09/10/2024
18:58
მსოფლიო
2024 წლის ქიმიის დარგში ნობელის პრემიის ჯილდო დევიდ ბეიკერს, დემის ჰასაბისს და ჯონ მ. ჯამპერს ცილების დიზაინისა და მათი სტრუქტურის პროგნოზირებისთვის ჩატარებული კვლევისთვის გადაეცათ.
ნობელის ფონდის პრესსამსახურის ცნობით, ჯილდოს ნახევარი დევიდ ბეიკერს "პროტეინის კომპიუტერული დიზაინისთვის", ხოლო მეორე ნახევარი დემის ჰასაბისსა და ჯონ ჯამპერს "ცილის სტრუქტურის პროგნოზირებისთვის" გადაეცათ.
ბეიკერი აშშ-ში, ვაშინგტონის უნივერსიტეტში მუშაობს, ხოლო ჰასაბისი და ჯამპერი ტექნოლოგიურ გიგანტ Google DeepMind-ის ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიაში საქმიანობენ.
"ეს კვლევა გარდამტეხი მომენტია, რადგან ცილების სტრუქტურის პროგნოზირება წლების განმავლობაში შეუძლებლად ითვლებოდა" - თქვა ქიმიის ნობელის კომიტეტის თავმჯდომარემ, ჰაინერ ლინკემ.
ამერიკელმა ბიოქიმიკოსმა დევიდ ბეიკერმა ცილების სრულიად ახალი ტიპები შექმნა, ხოლო ბრიტანელმა მკვლევარმა დემის ჰასაბისმა და ამერიკელმა მეცნიერმა ჯონ ჯამპერმა შეიმუშავეს ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელსაც რთული ცილების 3D სტრუქტურის პროგნოზირება შეუძლია.
პროტეინები აკონტროლებენ ყველა ქიმიურ რეაქციას ორგანიზმში, რომელიც ერთობლივად სიცოცხლის საფუძველს ქმნის. პროტეინები მოქმედებენ როგორც ჰორმონები, ფერმენტები, სასიგნალო მოლეკულები, ანტისხეულები და სხვადასხვა ქსოვილების სტრუქტურული კომპონენტები. ბიოლოგებისთვის ცილის ზუსტი ფორმის ამოცნობას ხშირად თვეები, წლები და ათწლეულებიც კი სჭირდება მაშინ, როცა ხელოვნურ ინტელექტს იმავეს გაკეთება რამდენიმე საათში ან წუთში შეუძლია.
ცილები, როგორც წესი, შედგება 20 სხვადასხვა ამინომჟავისგან, რომლებსაც შეიძლება ეწოდოს სიცოცხლის სამშენებლო ბლოკები. 2003 წელს ბეიკერმა ეს ბლოკები სრულიად ახალი პროტეინის შესაქმნელად გამოიყენა. ამის შემდეგ მისმა კვლევითმა ჯგუფმა მრავალი სახის პროტეინი შექმნა, მათ შორის, ისეთი ცილები, რომელთა გამოყენება შესაძლებელია ფარმაცევტულ საშუალებებში, ვაქცინებში, ნანომასალებსა და პატარა სენსორებშიც.
პროტეინები შედგება ამინომჟავების მოლეკულების ჯაჭვებისგან, რომლებიც შემდეგ ქმნიან რთულ მიმდევრობებს. ეს თანმიმდევრობა ხელს უწყობს დნმ-ის წაკითხვას, კოპირებას და აღდგენას. დნმ, ან დეზოქსირიბონუკლეინის მჟავა, არის მოლეკულა, რომელიც თითოეული ინდივიდისთვის უნიკალურ გენეტიკურ კოდს შეიცავს.
ბეიკერს, ჰასაბისს და ჯამპერს კვლევებში ასევე მნიშვნელოვნად დაეხმარა ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების წინსვლამ (2024 წლის ფიზიკის ნობელის პრემიის გამარჯვებული). ბეიკერმა, ჰასაბისმა და ჯამპერმა ცილის სტრუქტურების კოდი სწორედ ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით გაშიფრეს.
"მათ გამოიყენეს ხელოვნური ნეირული ქსელი და ღრმა დასწავლა, რათა “გაეწვრთნათ” მონაცემთა ბაზა, რომელიც რომელიც შემდეგ აჩვენებდა სივრცეში რამდენად ახლოს იყო ერთმანეთთან ამინომჟავის ორი სტრუქტურა" -თქვა ქიმიის ნობელის კომიტეტის წევრმა, იოჰან აქვისტმა.
1972 წლის ქიმიის ნობელის პრემიის აღმოჩენებზე დაყრდნობით ბეიკერმა შექმნა ცილის სტრუქტურების პროგნოზირებისთვის საჭირო გამოთვლითი სისტემა. ამ შედეგებმა გამოავლინა კავშირი ამინომჟავების თანმიმდევრობებს და ცილის სამგანზომილებიან სტრუქტურას შორის.
პროტეინის სტრუქტურების იდენტიფიცირების მცდელობები 2003 წელს დაიწყო, როდესაც ბეიკერმა და მისმა გუნდმა შექმნეს კომპიუტერული პროგრამა სახელად Rosetta. ბეიკერმა რენტგენის კრისტალოგრაფიისა და ისეთი ტექნიკის შერწყმით, რომელიც ორიენტირებულია ატომური დონის სტრუქტურების აღმოჩენაზე, წარმატებით იწინასწარმეტყველა ცილის სტრუქტურა, რომელიც მის რეალურ ფორმას ემთხვეოდა.
სანამ ბეიკერი შეძლებდა ახალი ცილების შემუშავებას, მათი რეალური სტრუქტურების წინასწარმეტყველება მაღალი სიზუსტით უნდა ყოფილიყო, რაც 2018 წლამდე დაბალი იყო.
ეს შეიცვალა AlphaFold-ის შექმნით - ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოთი, რომელიც დემის ჰასაბისმა და ჯონ მ. ჯამპერმა შეიმუშავეს. AlphaFold-მა, ღრმა სწავლის სისტემამ, აჩვენა, რომ ნერვულ ქსელებს შეუძლიათ ცილების დალაგების რთული პროცესის მოდელირება. "ხელოვნური ნეირონული ქსელის" მეშვეობით Alphafold ზომავს მანძილს ცილის შემადგენელ ამინომჟავებს შორის და იმ ქიმიური ბმების კუთხეებს, რომლებიც მათ ერთმანეთთან აკავშირებს. შემდეგ AlphaFold-მა გამოითვლის, თუ ცილის რომელი სტრუქტურა იქნებოდა ენერგეტიკულად ყველაზე "მომგებიანი".
დღეისათვის AlphaFold 2-ს მსოფლიოს მასშტაბით 2 მილიონზე მეტი მეცნიერი იყენებს. ის ერთგვარ საძიებო სისტემად მოქმედებს ცილების სტრუქტურებისთვის და მკვლევრებს მყისიერ წვდომას აძლევს პროგნოზირებულ მოდელებზე, რაც მნიშვნელოვნად აჩქარებს პროგრესს ბიოლოგიის სხვადასხვა სფეროში.
დემის ჰასაბის და ჯონ მ. ჯამპერის წყალობით, ცილის სტრუქტურის პროგნოზირება ახლა უკვე 90%-იანი სიზუსტითაა შესაძლებელი, რაც ბეიკერს საშუალებას აძლევს განავითაროს ახალი ცილის სტრუქტურები.
0
0