Дания Техникалык университетинин изилдөөчүлөрү бактерияларда ооруларга байланыштуу генетикалык өзгөчөлүктөр бар-жогун күн мурунтан аныктоого жардам бере турган жасалма интеллект куралын иштеп чыгышты.
Илимпоздордун пикиринде, зыяндуу бактерияларды адамдарга жукканга чейин эле аныктоого мүмкүнчүлүк берген бул ыкма пандемияларга даярдыкты түп-тамырынан өзгөртө алат.
Дания Техникалык университетиндеги (DTU) Тамак-аш улуттук институтунун окумуштуларынын илимий табылгасын Илимди илгерилетүү боюнча Америка ассоциациясына караштуу (AAAS) EurekAlert! интернет порталы кабарлады.
Ал эми окумуштуулар тобунун бул маселе боюнча изилдөөсү биоинформатика жана эсептөө биологиясы боюнча дүйнөдөгү алдыңкы илимий басылмалардын бири – Bioinformatics журналында жарыяланган.
EurekAlert! интернет порталы белгилегендей, аталган изилдөөнүн жыйынтыктары дүйнөнүн ыктымал пандемияларга даярдыгын олуттуу түрдө күчөтүшү мүмкүн.
Дания Техникалык университетинин изилдөөчүлөрү эл аралык өнөктөштөр менен биргеликте алар жасалма интеллектин Патоген аныктоочу2 (PathogenFinder2) деп аташкан моделин иштеп чыккан.
Ал мурда белгисиз бактерияларда ооруну пайда кылуу жөндөмүнө байланышкан генетикалык белгилер бар же жоктугун аныктоого мүмкүндүк берет.
“Патоген аныктоочу2нин (PathogenFinder2) максаты – ооруларга мурдатан тиешеси бар бактерияларды гана мүнөздөбөстөн, биринчи инфекция чыга электе эле жаңы бактериялар алып келиши мүмкүн болгон коркунучту да баалоо.
Бул бийлик органдарына эпидемияларга жөн гана реакция кылбастан, аларды алдын алууга жакшыраак мүмкүнчүлүк берет”,- дейт DTU университетиндеги Тамак-аш улуттук институтунун Геномдук эпидемиология боюнча изилдөө тобунун жетекчиси, профессор Франк Мёллер Аареструп (Frank Møller Aarestrup).
Жасалма интеллектин жаңы куралы DTU университети учурда түзүп жаткан онлайн инфраструктура – Патогендерди анализдөөнүн глобалдык платформасынын (GPAP) бир бөлүгү болот.
“Патоген аныктоочу2 (PathogenFinder2) саркынды сууларды, дени сак адамдарды жана жаныбарларды изилдөөдө колдонууга жарайт.
Ал биринчи инфекция пайда боло электе эле патогендик потенциалы бар бактерияларды аныктоого жардам берет.
Бул өз кезегинде тесттерди, вакциналарды жана дарылоо ыкмаларын кыйла эрте иштеп чыгууга негиз түзөт”, – деди DTU университетинин Тамак-аш улуттук институтунун изилдөөчүсү, доктор Альфред Феррер Флоренса (Alfred Ferrer Florensa).
Кооптуу бактерияларды аныктоо эмне үчүн кыйын
EurekAlert! интернет порталындагы маалымат макалада көргөзүлгөндөй, айланабыздагы бактериялардын көпчүлүгү зыянсыз. Ал тургай көптөгөн түрлөрү адамдын ден соолугуна пайдалуу: тамакты сиңирүүгө жардам берет, терини коргойт же тамак-аш өндүрүшүнө салым кошот.
Бирок, алардын аз гана бөлүгү олуттуу инфекцияларды жаратышы мүмкүн.
Климаттын өзгөрүшү, экосистемалардын кеңейиши жана микробдук ар түрдүүлүктү изилдөөнүн өсүшү илимпоздор бактериялардын мурда болуп көрбөгөндөй көп түрлөрүнө кабылышына алып келүүдө.
