Scientific American<\/a>.<\/p>\nTeadlased on valkude t\u00e4pset voltumist uurinud juba aastak\u00fcmneid. Pikalt oligi see bioloogias \u00fcks suuremaid pudelikaelu: piltlikult \u00f6eldes oli iga valgustruktuuri kirjeldamine mahult v\u00f5rreldav doktorit\u00f6\u00f6ga. M\u00f5ne aja eest tegi Google’i Deepmind oma tehisaruga AlphaFold valdkonnas l\u00e4bimurde. Mudelit saatnud edu andis t\u00f5uke \u00fcleilmsele tehnoloogilisele v\u00f5idujooksule ja saavutust on n\u00fc\u00fcdseks p\u00e4rjatud Nobeli keemiapreemiaga.\u00a0<\/p>\n
Info loodusest enesest<\/p>\n
N\u00fc\u00fcd astus samale areenile San Franciscos tegutsev biomeditsiini instituut Chan Zuckerberg Biohub. Instituudi teadusjuhi Alex Rivesi meeskond t\u00f6\u00f6tas v\u00e4lja mudeli ESMFold2, mis tugineb miljardite valguj\u00e4rjestuste peal treenitud keelemudelile. T\u00f6\u00f6r\u00fchma hinnangul edestab nende lahendus nii AlphaFoldi uusimat versiooni kui ka teisi samalaadseid tehisarusid.<\/p>\n
Uus s\u00fcsteem eristub konkurentidest eelk\u00f5ige oma mahu poolest. Teadlased koondasid uude atlasesse 1,1 miljardi valgu ennustatud struktuurid. Lisaks sisaldab andmebaas infot 6,8 miljardi valguj\u00e4rjestuse kohta, mida polnud seni p\u00f5hjalikult kirjeldatud. See seljatab suurelt varasemad, ligikaudu paarisaja miljoni kirjega andmebaasid.<\/p>\n
Suur osa mudeli andmetest p\u00e4rineb otse loodusest ehk metagenoomilistest j\u00e4rjestustest. Teadlased eraldasid anal\u00fc\u00fcsitud p\u00e4rilikkusainet mullast, ookeaniveest ja muudest elukeskkondadest, mida n\u00e4iteks AlphaFoldist ei leia.<\/p>\n
Projekti eestvedaja Alex Rivesi s\u00f5nul teeb ESMFold2 valkude komplekside ja vastasm\u00f5jude m\u00e4\u00e4ramisel senistele lahendustele \u2013 sealhulgas AlphaFold3-le \u2013 silmad ette. N\u00e4iteks suudab see t\u00e4psemini n\u00e4idata, kuidas antikehad oma sihtm\u00e4rkide ehk antigeenide k\u00fclge haakuvad.<\/p>\n
V\u00e4rskes eeltr\u00fckis kirjeldavad uurijad, kuidas nad lasid mudelil disainida uusi antikehi ja teisi valke,\u00a0 mis klammerduksid tugevalt v\u00e4hi ja immuunhaigustega seotud valkude k\u00fclge. Kui uurijad valgud valmis s\u00fcnteesisid ja katseklaasis proovile panid, selgus, et suur osa neist t\u00f6\u00f6taski t\u00e4pselt nii, nagu masin ennustas.\u00a0<\/p>\n
ESMFold2 ei paista silma pelgalt oma mastaabiga, vaid t\u00f5otab k\u00f5igutada tehisaruarendajate senist v\u00f5imud\u00fcnaamikat. Uus atlas ja mudel on t\u00e4iesti avatud l\u00e4htekoodiga. See t\u00e4hendab, et neid tohib \u00e4ritegevuseks piiramatult kasutada. Teised suurettev\u00f5tted, nagu Google DeepMindist v\u00e4lja kasvanud Isomorphic Labs, pakuvad seevastu pigem suletud lahendusi. Avatud teaduse pooldajatele on tasuta t\u00f6\u00f6riistad oluline v\u00f5it.<\/p>\n
Uuringuga mitte seotud Massachusettsi Tehnoloogiainstituudi arvutusbioloog Sergey Ovchinnikov m\u00e4rkis, et t\u00e4nu vabale kasutusloale levib uus mudel ilmselt laialt. Tema s\u00f5nul hakkab uus atlas siiski senist AlphaFoldi andmebaasi pigem t\u00e4iendama, mitte asendama. Rootsi Lundi \u00dclikooli arvutusbioloog Gemma Atkinson nimetas atlast seevastu bioloogia vallas erakordseks ressursiks. Suured keelemudelid oskavad tema hinnangul h\u00e4sti \u00e4ra tabada valkude bioloogia p\u00f5hireegleid.<\/p>\n
Kiirem ravimiarendus?<\/p>\n
