Di nava her şaneyê de bi mîlyonan proteîn hene. Van biomolekulan berpirsiyar in ku pêşkeftina hema hema hemî fonksiyonên organîzmê biparêzin. Ji ber vê yekê, têgihîştina fonksiyona proteînan jî têgihîştina fonksiyona hucreyan e. Di vê wateyê de, pargîdaniya DeepMind îstîxbarata çêkirî bikar anî da ku pirsgirêkek kevnare di biyolojiyê de çareser bike: şeklê sê-alî yê proteînekê. diyar kir ku ev biomolekul ew pir mezin in. Pir caran bi hezaran asîda amînî proteînekê pêk tînin. Di vê wateyê de, tam ji ber vê yekê, pir dijwar e ku meriv şeklê vê celebê molekulê tenê li ser bingeha pêkhateyan pêşbîn bike. Tiştê ku lêkolîneran kir ev bû ku îstîxbarata çêkirî ya pargîdanî bikar bînin da ku şeklê proteînan pêşbîn bikin.

Ji ber vê yekê encam ji% 90 zêdetir dişibin şeklê rastîn û ya ku ji hêla îstîxbarata çêkirî ve hatî pêşniyar kirin. Ev cure pêşbîniyê di salên 1990-an de dest bi ceribandinê kir. Bi rastî, heya van demên dawîn dihat bawer kirin ku pêşbîniya sê-alî ya proteînan dê bi deh salên din hewce bike ku bijî. Ji ber vê yekê vedîtinên DeepMind şoreşek di rewşa hunerî ya biyoinformatics de temsîl dikin.

Proteîn sê-alî dixebitin

Dibe ku we berê bihîstibe ku proteîn di bin modelek kilît û kilît de dixebitin. Yane,proteîn û receptor bi hev ve girêdayî ne, mîna kilît û kilîtekê. Lêbelê, pergala rastîn ji wê pir tevlihevtir e. Reaksiyonên bi proteînan re bi kaskadên biyokîmyayî û mercên pir taybetî ve girêdayî ye. Van guherînan di navbera molekulan de bi sedan danûstendinên sê-alî dihêlin. Ji ber vê yekê şeklê sê-alî yê proteînan pir girîng e. Ji ber vê yekê ye ku ew ji bo xebatê bi "hêsan" ve girêdayî ne.

Vegere ser bingehên bingehîn, lêbelê, proteîn vegotina genê, hilberîna pêkhateyên bingehîn, digestina xwarinê, û bêhejmar fonksiyonên din birêkûpêk dikin. Mînakî, proteîn lactase bifikirin. Ew berpirsiyar e ku bi laktozê ve girêdayî ye, ku di derûvên şîr de heye, û şikandina vê molekulê. Dema ku mirov enzîma laktazê rast çênebe, bêtehamuliya laktozê çêdibe.

Gelek nexweşiyên din ji ber vê pirsgirêkê derdikevin. Wekî din, nexweşiyên din bi proteînên bingehîn ve girêdayî ne. Ji ber vê yekê, teknolojiya DeepMind dikare ji bo bi sedan nexweşiyan dermankirinên nû pêşve bibe. Wekî din, lêkolîneran algorîtma li ser yek ji proteînên ku ji hêla Sars-CoV-2 ve hatî bikar anîn ceriband. Encam jî ji %90 zêdetir dişibin pêşbîniyê bi proteîna orîjînal re.

Pêşveçûnek dîrokî

Li dora sala 1990 projeya CASP (Nirxandina Krîtîk a Struktura proteînêPêşbîn) dest pê kir. Armanca vê xebatê ew e ku bi taybetî pêşbîn bike ka proteînek çawa şeklê sê-alî yê ku em temaşe dikin digire. Heya wê demê, dihat bawer kirin ku ev celeb nexşeyê dikare bi hezar salan bi bandor pêk were.

Lêbelê, mîna gelek zanistan, biyolojî jî bi înformatîkê ve girêdayî ye. Analîzên îstatîstîkî destûrê dide îstîxbarata sûnî ku di demên kurt de bi mîlyonan an jî bi mîlyaran simulasyonan bimeşîne. Vê yekê leza keşfên zanistî ne tenê di biyolojî de, di heman demê de di kîmya, fîzîk û bijîjkî de jî pir zêde kiriye.

Bi berdewamkirina projeya CASP, DeepMind astengiyek dîrokî şikand. Ji ber ku hemû simulasyonên ku heta niha hatine çêkirin, astên wekheviyê ji encamên vê îstîxbarata çêkirî pir kêmtir bûn, li dora 50%.