Trí tuệ nhân tạo giúp dự đoán cấu trúc protein 3D có thể dẫn đến nghiên cứu ung thư

AI cũng có thể dẫn đến những đổi mới trong các loại thuốc mới để điều trị bệnh.
Trí tuệ nhân tạo giúp dự đoán cấu trúc protein 3D có thể dẫn đến nghiên cứu ung thư
Hình minh họa 3D của một chuỗi axit amin trong protein.

Các nhà nghiên cứu đã tìm ra cách sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) để dự đoán cấu trúc 3 chiều của protein.

Hiện nay, công nghệ gen được sử dụng để tìm ra trình tự axit amin của protein. Axit amin là thành phần cấu tạo của protein. Thông thường, việc cố gắng khám phá hình dạng 3D của cấu trúc protein là rất tốn kém và mất thời gian. Tuy nhiên, kỹ thuật sử dụng AI giúp hiểu hình dạng 3D của các nếp gấp protein một cách hiệu quả và nhanh chóng. Các nhà nghiên cứu đã cố gắng tìm hiểu điều gì làm cho protein có hình dạng nhất định và làm thế nào để dự đoán hình dạng từ các chuỗi axit amin.

Alpha Fold 2
Nhóm nghiên cứu đã kết hợp một loại trí tuệ nhân tạo có tên là Alpha Fold 2 vào nghiên cứu. Nhóm đã đào tạo AI để giải quyết cấu trúc 3D của protein từ trình tự axit amin. Alpha Fold 2 là một mạng thần kinh được tạo ra bởi Deep Mind, một công ty trí tuệ nhân tạo thuộc sở hữu của Google. Alpha Fold 2 đã dự đoán chính xác các trình tự, để lại nhiều ấn tượng cho các nhà nghiên cứu, đặc biệt là khi nhóm trình bày kết quả tại một cuộc thi đánh giá hàng năm được gọi là Đánh giá quan trọng về dự đoán cấu trúc protein (CASP). Nhóm nghiên cứu đã trình bày đầy đủ các bộ protein cho 11 loài khác nhau, bao gồm cả con người.

Alpha Fold 2 hiện có dữ liệu từ hơn 300.000 kiểu máy. Các nhà nghiên cứu đã đánh giá các cấu trúc mới được tạo sẵn và so sánh chúng với những cấu trúc hiện có. Họ kết luận rằng Alpha Fold 2 đã đóng góp thêm 25% cấu trúc protein chất lượng cao mà trước đây chưa có trong dữ liệu.

ADDAFFI

Mặc dù các protein đóng vai trò quan trọng trong bệnh tật như ung thư đã được biết đến, nhưng việc áp dụng AI vào thông tin sẽ cho phép hiểu sâu hơn về chức năng của các protein ở cấp độ phân tử của chúng. Dữ liệu cấu trúc về các protein này sẽ giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về các protein và biết được những phân tử khác có thể tương tác trong tế bào. Điều này có thể cho phép tạo ra một loại thuốc mới có thể can thiệp vào các chức năng của protein khi chúng bị thay đổi.

Hạn chế trong nghiên cứu
Nhóm nghiên cứu đã tìm thấy những hạn chế với khả năng sử dụng Alpha Fold 2. Nhóm nhận thấy rằng AI có một số vấn đề liên quan đến thuật toán, trong đó có vấn đề với việc tạo lại phức hợp protein hoặc thu thập protein. Các protein thường làm việc chung với nhau để thực hiện một chức năng sinh học. Tuy nhiên, dự đoán cách các protein khác nhau có thể kết dính với nhau là mong muốn, nhưng bị hạn chế khi sử dụng thuật toán.

Một hạn chế khác là không thể hiển thị cấu trúc của các protein đột biến, các protein được mã hóa bằng đột biến gen như thay đổi axit amin, có thể gây ra sự mất ổn định của protein với các axit amin trên trình tự của nó. Những đột biến này dẫn đến hoạt động bất thường của cấu trúc protein, thường dẫn đến các bệnh như ung thư.

Đóng góp của AI cho nghiên cứu
Mặc dù còn những hạn chế nhưng nhóm nghiên cứu nhận thấy tác dụng to lớn của Alpha Fold 2 đối với nghiên cứu, và đóng góp chung cho lĩnh vực nghiên cứu y sinh học. “Việc ứng dụng AlphaFold2 [và các công cụ sắp tới] sẽ có tác động biến đổi trong khoa học đời sống”, các nhà nghiên cứu tuyên bố.

ADDAFFI

Nghiên cứu bao gồm hàng nghìn mô hình protein 3D mới và nhóm đang mong đợi tác động của trí tuệ nhân tạo trong tương lai đối với việc phát hiện ra các protein mới, có thể dẫn đến các phương pháp điều trị mới.

Nhựt Thanh
Theo Interesting engineering
CÙNG CHUYÊN MỤC
ĐỌC THÊM