AlphaFold 3: Πρόβλεψη των Δομών και των Αλληλεπιδράσεων Όλων των Μορίων της Ζωής!
AlphaFold 3: Πρόβλεψη των Δομών και των Αλληλεπιδράσεων Όλων των Μορίων της Ζωής!
H Deepmind έχει καταφέρει εκτοξεύει τον ενθουσιασμό της επιστημονικής κοινότητας με κάθε νέα δημοσίευση της. Αυτό έκανε ακόμα μία φορά με την δημοσίευση του AlphaFold 3 στο περιοδικό Nature.
Πρόκειται για ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης ικανό να προβλέψει την δομή και τις αλληλεπιδράσεις πρωτεϊνών και άλλων βιολογικών δομών με αξιοσημείωτη ακρίβεια.
Η ταχύτητα και η ακρίβεια ενός τέτοιου μοντέλου, αναμένεται να επιταχύνει σημαντικά την έρευνα της μελέτης δύσκολων ασθενειών και τον σχεδιασμό νέων φαρμάκων.
Γιατί έχει τόση σημασία
Οι πρωτεΐνες είναι τρισδιάστατες δομές που προέρχονται από μία σειρά αμινοξέων που αναδιπλώνονται μεταξύ τους.
Η δομή που θα προκύψει από αυτές τις αναδιπλώσεις, μας δίνει σημαντικές πληροφορίες για την φύση και τις ιδιότητες της κάθε πρωτεΐνης.
Οι πειραματικές μέθοδοι για την μελέτη αυτών των πρωτεϊνικών δομών βασίζονται σε εκτεταμένες και επαναλαμβανόμενες δοκιμές που μπορεί να διαρκέσουν χρόνια, απαιτούν πολύ εξειδικευμένο εξοπλισμό και μπορεί να κοστίσουν εκατομμύρια δολάρια.
Με την χρήση του AlphaFold όμως, το πρόβλημα της αναδίπλωσης πρωτεϊνών λύνεται πολύ πιο γρήγορα, και πιο αποτελεσματικά.
Το 2020, με την κυκλοφορία του AlphaFold 2 είδαμε πως πρόβλημα της αναδίπλωσης πρωτεϊνών μπορεί να επιλυθεί αποτελεσματικά από ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης.
Το AlphaFold 3 όμως φαίνεται πως πέρα από την δομή των πρωτεϊνών, μπορεί να προβλέψει και την δομή και την αλληλεπίδραση μορίων DNA, RNA, και άλλων μορίων “συνδετών” (ligands), που χρησιμοποιούνται στην μελέτη και τον σχεδιασμό φαρμάκων.
H Τεχνολογία πίσω από το AlphaFold 3
Το AlphaFold 3 βασίζεται στις ήδη εντυπωσιακές δυνατότητες του μοντέλου AlphaFold 2.
To AlphaFold εκπαιδεύτηκε “μελετώντας” περίπου 100 χιλιάδες ακολουθίες και δομές γνωστών πρωτεϊνών.
Πολύ χονδρικά, το AlphaFold 2 ξεκινάει λαμβάνοντας σαν είσοδο μία σειρά αμινοξέων. Στην συνέχεια, ψάχνει σε μία βάση γνωστών πρωτεϊνικών ακολουθιών για παρόμοιες ακολουθίες και ετοιμάζει μία αρχική διάταξη για τα αμινοξέα εισόδου. Έπειτα, αυτή η διάταξη περνάει μέσα από ένα δίκτυο μετασχηματιστών, όπως αυτά που γνωρίσαμε στα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα τύπου chatGPT. Το μοντέλο του AlphaFold 2 ονομάζεται Evaformer (Evolution Transformer) και χρησιμοποιεί τον μηχανισμό της προσοχής για να εντοπίσει ποια σημεία της ακολουθίας εισόδου έχουν μεγαλύτερη σημασία για τις αναδιπλώσεις που θα ακολουθήσουν.
Στο τέλος χρησιμοποιεί αυτές τις πληροφορίες για να σχηματίσει την τρισδιάστατη δομή της πρωτεΐνης.