Алардын ичинде бактериялардын мурда эч кандай маалымат жок болгон түрлөрү да көп. Андыктан, бактериялардын кайсынысы кооптуу болушу мүмкүн экенин баалоо да барган сайын татаал маселеге айланууда.
Бактериянын ооруну пайда кыларын же кыла албастыгын аныктоонун салттуу ыкмасы – лабораториялык тажрыйбалар. Мындай ыкмалар жай, кымбат жана көп учурда бирдей жыйынтык да чыкпайт.
Эми жасалма интеллекттин эсептөө ыкмалары бул процессти ылдамдатууга жардам берди, бирок алардын көбү жаңы организмди мурда белгилүү патогендер менен салыштырууга таянат. Эгер жаңы бактериянын ага жакын тууган түрлөрү жок болсо, бул ыкма натыйжасыз болуп калат.
“Биз буга чейин белгилүү болгон бактериялык коркунучтарга окшош организмдер боюнча так божомолдорду гана жасап тим болбостон, таптакыр жаңы жана мурда белгисиз ооруну пайда кылуучу бактериянын чыгышына да даяр болушубуз абдан маанилүү эле”, – дейт доктор Альфред Феррер Флоренса.
Патоген аныктоочу 2 эмнеси менен айырмаланат?
EurekAlert! интернет порталындагы маалымат макалада белгиленгендей, Патоген аныктоочу2 (PathogenFinder2) түп-тамырынан бери жаңы стратегияны сунуштайт.
Ал жаңы бактериялардын белгилүү түрлөргө окшоштугуна таянуунун ордуна, белоктун миллиондогон тизмектери боюнча машыктырылган жана өнүккөн жасалма интеллект системалары – белок тил моделдерин колдонот.
Текстти алдын-ала божомолдоочу аспаптар адам тилиндеги үлгүлөрдү үйрөнгөндөй эле, бул моделдер белоктун “тилин” өздөштүрүп, салттуу ыкмалар байкабай турган биохимиялык сигналдарды аныктай алышат.
“Патоген аныктоочу2 (PathogenFinder2) – тил моделдеринин зор мүмкүнчүлүктөрүн пайдаланып, бактериялардын бүтүндөй геномдорун чечмелеген алгачкы моделдердин бири.
Ал мурдагы бардык моделдерге (жасалма интеллект моделдери) салыштырмалуу, айрыкча биз буга чейин эч качан жолуктурбаган бактериялык түрлөргө туш болгондо, кыйла жакшы жыйынтык көрсөтөт. Мындан тышкары, ал өзүнүн божомолдорун түшүндүрүп да берет”, – дейт доктор Альфред Феррер Флоренса.
Изилдөөчүлөр модель кызыктуу үлгүлөрдү жана мүмкүн болуучу коркунучтарды аныктай аларына көңүл бурушууда.
Бирок, соңку тыянактарды чыгаруу үчүн алынган жыйынтыктар кошумча түрдө кылдат изилдениши да керек.
Патоген аныктоочу2 (PathogenFinder2) жөн гана божомол чыгаруу менен чектелбейт. Ал өз баалоосуна эң күчтүү таасир эткен конкреттүү белокторду да көрсөтүп берет.
Алардын катарына белгилүү вируленттүүлүк факторлору, мисалы токсиндер же бактериялардын адам клеткаларына жабышуусуна жардам берген структуралар, ошондой эле оору пайда болушуна катышуусу мүмкүн жана толук изилденбеген белоктор кире алат.
Бул түшүндүрүлүүчү касиет диагностика, вакцина түзүү жана инфекция механизмдерин изилдөө үчүн жаңы мүмкүнчүлүктөрдү ачат, анын ичинде мурда оору менен байланыштырылбаган белокторду да камтыйт.
