AI แก้ปัญหาความท้าทายที่ยิ่งใหญ่อย่างหนึ่งของชีววิทยา

AI แก้ปัญหาความท้าทายที่ยิ่งใหญ่อย่างหนึ่งของชีววิทยา

เป็นเวลาหลายทศวรรษที่นักวิทยาศาสตร์ได้พยายามหาวิธีคาดการณ์อย่างรวดเร็วเกี่ยวกับรูปร่างของโปรตีนที่บิดเป็นเกลียว และจากจุดนั้นก็ได้ทำให้เข้าใจกลไกของชีวิตมากขึ้นสัปดาห์นี้ โปรแกรมปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างขึ้นโดย DeepMind ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ Google ได้พิสูจน์ให้เห็นแล้วว่าสามารถฝ่าฟันความท้าทายนี้ได้อย่างแท้จริง โดยคาดการณ์ว่าโปรตีนจะบิดเบี้ยวเป็นโครงสร้างสามมิติอย่างไรในผลลัพธ์ของการแข่งขันทุกๆ ครึ่งปี ซึ่งผู้ตัดสินยกย่องว่าเป็นผู้เปลี่ยนเกม

John Moult นักชีววิทยาด้านการคำนวณจากมหาวิทยาลัยแมริแลนด์

ซึ่งเป็นผู้ร่วมก่อตั้งการแข่งขัน Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP) ในปี 1994 กล่าวว่า “ในบางแง่มุม ปัญหาได้รับการแก้ไขแล้ว” กล่าวโดยวารสาร Nature

Janet Thornton จาก European Bioinformatics Institute กล่าวในแถลงการณ์จากผู้จัดการแข่งขันเมื่อวันจันทร์ว่าการทำงานเพื่อแก้ปัญหาคือ “ชัยชนะของความอยากรู้อยากเห็น ความพยายาม และสติปัญญาของมนุษย์”

“ความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับโครงสร้างโปรตีนและความสามารถในการทำนายโดยใช้คอมพิวเตอร์หมายถึงความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับชีวิต วิวัฒนาการ และแน่นอน สุขภาพและโรคของมนุษย์” ธอร์นตัน ซึ่งไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับ CASP หรือ DeepMind กล่าว

เซลล์ของสิ่งมีชีวิตทั้งหมดมีโปรตีนหลายพันชนิด ซึ่งเป็นตัวกระตุ้นที่กระตุ้นปฏิกิริยาเคมีส่วนใหญ่ในร่างกาย

สิ่งเหล่านี้มีความสำคัญต่อชีวิต ตั้งแต่การทำงานของกล้ามเนื้อไปจนถึงการลำเลียงออกซิเจนในเลือด และเป็นกุญแจสู่โรคต่างๆ เช่น มะเร็งและแม้แต่ Covid-19

โปรตีนเริ่มต้นจากการเป็นเส้นใยของกรดอะมิโน ซึ่งจะสลายตัวเป็นเส้นสามมิติที่มีลักษณะเฉพาะ

เป็นรูปร่างที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับหน้าที่ของมัน

นักวิทยาศาสตร์งงงวยมาเป็นเวลากว่าครึ่งศตวรรษว่าจะคาดเดาได้

อย่างไรว่าการก่อตัวใดอย่างแม่นยำและรวดเร็ว จากความเป็นไปได้จำนวนมากที่ไม่อาจหยั่งรู้ได้ โปรตีนอาจใช้โดยการดูสายกรดอะมิโน ซึ่งเป็นกระบวนการที่อาจใช้เวลานานหลายปีในห้องปฏิบัติการ

การแข่งขัน CASP เกี่ยวข้องกับทีมประมาณ 100 ทีมที่ได้รับลำดับกรดอะมิโนสำหรับโปรตีนหลายสิบชนิด และมอบหมายให้ประเมินรูปร่างสุดท้ายของพวกเขา ซึ่งเป็นที่รู้จักของผู้จัดงาน

DeepMind ซึ่งโปรแกรม AlphaGo ได้ทำให้โลกตะลึงในปี 2559 โดยการเอาชนะผู้เล่นที่เป็นมนุษย์ชั้นยอดในเกมกลยุทธ์ “Go” อันซับซ้อน ซึ่งเคยอยู่ในอันดับต้น ๆ ของสนามในการแข่งขันครั้งล่าสุดในปี 2018

คราวนี้โปรแกรม AlphaFold กำหนดรูปร่างของโปรตีนหลายชนิด “ให้มีระดับความแม่นยำเทียบเท่ากับที่ได้จากการทดลองในห้องปฏิบัติการที่มีราคาแพงและใช้เวลานาน” ตามที่ผู้จัดงาน CASP กล่าว

Andrei Lupas นักชีววิทยาด้านวิวัฒนาการที่ Max Planck Institute for Developmental Biology ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของทีมประเมิน บอกกับ Nature ว่า AlphaFold ได้ช่วยให้เขากำหนดโครงสร้างของโปรตีนที่ห้องทดลองของเขาพยายามจะตรึงไว้เป็นเวลาสิบปี

“สิ่งนี้จะเปลี่ยนยา มันจะเปลี่ยนการวิจัย มันจะเปลี่ยนวิศวกรรมชีวภาพ มันจะเปลี่ยนแปลงทุกอย่าง” เขาบอกกับธรรมชาติ

Derek Lowe ผู้เขียนเกี่ยวกับการค้นคว้ายาและอุตสาหกรรมยาสำหรับ Science Translational Medicine อธิบายว่าการพับของโปรตีนนั้นเหมือนกับ “การดูกองไม้ที่ติดบานพับโดยธรรมชาติกลับเข้าไปในเรือ เกวียน และบ้านต้นไม้”

เขากล่าวว่าผลลัพธ์ของ AlphaFold ไม่ได้หมายความว่าโปรแกรมจะสร้างโครงสร้างโปรตีนที่ถูกต้องอย่างสม่ำเสมอ

“แต่การได้รับความแม่นยำของโครงสร้างในระดับนั้นกับโปรตีนที่หลากหลายนั้นเป็นสิ่งที่ไม่เคยทำมาก่อน”

DeepMind กล่าวว่ากำลังพิจารณาว่าโปรแกรมจะช่วยเพิ่มความรู้เกี่ยวกับโรคบางชนิดได้อย่างไร เช่น เพื่อระบุได้ว่าโปรตีนทำงานผิดปกติหรือไม่

“ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถช่วยให้พัฒนายาได้แม่นยำยิ่งขึ้น เสริมวิธีการทดลองที่มีอยู่เพื่อค้นหาวิธีการรักษาที่มีแนวโน้มได้เร็วขึ้น” กล่าวในแถลงการณ์

บริษัทกล่าวเสริมว่า กำลังทำงานเพื่อผลิตกระดาษที่ผ่านการตรวจสอบโดยเพื่อน และกำลัง “สำรวจวิธีที่ดีที่สุดในการจัดหาการเข้าถึงระบบในวงกว้าง”

Credit : แนะนำ : ต้นไม้ | เสื้อผ้าผู้หญิง | รีวิวเครื่องดนตรี | วิธีทำ if | เกมส์ออนไลน์