Улуу Британиядагы Шеффилд (Sheffield) университетинин жана AstraZeneca компаниясынын изилдөөчүлөрү тарабынан иштелип чыккан жасалма интеллект ыкмасы жаңы дарылоо үчүн зарыл болгон белокторду долбоорлоону жеңилдетиши мүмкүн. Бул тууралуу аталган университеттин сайты жазып чыкты.
Ал эми изилдөөнүн өзү Nature Machine Intelligence журналына жарыяланган.
https://www.nature.com/articles/s42256-025-01042-6
Анда Шеффилддин компьютер илимпоздору AstraZeneca компаниясы жана Саутгемптон (Southampton) университети менен биргеликте иштеп чыккан жаңы машиналык окутуу алкагы белоктордун тескери оролуусу (орусча: обратное свёртывание белка, англисче: inverse protein folding) учурдагы заманбап ыкмаларга караганда тагыраак болуу потенциалын көрсөттү.
Белоктордун тескери оролуу процесси – бул жаңы белокторду түзүү үчүн өтө маанилүү процесс. Бул белоктордун түзүү материалы болгон аминокислоталардын тизмегин аныктоо процесси, алар каалаган 3D белок структурасына өтүп, белоктун белгилүү бир функцияларды аткаруусуна мүмкүндүк берет. Белок инженериясы организмдеги белгилүү бир буталарга байланыша ала турган белокторду долбоорлоо аркылуу дары-дармектерди иштеп чыгууда чечүүчү ролду ойнойт. Бирок, белоктун оролуусунун татаалдыгынан жана аминокислоталардын тизмеги функционалдык структураларды түзүү үчүн кандайча өз ара аракеттенээрин алдын ала айтуунун кыйынчылыгынан улам бул процесс оор болуп саналат.
Окумуштуулар туруктуу, функционалдык белок структураларына ороло турган аминокислота тизмектерин тагыраак алдын ала айтуу үчүн машиналык окутууга кайрылышты. Бул моделдер тескери оролуу божомолдорун жакшыртуу үчүн белгилүү белок тизмектеринин жана структураларынын чоң маалымат топтомдорунда үйрөтүлгөн.
ЖИ биологиядагы фундаменталдык ишти чечүүгө жардам берүүдө
Шеффилд университети, AstraZeneca жана Саутгемптон университети иштеп чыккан MapDiff деп аталган жаңы машиналык окутуу алкагы симуляцияланган тесттерде ийгиликтүү божомолдорду жасоодо эң заманбап ЖИден ашып түштү. Натыйжалар технологияны андан ары өнүктүрүү үчүн келечектүү негиз болуп саналат, эгер ийгиликтүү болсо, жаңы вакциналарды жана гендик терапияны, ошондой эле башка терапиялык ыкмаларды иштеп чыгуу үчүн зарыл болгон негизги белокторду долбоорлоону тездетиши мүмкүн. Бул ошондой эле AlphaFold сыяктуу акыркы жетишкендиктерди толуктайт, ал белоктун оролуусунан баштап, потенциалдуу аминокислота тизмектерин алуу менен ыкманы тескери буруп, белоктун 3D структурасын алдын ала айтат.
Шеффилд университетинин машиналык окутуу боюнча профессору жана изилдөөнүн тиешелүү автору Хайпинг Лу (Haiping Lu):
“Бул иш каалаган түзүлүштөгү белокторду долбоорлоо үчүн ЖИни колдонууда олуттуу кадамды билдирет. Белгилүү бир 3D структураларга оролуу ыктымалдыгы жогору болгон аминокислота тизмектерин түзүүнү үйрөнүү менен, биздин ыкма ар кандай терапиялык колдонмолордо колдонула турган жаңы терапиялык белокторду долбоорлоо үчүн жаңы мүмкүнчүлүктөрдү ачат. ЖИнин биологиядагы ушундай фундаменталдык маселени чечүүгө жардам берип жатканын көрүү абдан кубандырат”, – деди.
AstraZeneca компаниясынын улук машиналык окутуу боюнча окумуштуусу, Шеффилд университетинин Компьютердик илимдер мектебинде PhD докторантурасынын алкагында ЖИни иштеп чыккан Пейжен Байдын (Peizhen Bai) айтымында, бул терапия үчүн маанилүү кадам. “Мени ЖИнин биологиялык ачылыштарды тездетүү потенциалы шыктандырды. Биздин MapDiff ыкмасы каалаган 3D структураларга өтүү ыктымалдыгы жогору болгон белок тизмектерин долбоорлоого жардам бергенине сыймыктанам — бул кийинки муундагы терапияны өнүктүрүүдөгү негизги кадам”, – деди адис.
Илимий терминдерге түшүндүрмө:
Белок — бул организмдеги эң маанилүү органикалык молекула, ал аминокислоталардын үзгүлтүксүз тизмесинен турган чынжыр болуп саналат. Белоктор организмде клеткалардын курулушуна катышып, химиялык реакцияларды жөнгө салат, иммундук системаны колдойт, энергия булагы катары кызмат кылат жана башка көптөгөн биологиялык функцияларды аткарат.
Белоктордун тескери оролуусу — бул белгилүү 3D түзүлүшкө ээ болушу керек болгон белок үчүн ошол түзүлүшкө алып келе турган аминокислоталардын тизмегин табуу процесси. Бул — белок инженериясындагы маанилүү кадам.
AlphaFold — бул DeepMind (Google компаниясынын бөлүмү) тарабынан иштелип чыккан жасалма интеллект (ЖИ) технологиясына негизделген программа, ал белоктордун үч өлчөмдүү (3D) түзүлүшүн болжолдойт.
Шилтемелер:
- Маалымат макала Sheffield университетинин https://www.sheffield.ac.uk/ баракчасындагы жаңылыктын негизинде жазылды.
- Илимий жаңылыкка негиз болгон изилдөө Nature Machine Intelligence https://www.nature.com/articles/s42256-025-01042-6 журналында жарыяланган.
- Сүрөт unsplash.com сайтынан алынды, автору Shubham Dhage.
- Илимий терминдерге түшүндүрмөнү Эл Илим коомдук фонду даярдады.