Teadlased ongi juba leidnud kirjeldatud andmebaasist uusi seoseid. N\u00e4iteks tuvastasid nad struktuurse sarnasuse mikroobide kaitses\u00fcsteemide ja \u00fche mullaseene geene redigeeriva valgu vahel. Bioloogid leiavad sarnaseid geenit\u00f6\u00f6tlusvalke \u00fcha enam ka teistest p\u00e4ristuumsetest liikidest. Edasine anal\u00fc\u00fcs v\u00f5iks aidata \u00fchendada varem kaardistatud valdkonnad kaardistamata ala ehk looduse n-\u00f6 tumeainega.<\/p>\n
Vaba juurdep\u00e4\u00e4su k\u00f5rval paistab ESMFold2 silma toore v\u00f5imekusega. Eriti h\u00e4sti suudab see hinnata mitme vastastikm\u00f5jus valgu struktuuri. T\u00f6\u00f6r\u00fchma andmetel ennustab mudel varasematest lahendustest paremini, kuidas omavahel kokku puutuvad valgukompleksid t\u00e4pselt paiknevad. Keerulisemaid bioloogilisi s\u00fcsteeme mudeldades on taolised seosed eriti olulised.\u00a0 Eelis annab lootust, et uusi teadmisi saab meditsiinis ka p\u00e4riselt \u00e4ra kasutada.<\/p>\n
Edusammudele vaatamata nendivad teised teadlased, et s\u00fcsteemil on omad kitsaskohad. Souli Rahvusliku \u00dclikooli teadlase Martin Steineggeri s\u00f5nul tuleb veel t\u00f5estada, et\u00a0 mudel suudab ennustada juba tuntud valkudest tugevalt erinevaid struktuure. Esimese p\u00f5lvkonna ESMFoldiga saadud kogemuste p\u00f5hjal valmistas ebatavaliste struktuuride tuvastamine tehisarule raskusi. University College Londoni arvutusbioloog Christine Orengo nentis aga, et k\u00f5ik masina ennustused tuleb edaspidi p\u00f5hjalikult \u00fcle vaadata.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Chan Zuckerberg Biohubi teadlased l\u00f5id uue tehisarumudeli ESMFold2, mis suudab ennustada enam kui miljardi valgu struktuuri. Avatud l\u00e4htekoodiga…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":192917,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_share_on_mastodon":"0"},"categories":[80],"tags":[82361,26,27,37,33,35,82363,34,36,31,32,21,28,29,95,2538,19,25,52492,2964,23,24,22,20,82362,2971,52491,30,92,93,94],"class_list":["post-192916","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-maailm","tag-alphafold","tag-breaking-news","tag-breakingnews","tag-ee","tag-eesti","tag-eesti-keel","tag-esmfold2","tag-estonia","tag-estonian","tag-featured-news","tag-featurednews","tag-headlines","tag-latest-news","tag-latestnews","tag-maailm","tag-meditsiin","tag-news","tag-populaarseimad-lood","tag-proteiin","tag-proteiinid","tag-top-stories","tag-topstories","tag-uldised-uudised","tag-uudised","tag-valguatlas","tag-valgud","tag-valk","tag-viimased-uudised","tag-world","tag-world-news","tag-worldnews"],"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@ee\/116676306243264870","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ee\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/192916","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ee\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ee\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ee\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ee\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=192916"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ee\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/192916\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ee\/wp-json\/wp\/v2\/media\/192917"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ee\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=192916"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ee\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=192916"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ee\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=192916"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}