ዜና

የዘንድሮው የላስከር መሰረታዊ የህክምና ምርምር ሽልማት ለዴሚስ ሃሳቢስ እና ለጆን ጃምፐር የአልፋ ፎልድ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ሲስተም ለመፍጠር ላበረከቱት አስተዋፅዖ የተበረከተ ሲሆን ይህም በአሚኖ አሲድ የመጀመሪያ ቅደም ተከተል ቅደም ተከተል ላይ የተመሰረተውን የፕሮቲን ሶስት አቅጣጫዊ አወቃቀር ይተነብያል።

ውጤታቸው የሳይንሳዊ ማህበረሰቡን ለረጅም ጊዜ ሲያናድድ የቆየውን ችግር የሚፈታ እና በባዮሜዲካል መስክ ምርምርን ለማፋጠን በር ይከፍታል። ፕሮቲኖች በበሽታ እድገት ውስጥ ትልቅ ሚና ይጫወታሉ: በአልዛይመርስ በሽታ ውስጥ, በአንድ ላይ ተጣጥፈው ይሰበሰባሉ; በካንሰር ውስጥ የቁጥጥር ተግባራቸው ጠፍቷል; በተወለዱ የሜታቦሊክ በሽታዎች ውስጥ, የማይሰሩ ናቸው; በሳይስቲክ ፋይብሮሲስ ውስጥ, በሴል ውስጥ ወደ የተሳሳተ ቦታ ይሄዳሉ. እነዚህ በሽታዎች ከሚያስከትሉት በርካታ ዘዴዎች ውስጥ ጥቂቶቹ ናቸው. ዝርዝር የፕሮቲን አወቃቀሮች ሞዴሎች የአቶሚክ ውቅሮችን ሊያቀርቡ፣ ከፍተኛ ተያያዥነት ያላቸውን ሞለኪውሎች ዲዛይን ወይም ምርጫን መንዳት እና የመድኃኒት ግኝትን ማፋጠን ይችላሉ።

የፕሮቲን አወቃቀሮች በአጠቃላይ በኤክስ ሬይ ክሪስታሎግራፊ፣ በኑክሌር ማግኔቲክ ሬዞናንስ እና በክሪዮ ኤሌክትሮን ማይክሮስኮፒ ይወሰናሉ። እነዚህ ዘዴዎች ውድ እና ጊዜ የሚወስዱ ናቸው. ይህ አሁን ያለውን የ3D ፕሮቲን መዋቅር ዳታቤዝ ወደ 200,000 የሚጠጉ መዋቅራዊ መረጃዎችን ብቻ ያስገኛል፣ የዲኤንኤ ሴኬቲንግ ቴክኖሎጂ ግን ከ8 ሚሊዮን በላይ የፕሮቲን ቅደም ተከተሎችን አዘጋጅቷል። በ 1960 ዎቹ ውስጥ, Anfinsen et al. የ 1 ዲ ቅደም ተከተል የአሚኖ አሲዶች በድንገት እና በተደጋጋሚ ወደ ተግባራዊ ባለ ሶስት አቅጣጫዊ ቅርጽ (ምስል 1 ሀ) ሊጣበቁ እንደሚችሉ እና ሞለኪውላዊ “ቻፔሮኖች” ይህንን ሂደት ሊያፋጥኑ እና ሊያመቻቹ እንደሚችሉ ደርሰውበታል። እነዚህ ምልከታዎች በሞለኪውላር ባዮሎጂ የ60-አመት ፈተና ያስከትላሉ፡ የፕሮቲን 3D አወቃቀር ከ1D ተከታታይ የአሚኖ አሲዶች መተንበይ። በሂውማን ጂኖም ፕሮጄክት ስኬት፣ 1D አሚኖ አሲድ ቅደም ተከተሎችን የማግኘት ችሎታችን በጣም ተሻሽሏል፣ እና ይህ ፈተና የበለጠ አጣዳፊ ሆኗል።

የፕሮቲን አወቃቀሮችን መተንበይ ለብዙ ምክንያቶች አስቸጋሪ ነው. በመጀመሪያ፣ በእያንዳንዱ አሚኖ አሲድ ውስጥ ያሉት የእያንዳንዱ አቶም ባለ ሶስት አቅጣጫዊ አቀማመጥ ብዙ ማሰስ ያስፈልጋቸዋል። ሁለተኛ፣ ፕሮቲኖች አተሞችን በብቃት ለማዋቀር በኬሚካላዊ መዋቅራቸው ከፍተኛውን ማሟያ ይጠቀማሉ። ፕሮቲኖች በተለምዶ በመቶዎች የሚቆጠሩ የሃይድሮጂን ቦንድ “ለጋሾች” (በተለምዶ ኦክሲጅን) ስላላቸው ከሃይድሮጂን ቦንድ “ተቀባይ” (በተለምዶ ናይትሮጅን ከሃይድሮጂን ጋር የተገናኘ) መሆን አለባቸው፣ እያንዳንዱ ለጋሽ ማለት ይቻላል ለተቀባዩ ቅርብ የሆነበት ሁኔታን ማግኘት በጣም ከባድ ነው። ሦስተኛ, የሙከራ ዘዴዎችን ለማሰልጠን የተገደቡ ምሳሌዎች አሉ, ስለዚህ በአሚኖ አሲዶች መካከል ያለውን እምቅ ሶስት-ልኬት መስተጋብር በ 1 ዲ ቅደም ተከተሎች መሰረት በሚመለከታቸው ፕሮቲኖች ዝግመተ ለውጥ ላይ ያለውን መረጃ መረዳት ያስፈልጋል.