Το AlphaFold 3 τώρα, αντικαθιστά τον Εvaformer με μία απλούστερη δομή, και εισάγει κάποιες ακόμα αρχιτεκτονικές αλλαγές. Η πιο αξιοσημείωτη είναι η χρήση ενός μοντέλου Diffusion. H τεχνολογία δηλαδή που βρίσκουμε πίσω από την δημιουργία Α.Ι. εικόνων.
Το μοντέλο diffusion παίρνει σαν είσοδο συντεταγμένες ατόμων με θόρυβο και μαθαίνει να προβλέπει τις πραγματικές συντεταγμένες.
Είναι πραγματικά εντυπωσιακό και αξιοσημείωτο το πως μεταφέρεται οριζόντια η πρόοδος από έναν τομέα της τεχνητής νοημοσύνης όπως η σύνθεση κειμένου και εικόνων σε έναν εντελώς διαφορετικό τομέα όπως η σύνθεση βιολογικών δομών.
Εντυπωσιακά ερευνητικά παραδείγματα
Το paper του AlphaFold 2 μετράει περισσότερες από 22 χιλιάδες αναφορές από άλλες επιστημονικές δημοσιεύσεις. Οι δυνατότητες του AlphaFold αξιοποιούνται για κάποιες πολύ εντυπωσιακές εφαρμογές όπως η σύνθεση ενζύμων με σκοπό την διάσπαση και την δημιουργία 100% ανακυκλώσιμων πλαστικών.
Έρευνες από το πανεπιστήμιο του Cambridge χρησιμοποιούν το AlphaFold για την αναζήτηση αποτελεσματικότερων εμβολίων για την μαλάρια. Ενώ, στο πανεπιστήμιο του Colorado μελετάται η αντίσταση στα αντιβιοτικά με την βοήθεια του AlphaFold.
Οι προβλέψεις και η ακρίβεια του AlphaFold 3 ξεπερνούν όλες τις υπάρχουσες μεθόδους, συνεπώς η χρήση του AlphaFold 3 από την ερευνητική κοινότητα αναμένεται να μας προσφέρει νέες επαναστατικές μελέτες!
Ελεύθερη και ανοιχτή πρόσβαση
Η Deepmind προσέφερε την αρχιτεκτονική και το μοντέλο του AlphaFold 2 ελεύθερα και ανοιχτά στην ερευνητική κοινότητα με σκοπό να επιταχύνει την έρευνα και να επωφεληθεί περισσότερος κόσμος από τις δυνατότητες του. Το AlphaFold 3 αναμένεται να επιταχύνει ραγδαία την μελέτη και την ανάπτυξη νέων φαρμάκων και την καταπολέμηση δύσκολων ασθενειών. Συνεχίζοντας στην ίδια λογική, η Deepmind δημιούργησε τον AlphaFold Server. Ένα ερευνητικό εργαλείο εύκολο στην χρήση που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την μελέτη και την σύνθεση βιολογικών δομών. Αυτό το εργαλείο διατίθεται εντελώς δωρεάν και μπορεί να το δοκιμάσει ο καθένας αυτή την στιγμή από τον παραπάνω σύνδεσμο.
Μέσα από τον AlphaFold Server βιολόγοι μπορούν να παράγουν μοριακές δομές με λίγα μόνο κλικ χωρίς να διαθέτουν ακριβούς υπολογιστικούς πόρους ή εξειδίκευση στην μηχανική μάθηση.
Ασφάλεια
Η ελεύθερη κυκλοφορία ενός τέτοιου εργαλείου είναι λογικό να εγείρει αρκετές ανησυχίες σχετικά με την βιοηθική και την ασφάλεια. Η ομάδα της Deepmind εργάζεται από την πρώτη στιγμή σε συνεργασία με ερευνητές σε θέματα βιοασφάλειας για να αντιμετωπίσουν και να περιορίσουν πιθανούς κινδύνους, ενώ ταυτόχρονα να μπορούν να μοιραστούν τα οφέλη αυτής της τεχνολογίας με όλη την επιστημονική κοινότητα.
Μπορείτε να διαβάσετε περισσότερα για τα θέματα ασφαλείας σε αυτόν τον σύνδεσμο.
