במה שצוטט בתור “התרומה המשמעותית ביותר שבינה מלאכותית (AI) סיפקה עד כה לקידום הידע המדעי של האנושות” חברת DeepMind בשיתוף “המעבדה האירופית לביולוגיה מולקולארית” (EMBL) פרסמו את מסד הנתונים השלם ביותר לחיזוי המבנים התלת-מימדיים של חלבונים אנושיים
[תרגום מאת ד”ר משה נחמני]
חברת DeepMind (חברה בריטית לפיתוח בינה מלאכותית שהוקמה בספטמבר 2010 בשם DeepMind Technologies, ונרכשה על ידי גוגל בשנת 2014. בשנת 2015 הועברה מגוגל לאלפאבית) הודיעה היום על שיתוף פעולה עם “המעבדה האירופית לביולוגיה מולקולארית” (EMBL) במטרה לייצר את מסד הנתונים השלם והמדויק ביותר עד כה הכולל בתוכו חיזויים של מודלים מבניים של חלבונים במסגרת הפרוטאום האנושי. מסד נתונים זה יכסה את כל עשרים אלפי החלבונים המבוטאים על ידי הגנום האנושי, והנתונים יהיו זמינים באופן נגיש ופתוח בפני הקהיליה המדעית. מסד הנתונים בשילוב המערכת של הבינה המלאכותית מספקים לחוקרים העוסקים בתחום של ביולוגיה מבנית כלים חדשים עוצמתיים לבחינת המבנה התלת-מימדי של כל חלבון, תוך בריאת עידן חדש של ביולוגיה המתבססת על בינה מלאכותית.
מערכת הבינה המלאכותית AlphaFold הוכרה בשנת 2020 על ידי הקהיליה המדעית כפתרון השלם ביותר לאתגר עצום שנמשך חמישים שנים של חיזוי המבנה של חלבונים. מסד הנתונים המבוסס על מערכת זו עושה שימוש גם בתגליותיהם של דורות של מדענים, החל מהחלוצים הראשונים של תחום הדימות והקריסטלוגרפיה של חלבונים, ועד אלפי החיזויים שנעשו על ידי מומחים בתחום וביולוגיים מבניים שהקדישו שנים רבות של ניסויים בחלבונים מאז ומעולם. מסד הנתונים מרחיב באופן משמעותי את הידע שהצטבר באשר למבני חלבונים, כאשר הוא יותר ממכפיל את מספר המבנים של חלבונים אנושיים בכושר הפרדה גבוה הזמינים לחוקרים. קידום ההבנה של אבני בניין אלו של החיים, הקשורים לכל התהליכים הביולוגיים בכל היצורים החיים, יסייע לחוקרים במגוון תחומים להאיץ את המחקר שלהם. בשבוע שעבר התפרסמה המתודולוגיה שבבסיס המערכת החדשנית הזו במסגרת קוד המקור הפתוח והנגיש לכולם בכתב העת המדעי היוקרתי Nature. כעת, התפרסם מאמר נוסף המספק את התמונה השלמה ביותר של חלבונים המרכיבים את הפרוטאום האנושי, ובנוסף פורסמו הנתונים של עשרים אורגניזמים נוספים שחשובים בתחום המחקר הביולוגי.
בינה מלאכותית להאצת קצב התגליות המדעיות
“המטרה שלנו בחברת DeepMind הייתה תמיד לפתח בינה מלאכותית ואז להשתמש בה ככלי שיעזור להאיץ את קצב התגליות המדעיות בעצמן, ובכך לקדם את ההבנה שלנו אודות העולם שמסביבנו”, אמר המייסד והמנכ”ל של החברה (Demis Hassabis). “השתמשנו במערכת שלנו AlphaFold על מנת ליצור את התמונה השלמה והמדויקת ביותר של הפרוטאום האנושי. אנו סבורים כי זו התרומה המשמעותית ביותר שבינה מלאכותית (AI) סיפקה עד כה לקידום הידע המדעי של האנושות, ומהווה הדגמה מופלאה של סוגי התועלות שתחום זה יכול לספק לאנושות”.
היכולת לחזות את המבנה של חלבון בעזרת הדמיות מחשב על סמך רצף חומצות האמינו שלו – במקום לקבוע את המבנה באופן ניסויי ובמשך שנים בעזרת שיטות יקרות ומפרכות – מסייע כבר עתה לחוקרים להשיג בתוך חודשים אחדים תוצאות שהתקבלו בעבר רק לאחר שנים רבות. “מסד הנתונים של AlphaFold הוא דוגמה מצוינת של מעגל הקסמים של קוד פתוח”, אמרה המנהלת הכללית של EMBL, החוקרת Edith Heard. “המערכת עברה תרגול תוך שימוש בנתונים שנלקחו מתוך מקורות ציבוריים שנבנו על ידי הקהיליה המדעית, כך שהגיוני לפרסם באופן חופשי ונגיש לציבור את התוצאות שלה. שיתוף החיזויים באופן פתוח ונגיש יאפשר לחוקרים לקבל תובנות חדשות ולהגיע לתגליות חשובות בתחום. אני באמת סבור כי המערכת שלנו היא פריצת דרך בתחום מדעי החיים, וגאה לאפשר גישה פתוחה למקור נהדר זה”.
המערכת מסייעת כבר עתה לחוקרים בתחום: אחד ממרכזי המחקר מפתחים בעזרתה אנזימים המשמשים למחזור של חומרי פלסטיק מהמזהמים ביותר; חוקרים מאוניברסיטת קולוראדו נעזרים בה על מנת לבחון עמידות של חיידקים, וחוקרים מאוניברסיטת קליפורניה על מנת להגדיל את הבנתם באשר לביולוגיה של נגיף הקורונה. בנוסף לפרוטאום האנושי, מסד הנתונים פרסם 350 אלפי מבני חלבונים של אורגניזמים חשובים אחרים הנפוצים במחקר הביולוגיה, כגון אשריכיה קולי, זבוב הפירות, עכברים, דגי זברה, הפרזיט האחראי למלריה וחיידק השחפת.
מסד הנתונים והמערכת אמורים להתעדכן באופן מחזורי תוך כדי שיפור ושדרוג המערכות ותכנון להרחיב משמעותית את כיסוי החלבונים לכמעט כל חלבון ידוע למדע שעבר הרצפה – יותר ממאה מיליוני מבנים.
2 תגובות
ישנו חוקר צעיר במכון ויצמן שעושה זאת. זכה השנה בפרס בלוואטניק. איני נזכר בשמו.
הגילוי החשוב ביותר בביולוגיה מאז מיפוי הגנום האנושי