AlphaFold нейрон тармоғи тарихда илк бора аминокислоталар тартибига асосланиб, мураккаб оқсилларнинг фазовий шаклини аниқ кўрсатишга имкон берди. «Дарё» бу ҳақида Naked-Sciense нашрида эълон қилинган мақолани таржима тариқасида тақдим қилади.
Сунъий интеллект биология фани қаршисида деярли ярим аср муддатдан бери долзарб бўлиб турган масалани – оқсилларнинг бирламчи структурасига асосланиб, уларнинг учинчи тартиб структурасини аниқлаш масаласини ҳал этди. Эндиликда йирик оқсил молекуласининг аминокислота кетма-кетлигини билган ҳолда унинг уч ўлчамли фазовий конфигурациясини ҳосил қилиш мумкин. Бу ҳақида Британиянинг DeepMind номли стартапи берган пресс-релизда хабар қилинмоқда.
Гап шундаки, оқсилларнинг хоссалари ва функциялари уларнинг уч ўлчамли структурасига кўра белгиланади ва оқсилларнинг қандай ишлашига оид кўплаб муҳим кашфиётлар айнан шундай уч ўлчамли структуралар асосида амалга оширилган эди. Ўн йиллардан буён бунинг учун рентген кристаллографияси, ядровий магнит резонанси ёки криоэлектрон микроскопия сингари узоқ давом этадиган, мураккаб ва меҳнатталаб усуллар қўллаб келинади. Лекин бу усуллар доим ҳам иш беравермайди. Шу сабабли ҳам ҳозирги кунда фанга маълум умумий 200 миллионга яқин оқсил туридан фақат 170 мингтачасининг 3D-структураси аниқланган холос.
Табиатда оқсилларнинг учинчи тартиб структураси унинг биринчи тартиби, яъни ўз-ўзидан табиий равишда қатлам-қатлам бўлиб ушбу молекулалар занжирини шакллантирадиган аминокислоталар кетма-кетлигига кўра юзага келади. Бу жараённи оқсилнинг «тахланиши» – оқсил фолдинги дейилади. Олимлар узоқ йиллар давомида бу жараённи математик моделлаштиришга уринишгани бежиз эмас. Масала шу қадар мураккаб бўлиб чиқдики, ҳаттоки суперкомпьютерларнинг қўлланиши ҳам бу ўринда унчалик наф бермади: юзлаб аминокислоталардан тузиладиган молекулалар сонидан шаклланадиган эҳтимолий вариантлар миқдори шунчаки астрономик рақамларни ташкил этади!
Бу йўналишдаги ишларни жадаллаштириш учун, олимлар 1994 йилдан буён ҳар икки йилда CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction) номли танлов – тажриба ўтказади. Бунда бутун жаҳон бўйлаб шу каби лойиҳа ва алгоритмларни тузаётган муаллифлар, ҳали структураси номаълум бўлган юзлаб оқсилларнинг аминокислота кетма-кетлигини олади ва ўзидаги мавжуд модель асосида уни ҳисоблаб чиқишга уринади. Бунга параллел равишда структура биологияси соҳасидаги лабораторияларда «мумтоз» усулда ишлайдиган олимлар ҳам ҳаракат қилади. Сўнгра олинган структураларни таққослаб, ўзаро мослик қиймати – ГДТни келтириб чиқаради.
Агар ГДТ 90 дан 100 гача бўлса, структура аниқ ҳисобланган деб қаралади. Бир неча ўнта аминокислоталардан ташкил топадиган калта пептидлар учун бу иш ўша 1990 йиллардаёқ уддалаб бўлинган. Лекин юзлаб аминокислоталардан таркиб топадиган оқсиллар учун ГДТ узоқ йиллар мобайнида «шармандали» даражада – 20 атрофида бўлган холос. Фақат яқин бир неча йил аввал мураккаб алгоритмларни қўллаш эвазига бу кўрсаткични 40 га кўтаришга эришилган ва бу ҳам етарли эмас.
2018 йилдан буён бу танловга AlphaFold лойиҳаси ҳам қўшилган бўлиб, уни ўша аввалроқ Го ўйинида профессионалларни ютган Сунъий интеллектни ишлаб чиққан Британиянинг DeepMind компанияси яратмоқда. Ўшандаёқ энг мураккаб структуралар учун ҳам ГДТ кўрсаткичини 60 га етказган AlphaFold бу борада етакчиликни қўлга олган эди. 2020 йилги танловга мазкур сунъий интеллектни янада такомиллаштирди ва уни 170 мингта маълум оқсил структуралари асосида ўқитди. Тажрибаларда у ўртача 92 ГДТ билан фолдинг аниқламоқда ва энг мураккаб оқсиллар учун бу кўрсаткич 87 дан юқори чиқяпти.
Мутахассислар аллақачон мазкур ҳодисани сўнгги йилларнинг энг муҳим ютуқларидан деб атамоқда. Эҳтимол, яқинда нейротармоқлар оқсилларнинг уч ўлчамли структурасини «йўл-йўлакай» – заруриятга қараб аниқлаб кетишга имкон берса керак. Авваллари ўта мураккаб бўлган ва шу сабабли унга айрим ечимларни топган муаллифлар ҳатто Нобель мукофотига лойиқ кўрилган ушбу масала ўтмишга айланади.
Музаффар Қосимов тайёрлади.
Изоҳ (0)