Бактериянын оору пайда кылуу кубатын көрсөткөн карта
EurekAlert! интернет порталындагы маалымат макалада айтылгандай, белоктордун тил моделдерин геномдорду толук чагылдыруу үчүн колдонуу илимпоздорго Бактериялардын патогендик мүмкүнчүлүк картасын түзүүгө да жардам берди.
Бул карта миңдеген бактериялардын ооруларга байланышкан өзгөчөлүктөрү аркылуу бири-бири менен кандай карым-катышта экенин көрсөтөт.
Аны менен бирге бул карта адам денесинин окшош ткандарына таасир эткен же окшош метаболикалык стратегияларды колдонгон бактериялардын кластерлерин аныктоо аркылуу микробдордун эволюциясын жана алардын өз ара байланышын изилдөөнүн жаңы жолун да сунуштайт.
“Бактериялардын патогендик мүмкүнчүлүк картасы адамда оору жаратуучу бардык бактериялардын эң алгачкы жалпы көрүнүшүн берет.
Ал мыйзам ченемдүүлүктөрдү аныктайт. Мисалы, кайсыл бактериялар бирдей дене бөлүктөрүнө таасир этүүгө ыктай турганын же окшош азык заттарына көз каранды болушу мүмкүн экенин көрсөтөт.
Бул бизге бактериялардын эволюциясын жана өз ара байланышын изилдөөнүн жаңы мүмкүнчүлүктөрүн ачат”,- деди DTU университетинин изилдөөчүсү Альфред Феррер Флоренса.
Бактериялардын 21,000 геному
Изилдөөчүлөр бүгүнкү күнгө чейин патогендик потенциалы белгилүү же патогендик эмес жүрүм-туруму белгилүү болгон бактериялык геномдордун эң ири маалымат топтомун чогулта алышкан.
Маалымат топтому эл аралык маалымат базаларынан алынган 21 000ден ашуун бактериялык геномду камтыды.
Алардын ичинде адамдагы инфекциялардан бөлүнүп алынган бактериялар, дени сак адамдын микробиомунан алынгандар, пробиотикалык микроорганизмдерден, тамак-аш өндүрүшүнөн алынган бактериялар, ошондой эле экстремалдуу жашоо чөйрөлөрүндө – мисалы, өтө жогору же өтө төмөн температурада жашай алган организмдер да бар.
DTU университетинин окумуштуулары жараткан Патоген аныктоочу2 (PathogenFinder2) жасалма интеллект модели бактериялык геномдун ушул ири маалымат базасында машыктырылып, ал маалымат база ЖИ моделине мурда сүрөттөлбөгөн түрлөргө туш келген учурда да зыяндуу жана зыянсыз бактерияларды айырмалоосу үчүн уникалдуу негиз түзүп берген.
Патогендерди анализдөөнүн глобалдык платформасы
Изилдөөчүлөрү Патоген аныктоочу2 (PathogenFinder2) жасалма интеллект куралын жараткан Дания Техникалык университети 2025-жылдын октябрь айында координациялык борбору алардын Тамак-аш улуттук институтунун базасында жайгашуучу онлайн инфраструктура – Патогендерди анализдөөнүн глобалдык платформасы – GPAP түзүлөрүн да жарыялаган.
DTU университети маалымдагандай, платформанын максаты – илдет чыккан учурда анын пандемияга айланып кетүүсүн алдын алуу. Глобалдык платформаны 2026-жылдан тарта башталган түзүү иши алты жылга созулат.
Өзү DTU университетинин Тамак-аш улуттук институту – узак убакыттан бери ооруларды алдын алуу жана мониторинг тармагында иштеп келген илимий мекеме.
“GPAP дүйнөдөгү бардык өлкөлөргө жана уюмдарга ачык болот, бирок негизги максаты – төмөн жана орто кирешелүү өлкөлөргө инфекциялык ооруларды өз алдынча изилдөө жана көзөмөл жүргүзүүгө мүмкүнчүлүк берүү.