ፊዚክስ በመጀመሪያ ጥቅም ላይ የዋለው የአተሞችን መስተጋብር ለመቅረጽ የተሻለውን የተጣጣመ ሁኔታ ለመፈለግ ነው, እና የፕሮቲኖችን አወቃቀር ለመተንበይ ዘዴ ተፈጠረ. ካርፕላስ፣ ሌቪት እና ዋርሼል በኬሚስትሪ የ2013 የኖቤል ሽልማት የተሸለሙት ፕሮቲኖችን በማስመሰል በማስመሰል ላይ በሰሩት ስራ ነው። ሆኖም ፊዚክስን መሰረት ያደረጉ ዘዴዎች በስሌት ውድ ናቸው እና ግምታዊ ሂደትን ይጠይቃሉ፣ ስለዚህ ትክክለኛ ባለ ሶስት አቅጣጫዊ አወቃቀሮችን መተንበይ አይቻልም። ሌላው "በእውቀት ላይ የተመሰረተ" አቀራረብ ሞዴሎችን በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ እና በማሽን መማር (AI-ML) ለማሰልጠን የታወቁ መዋቅሮችን እና ቅደም ተከተሎችን የውሂብ ጎታዎችን መጠቀም ነው. ሃሳቢስ እና ጃምፐር ሁለቱንም የፊዚክስ እና AI-ML ክፍሎችን ይተገብራሉ፣ ነገር ግን በአቀራረብ አፈጻጸም ውስጥ ያለው ፈጠራ እና ዝላይ በዋነኝነት ከ AI-ML ይመነጫል። ሁለቱ ተመራማሪዎች ትላልቅ የህዝብ ዳታቤዞችን ከኢንዱስትሪ ደረጃ የኮምፒውተር ግብአቶች ጋር በማጣመር አልፋ ፎልድን ፈጠሩ።

መዋቅራዊ ትንበያ እንቆቅልሹን "እንደፈቱ" እንዴት እናውቃለን? እ.ኤ.አ. በ 1994 ፣ የመዋቅር ትንበያ ሂደትን ለመከታተል በየሁለት ዓመቱ የሚሰበሰበው ወሳኝ ግምገማ (CASP) ውድድር ተቋቁሟል። ተመራማሪዎቹ አወቃቀሩን በቅርቡ የፈቱትን ነገር ግን ውጤታቸው ገና ያልታተመበትን የፕሮቲን 1D ቅደም ተከተል ይጋራሉ። ገምጋሚው ይህንን ባለ 1 ዲ ቅደም ተከተል በመጠቀም ባለ ሶስት አቅጣጫዊ መዋቅርን ይተነብያል ፣ እና ገምጋሚው በተናጥል የተገመተውን ውጤት በሙከራ ባለሙያው ከቀረበው ባለ ሶስት አቅጣጫዊ መዋቅር ጋር በማነፃፀር ይገመግማል (ለገምጋሚው ብቻ የቀረበ)። CASP እውነተኛ ዓይነ ስውራን ግምገማዎችን ያካሂዳል እና ከዘዴ ፈጠራ ጋር የተያያዙ ወቅታዊ የአፈጻጸም መዝለሎችን ይመዘግባል። እ.ኤ.አ. በ2020 በ14ኛው የCASP ኮንፈረንስ ላይ የአልፋ ፎልድ ትንበያ ውጤቶች በአፈፃፀም ላይ ከፍተኛ ለውጥ እንዳሳዩ አዘጋጆቹ የ3D መዋቅር ትንበያ ችግር እንደተፈታ አስታውቀዋል፡ የአብዛኞቹ ትንበያዎች ትክክለኛነት ከሙከራ ልኬቶች ጋር ቅርብ ነበር።

ሰፋ ያለ ጠቀሜታ የሃሳቢስ እና የጁምፐር ስራ AI-ML እንዴት ሳይንስን እንደሚለውጥ አሳማኝ በሆነ መልኩ ያሳያል። ጥናቱ እንደሚያሳየው AI-ML ከበርካታ የመረጃ ምንጮች የተወሳሰቡ ሳይንሳዊ መላምቶችን መገንባት እንደሚችል፣ የትኩረት ዘዴዎች (በ ChatGPT ውስጥ ካሉት ጋር ተመሳሳይ) በመረጃ ምንጮች ውስጥ ቁልፍ ጥገኝነቶችን እና ግንኙነቶችን ማግኘት እንደሚችሉ እና AI-ML የውጤቱን ጥራት ጥራት በራስ መገምገም ይችላል። AI-ML በመሠረቱ ሳይንስ እየሰራ ነው።