Окумуштуулар AI негизинде протеинди алдын ала айтуунун жаңы ыкмасын табышты, ал дарыларды иштеп чыгуу тармагын толугу менен өзгөртө алат. AlphaFold 2нин мүмкүнчүлүктөрүн колдонуп, Браун университетинин докторантурасынын кандидаты Габриэль Монтейро да Силва тарабынан түзүлгөн бул жаңы ыкма протеин структураларынын диапазонун тез болжолдойт. Белок структураларынын татаал динамикасын түшүнүү жана терапиялык кийлигишүү үчүн жаңы жолдорду түзүү менен, бул ыкма сектордо революция жасоо мүмкүнчүлүгүнө ээ.
AI негизинде протеин динамикасын түшүнүүнү өркүндөтүү
Бул жаңы ыкманын негизги компоненти анын салттуу статикалык моделдөөнүн чектөөлөрүнөн тышкары, протеин конформацияларынын салыштырмалуу популяцияларын ишенимдүү болжолдоо мүмкүнчүлүгү болуп саналат. Белоктун динамикасы Монтейро да Силва жана кесиптештери белок структураларын алдын ала айтуудагы тактыгы менен белгилүү болгон AlphaFold 2ди колдонуу аркылуу илимий жактан прогресске жетишкенин изилдөө предмети болуп саналат.
Бул иш изилдөөчүлөргө убакыттын өтүшү менен белоктун активдүүлүгүн ар тараптуу түшүнүүнү сунуштайт, бул дары-дармектерди өнүктүрүү үчүн маанилүү натыйжаларга ээ.
Валидация жана кесепеттер
Изилдөөчүлөр болжолдоо ыкмасын текшерүү үчүн алардын эксперименталдык маалыматтарын салыштырышкан. Алар жасаган божомолдор ядролук магниттик-резонанстык эксперименттер менен бекемделген. AI-башкаруу ыкмасынын натыйжалуулугун көрсөтүп, алар 80% тактыктын эң сонун көрсөткүчүнө жетишти. Бул валидация технологиянын ишенимдүүлүгүн жана анын дарыларды иштеп чыгуу процедураларын тездетүү мүмкүнчүлүгүн көрсөтөт. Бул натыйжалар ыкма илимий изилдөөлөрдү, ошондой эле реалдуу дүйнөдөгү тиркемелерди кантип алга жылдыра аларын көрсөтүп турат.
Ошондой эле, бул стратегия көптөгөн ресурстарды талап кылгандыгы үчүн белгилүү болгон учурдагы эсептөө ыкмаларына караганда алда канча натыйжалуу жана үнөмдүү. Монтейро да Силва эски методдор канчалык кымбат жана көп убакытты талап кылаарын баса белгилеп, масштабдуу альтернативаларды табуу канчалык шашылыш экенин баса белгиледи. Бул ыкма, айрыкча, оору жагдайларындагы белоктордун татаал динамикасын түшүнүүгө келгенде, жогорку өндүрүмдүүлүгүн талдоону тездетүү менен илимий изилдөөлөрдү алдыга жылдырууну убада кылат.
Биз дары-дармектерди өнүктүрүү тарыхында AI менен иштеген протеинди болжолдоочу куралдын пайда болушунун аркасында эбегейсиз ылдамдык жана тактык менен мүнөздөлгөн жаңы бөлүмдү баштоо алдында турабыз. Окумуштуулар учурда бул жаңы ыкма фармацевтикалык жана биологиялык препараттардын өнүгүшүнө кандай таасир этиши мүмкүн деп божомолдоп жатышат. Бул окуяларга болгон толкундануу күчөп баратса да, жакшыраак дарылоону же балким айыктыра турган кошумча изилдөөлөрдү күтүүнүн чыныгы сезими бар. Бул укмуштуудай мезгилде биз тирүү турганда көптөгөн адамдардын жашоосун жакшырта турган жаңы ачылыштар үчүн көптөгөн кызыктуу мүмкүнчүлүктөр бар.
Булак: https://www.cryptopolitan.com/ai-based-protein-prediction-drug-discovery/