DTUнун Тамак-аш улуттук институту патогендик микроорганизмдерди жана инфекцияларды көзөмөлдөө тармагында бир нече ондогон жылдык тажрыйбага ээ жана биз бул жаңы глобалдык онлайн инфраструктуранын өнүгүшү үчүн чындап кубануудабыз”,- деген институттун директору, профессор Тине Раск Лихт (Tine Rask Licht).
Ийгилик пандемиялардын жоктугу менен өлчөнөт
Дания Техникалык университетинин жазганына караганда, GPAP дүйнө жүзү боюнча инфекциялык ооруларды көзөмөлдөп жаткан көптөгөн адистерге колдоо көрсөтөт.
Бул колдоо төмөн жана орто кирешелүү өлкөлөрдүн изилдөөчүлөрү жана саламаттык сактоо адистери үчүн акысыз онлайн инфраструктура аркылуу камсыздалат.
“Биздин милдет – көптөгөн илдет очокторунун эпидемия же пандемияга айланбашын алдын алуу. Дүйнөдө күн сайын болуп жаткан миңдеген илдеттерге активдүү жардам көрсөтө албайбыз. Бирок онлайн инфраструктураны түзүп, ага акысыз жеткиликтүүлүктү камсыздоо менен төмөн жана орто кирешелүү өлкөлөрдө жооптуу адистерди колдой алабыз”, – дейт GPAP платформасынын башчысы, профессор Хенрик С. Вегенер (Henrik C. Wegener).
Андыктан, ийгилик кандайдыр бир деңгээлде болуп өткөн окуялар менен эмес, тескерисинче, пандемиялардын болбоосу менен өлчөнөт.
DTU университетинин пикиринде, GPAP платформасынын пандемияларды аныктоо жөндөмүнүн негизин дүйнө жүзү боюнча көптөгөн чакан, жергиликтүү аракеттер түзөт.
Мисалы, саламаттык сактоо адистери же изилдөөчүлөр потенциалдуу патогендердин (бактериялар, вирустар же козу карындар) ДНК тизмектерин жүктөп, анализ жүргүзө алышат.
Генетикалык тизмек жүктөлгөндө, программа ал кайсы организмге тиешелүү экенин аныктап, белгилүү генетикалык үлгүлөр менен салыштырат. Бул аркылуу байланыштар жана мүмкүн болгон саламаттык коркунучтары картага түшүрүлөт.
“GPAP платформасы онлайн-инфраструктураны колдонгондорго өз маалыматтарынын үстүнөн толук көзөмөл жүргүзүүгө мүмкүнчүлүк берет.
Орток маалыматтар көп учурда саясий жана коммерциялык жактан сезимтал келет. Андыктан, анонимдүүлүк мүмкүнчүлүгү – ишенимди жана катышууну камсыз кылуунун зарыл шарты.
COVID‑19 учурунда алынган тажрыйба саламаттык боюнча маалыматтарды бөлүшүү канчалык кыйын экенин көрсөткөн.
Анткени, мындай маалыматтар улуттук кызыкчылыктарга коркунуч туудуруп калышы мүмкүн”, – деп да кошумчалаган GPAP платформасынын башчысы, профессор Хенрик С. Вегенер.
Илимий терминдерге түшүндүрмө:
Патоген – кожоюн организмде ооруну пайда кыла алган ар кандай организм же агент. Мисалы, бактериялар, вирустар, козу карындар же паразиттер. Алар клеткаларды жана ткандарды бузуу же уулуу заттарды (токсиндерди) бөлүп чыгаруу аркылуу ооруну жаратат жана оору түз байланыш аркылуу, аба-тамчы жолу менен, булганган жерлер аркылуу же кене сыяктуу алып жүрүүчүлөрдүн (векторлордун) жардамы менен жугат.
