Công Nghệ & Ứng Dụng

Hệ thống AI giải quyết vấn đề gấp protein 50 năm tuổi trong vài giờ

Wikicabinet – Kênh thông tin tri thức nhân loại kính chào quý độc giả ở kỳ trước chúng tôi đã giới thiệu các chủ đề về:

Lạc đà sa mạc truyền cảm hứng cho một công nghệ làm mát mới

Kỳ này wikicabinet xin giới thiệu đến độc giả một chủ đề Hệ thống AI giải quyết vấn đề gấp protein 50 năm tuổi trong vài giờ. Mời quý độc giả đón theo dõi chủ đề này cùng wikicabinet nhé!

DeepMind đã tạo ra một hệ thống Ai –  trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán nhanh chóng và chính xác cách các protein gấp lại để có được hình dạng 3D của chúng.

Một công ty trí tuệ nhân tạo nổi tiếng với việc thiết kế các hệ thống máy tính có thể đánh bại con người trong các trò chơi hiện đã đạt được một bước tiến vượt bậc trong khoa học sinh học.

Công ty DeepMind, thuộc sở hữu của cùng một công ty mẹ với Google, đã tạo ra một hệ thống AI có thể dự đoán nhanh chóng và chính xác cách các protein gấp lại để có được hình dạng 3D của chúng, một vấn đề phức tạp đáng ngạc nhiên đã khiến các nhà nghiên cứu phải đau đầu trong nhiều thập kỷ.

Hệ thống AI giải quyết vấn đề gấp protein 50 năm tuổi trong vài giờ

Việc tìm ra cấu trúc của một protein có thể đòi hỏi nhiều năm hoặc thậm chí nhiều thập kỷ thử nghiệm gian khổ và các mô phỏng máy tính hiện tại về sự gấp của protein còn thiếu độ chính xác. Nhưng hệ thống của DeepMind, được gọi là AlphaFold, chỉ cần vài giờ để dự đoán chính xác cấu trúc của protein.

Protein là những phân tử lớn cần thiết cho sự sống. Chúng được tạo thành từ một chuỗi các hợp chất hóa học được gọi là axit amin. Những “chuỗi” này gấp lại theo những cách phức tạp để tạo ra các cấu trúc độc đáo xác định những gì protein có thể làm. (Ví dụ, protein “tăng đột biến” trên coronavirus mới cho phép virus liên kết và xâm nhập vào tế bào người).

Gần 50 năm trước, các nhà khoa học đã đưa ra giả thuyết rằng bạn có thể dự đoán cấu trúc của protein chỉ cần biết trình tự các axit amin của nó. Nhưng việc giải quyết “vấn đề gấp protein” này đã tỏ ra vô cùng khó khăn bởi vì có rất nhiều cách để cùng một loại protein có thể gấp lại về mặt lý thuyết để có cấu trúc 3D, theo một tuyên bố từ DeepMind.

Cách đây 25 năm, các nhà khoa học đã tạo ra một cuộc thi quốc tế để so sánh các phương pháp dự đoán cấu trúc protein khác nhau – một cái gì đó của một “kỳ thi protein”, được gọi là CASP, viết tắt của Critical Assessment of Protein Structure Prediction.

Trong thử thách năm nay, thành tích của AlphaFold vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh. Nó đạt được mức độ chính xác mà các nhà nghiên cứu không mong đợi trong nhiều năm.

Công trình tính toán này đại diện cho một bước tiến đáng kinh ngạc về vấn đề gấp protein, một thách thức lớn trong sinh học đã 50 năm tuổi. bản tường trình. Nó đã xảy ra nhiều thập kỷ trước khi nhiều người trong lĩnh vực này dự đoán. Sẽ rất thú vị khi thấy nhiều cách mà nó sẽ thay đổi cơ bản nghiên cứu sinh học.

Đối với cuộc thi, các đội được cung cấp trình tự axit amin của khoảng 100 protein, cấu trúc của chúng đã được biết đến nhưng chưa được công bố, theo Nature News. Các dự đoán được cho điểm từ 0 đến 100, với 90 được coi là ngang bằng với độ chính xác của các phương pháp thực nghiệm.

AlphaFold đã tự đào tạo để nhận ra mối quan hệ giữa trình tự axit amin và cấu trúc protein bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu hiện có. Sau đó, nó sử dụng mạng nơ-ron – một thuật toán máy tính được mô phỏng theo cách bộ não con người xử lý thông tin – để cải thiện lặp đi lặp lại dự đoán của nó về các cấu trúc protein chưa được công bố.

Nhìn chung, AlphaFold có điểm trung bình là 92,5. Con số này tăng so với số điểm dưới 60 mà hệ thống đạt được trong cuộc thi CASP đầu tiên vào năm 2018.

Hệ thống này không hoàn hảo – đặc biệt, AlphaFold không hoạt động tốt trong việc mô hình hóa các nhóm protein tương tác với nhau.

Nhưng số tiền tạm ứng là người thay đổi cuộc chơi.

Thật công bằng khi nói rằng điều này sẽ rất ảnh hưởng đến lĩnh vực dự đoán cấu trúc-protein. Có thể nhiều người sẽ rời bỏ lĩnh vực này vì vấn đề cốt lõi đã được giải quyết. Đó là một bước đột phá của đơn hàng đầu tiên, chắc chắn là một trong những kết quả khoa học quan trọng nhất trong lịch sử sinh học.

DeepMind trước đây đã gây chú ý khi tạo ra một chương trình AI, được gọi là AlphaGo, đánh bại con người trong trò chơi cờ vây cổ đại.

Các nhà nghiên cứu hy vọng AlphaFold có thể có nhiều ứng dụng trong thế giới thực. Ví dụ, nó có thể giúp xác định cấu trúc của các protein liên quan đến một số bệnh nhất định và đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc.

DeepMind hiện đang làm việc trên một bài báo được đánh giá ngang hàng về công việc của mình trên AlphaFold.

Trong kỳ tiếp theo, Wikicabinet  trân trọng mời độc giả đón đọc chủ đề Cuộc cách mạng lập trình phần mềm sinh học tiếp theo.

Nếu có những thắc mắc hay muốn tìm hiểu về bất kỳ chủ đề nào, hãy liên hệ với Wikicabinet bằng cách bình luận ở phía dưới nhé.

Leave a Reply