекеттесуге мүмкіндік береді. Сондықтан белоктардың үш өлшемді пішіні өте маңызды. Себебі олар жұмыс істеу үшін «арматураға» тәуелді.

Негіздерге оралсақ, белоктар гендердің экспрессиясын, маңызды қосылыстардың түзілуін, тағамның қорытылуын және басқа да сансыз функцияларды реттейді. Мысалы, лактаза протеинін ойлап көріңіз. Ол сүт туындыларында болатын лактозаны байланыстыруға және осы молекуланы бұзуға жауапты. Адам лактаза ферментін дұрыс өндірмегенде, лактозаға төзбеушілік пайда болады.

Мәселенің осы түрінен басқа да көптеген аурулар туындайды. Сонымен қатар, басқа да бұзылулар маңызды ақуыздармен байланысты. Сондықтан DeepMind технологиясы жүздеген ауруларды емдеудің жаңа әдістерін жасауға көмектеседі. Сонымен қатар, зерттеушілер алгоритмді Sars-CoV-2 пайдаланатын ақуыздардың бірінде сынады. Нәтижелер де болжамның бастапқы ақуызға 90%-дан астам ұқсастығы болды.

Тарихи жетістік

1990 жылы CASP жобасы (Белок құрылымын сыни бағалау)Болжам) басталды. Бұл жұмыс ақуыздың біз байқайтын үш өлшемді пішінді қалай алатынын нақты болжауға бағытталған. Осы уақытқа дейін картографиялаудың бұл түрі тиімді болуы үшін мыңдаған жылдар қажет деп есептелді.

Алайда, көптеген ғылымдар сияқты, биология да информатикамен тығыз байланысты болды. Статистикалық талдау жасанды интеллектке қысқа уақыт ішінде миллиондаған, тіпті миллиардтаған модельдеулерді орындауға мүмкіндік береді. Бұл биологияда ғана емес, сонымен қатар химияда, физикада және медицинада да ғылыми жаңалықтардың қарқынын едәуір жылдамдатты.

CASP жобасын жалғастыра отырып, DeepMind тарихи кедергіні бұзды. Себебі осы уақытқа дейін жасалған барлық модельдеулердің ұқсастық деңгейлері осы жасанды интеллект нәтижелерінен әлдеқайда төмен, шамамен 50% болды.