Патогендер илдетти адамдарга, жаныбарларга жана өсүмдүктөргө жуктура алат. Бактериялар жана козу карындар сыяктуу патогендик организмдердин өздөрүнүн патогендери да болушу мүмкүн. Мисалы, кээ бир антибиотиктер бактерияларды жок кылган козу карындардан өндүрүлөт.
Көпчүлүк патогендер конкреттүү түрлөргө гана жугат. Мисалы, жаныбарлардын бирине. Бирок кээ бирлери бир түрдөн башка түргө, мисалы, жаныбардын организминен адамга (зооноздук оорулар) өтө алат.
Белок тил моделдери (pLMs) – жасалма интеллекттин системалары. Ал белок тизмектеринин (“тилинин”) түзүлүшүн, функциясын жана туруктуулугун болжолдой алат.
Белоктун түзүлүшүн аныктоо – анын биологиялык функциясын түшүнүүнүн эң маанилүү биринчи кадамы. Андыктан, белоктун тизмегине негизделген түзүлүшүн алдын ала болжолдоо маселесине илимде чоң күч-аракеттер жумшалган.
Белок тизмектери – пептиддик байланыштар менен бириккен аминокислоталардын так жана түз сызыктуу тартиби, белоктун баштапкы түзүлүшү.
Бул тизмек адатта белоктун үч өлчөмдүү түзүлүшкө кандай бүктөлөрүн жана кандай функцияларын аткарарын аныктайт. Алар биологиялык изилдөөлөрдө жана биоинформатикада маанилүү рол ойнойт.
Ал эми “миллиондогон белок тизмектери” дегенде бактериялардан тартып, адамга чейинки организмдерди камтыган “белок ааламы” эске алынат.
Адам организминде эле ар түрдүү функцияларды аткарган 100 000ден ашык белок бар деп эсептелет.
Вируленттүүлүк факторлору – микроорганизмдер (бактериялар, вирустар, козу карындар, паразиттер) тарабынан өндүрүлгөн молекулалар, түзүмдөр.
Алар кожоюн организмге жугуу менен анын иммундук коргонуу системасын айланып өтүүгө жана ооруну пайда кылууга мүмкүндүк берет.
Вируленттүүлүк факторлору – вакциналарды жана терапиянын жаңы ыкмаларын иштеп чыгуудагы негизги максат.
Ал ыкмалар патогендерди жок кылууга эмес, алардын зыяндуу таасирин бейтараптоого багытталган. Бул өз кезегинде антибиотиктерге туруктуулуктун өнүгүүсү үчүн тандалма басымды азайтат.
Бактериянын геномдору – бактериянын генетикалык материалы, өлчөмү жана уюштурулушу боюнча бири-биринен олуттуу айырмаланып турушу мүмкүн.
Алар адатта бардык түрлөрдө кездешкен гендер ядросунан жана конкреттүү штаммга мүнөздүү маалыматты камтыган ийкемдүү гендердин жыйындысынан турат жана бул ар кандай экологиялык шарттарга ыңгайлашууга мүмкүндүк берет.
Шилтемелер:
- Маалымат макала EurekAlert! интернет порталынын https://www.eurekalert.org/news-releases/1121560 жана Дания Техникалык университетинин материалдарынын https://www.food.dtu.dk/english/news/global-platform-for-pandemic-preparedness-to-be-established-at-dtu-national-food-institute?id=329af449-7575-412f-9075-06913d8695b1 негизинде жазылды.
- Маалымат макалага негиз берген илимий изилдөө Bioinformatics https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article/doi/10.1093/bioinformatics/btag129/8532520?login=false журналында жарыяланган.
- Башкы сүрөт Unsplash.com сайтынан алынды, автору National Institute of Allergy and Infectious Diseases (АКШ).
- Илимий терминдерге түшүндүрмөнү Эл Илим коомдук фонду даярдады.
