მკვლევარებმა აღმოაჩინეს AI-ზე დაფუძნებული ცილების პროგნოზირების ახალი ტექნიკა, რომელმაც შესაძლოა მთლიანად შეცვალოს წამლების განვითარების ინდუსტრია. AlphaFold 2-ის შესაძლებლობების გამოყენებით, ეს ახალი მიდგომა - შექმნილია დოქტორის კანდიდატის გაბრიელ მონტეირო და სილვას მიერ ბრაუნის უნივერსიტეტიდან - სწრაფად პროგნოზირებს ცილის სტრუქტურების მთელ რიგს. პროტეინის სტრუქტურების რთული დინამიკის გაგებით და თერაპიული ჩარევისთვის ახალი გზების შექმნით, ამ მიდგომას აქვს პოტენციალი, მოახდინოს რევოლუცია სექტორში.
AI-ზე დაფუძნებული ცილის დინამიკის გაგება
ამ ახალი მიდგომის მთავარი კომპონენტია მისი უნარი საიმედოდ პროგნოზირდეს ცილების კონფორმაციების შედარებითი პოპულაციების, ტრადიციული სტატიკური მოდელირების შეზღუდვების მიღმა. ცილის დინამიკა არის შესწავლის საგანი, რომელიც მონტეირო და სილვამ და კოლეგებმა მეცნიერულად მიაღწიეს პროგრესს AlphaFold 2-ის გამოყენებით, რომელიც ცნობილია ცილის სტრუქტურების პროგნოზირების სიზუსტით.
ეს ნაშრომი გვთავაზობს მკვლევარებს დროთა განმავლობაში ცილის აქტივობის ყოვლისმომცველ გაგებას, რასაც მნიშვნელოვანი შედეგები აქვს მედიკამენტების განვითარებაში.
დადასტურება და შედეგები
მკვლევარებმა შეადარეს თავიანთი ექსპერიმენტული მონაცემები მათი პროგნოზირების მეთოდის დასადასტურებლად. მათ მიერ გამოთქმული ვარაუდები დამყარდა ბირთვული მაგნიტურ-რეზონანსული ექსპერიმენტებით. AI-ზე ორიენტირებული მიდგომის ეფექტურობის დემონსტრირებით, მათ მიაღწიეს 80%-იან სიზუსტეს. ეს დადასტურება ხაზს უსვამს ტექნოლოგიის სანდოობას და მის პოტენციალს წამლის განვითარების პროცედურების დაჩქარების მიზნით. ეს შედეგები აჩვენებს, თუ როგორ შეუძლია მიდგომა პროგრესირებდეს სამეცნიერო კვლევაში, ისევე როგორც რეალურ სამყაროში აპლიკაციებს.
ასევე, ეს სტრატეგია ბევრად უფრო ეფექტური და ეკონომიურია, ვიდრე დღევანდელი გამოთვლითი ტექნიკა, რომელიც სამარცხვინოა იმით, რომ მოითხოვს ბევრ რესურსს. მონტეირო და სილვა ხაზს უსვამს, თუ რამდენად ძვირი და შრომატევადი შეიძლება იყოს ძველი მეთოდები და ხაზს უსვამს რამდენად გადაუდებელია მასშტაბური ალტერნატივების პოვნა. ეს მიდგომა გვპირდება მეცნიერული კვლევის წინსვლას მაღალი გამტარუნარიანობის ანალიზის დაჩქარებით, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საქმე ეხება დაავადების სიტუაციებში ცილების რთული დინამიკის გაგებას.
ჩვენ ვაპირებთ დავიწყოთ ახალი თავი წამლების განვითარების ისტორიაში, რომელიც დამახასიათებელი იქნება უზარმაზარი სიჩქარითა და სიზუსტით, ხელოვნური ინტელექტის მქონე ცილების პროგნოზირების ინსტრუმენტის გამოჩენის წყალობით. მკვლევარები ამჟამად მსჯელობენ იმაზე, თუ როგორ შეიძლება გავლენა მოახდინოს ამ ახალმა მიდგომამ ფარმაცევტული და ბიოლოგიური პროდუქტების განვითარებაზე. მიუხედავად იმისა, რომ აღფრთოვანება ამ მოვლენებთან დაკავშირებით იზრდება, არსებობს დამატებითი კვლევის მოლოდინის რეალური გრძნობა, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს უკეთესი თერაპია ან შესაძლოა განკურნება. არსებობს უამრავი საინტერესო შესაძლებლობა ინოვაციური აღმოჩენებისთვის, რომლებსაც შეუძლიათ გააუმჯობესონ ბევრი ადამიანის ცხოვრება, სანამ ჩვენ ჯერ კიდევ ცოცხლები ვართ ამ საოცარ დროში.
წყარო: https://www.cryptopolitan.com/ai-based-protein-prediction-drug-discovery/