Bu məqalə Science X-nin redaktorluq prosesi və siyasətlərinə uyğun olaraq nəzərdən keçirilib. Tərcüməçilər məzmunun etibarlılığını təmin edərkən aşağıdakı xüsusiyyətləri vurğulayıblar:
Proteinlərdəki konformasiya dəyişiklikləri onların funksiyasına vacibdir, lakin AlphaFold3 kimi ən müasir süni intellekt üçün proqnozlaşdırmaq çətinlik çəkir. Molekulyar Elmlər İnstitutunun (IMS) və Gelişmiş Tədqiqatlar üzrə Tələbə Universitetinin tədqiqatçıları SOKENDAI, proqnozlaşdırılmış quruluşlar arasında bir itkisiz qüvvə təqdim etdi, AlphaFold3-ün standart parametrlərinin nadir hallarda tutduğu çoxlu konformaciyalı vəziyyətləri nümunə almasına imkan verdi.
Proteinlər amino turşulardan hazırlanan zəncirli molekullardır və bu amino turşuların ardıcıllığı ilə müəyyən edilmiş üçölçülü strukturlara qatılırlar. Bir ligandın (proteinə bağlanan bir molekulun) bağlanması kimi göstəricilərə cavab olaraq, sintez və ya maddələrin daşınması kimi funksiyaları yerinə yetirmək üçün konformaciyalı hallar kimi tanınan bu quruluşun müxtəlif formaları arasında keçirlər.
Yalnız amin turşularının ardıcıllığından qatlanmış quruluşu proqnoz elmində uzun müddətdir ki, Google DeepMind-dəki tədqiqatçılar AlphaFold-u inkişaf etdirənə qədər bir çətinlik çəkirdi. Bu, yüksək dəqiq quruluş proqnozlaşdırmasını təmin edən bir AI. Bu nailiyyət üçün tədqiqatçılar John Jumper və Demis Hassabis 2024 Nobel kimya mükafatını paylaşdılar.
Bununla birlikdə, proteinlər bir çox konformaciyalı vəziyyətlər arasında keçərək fəaliyyət göstərsə də, AlphaFold bir çox protein üçün yalnız bir konformaciyanı proqnozlaşdırır, bu da dərman dizaynı da daxil olmaqla həyat elmlərinə tətbiqini məhdudlaşdırır. Jun Ohnuki və Kei-ichi Okazaki (Molecular Science Institute (IMS), Milli Təbii Elmlər İnstitutları və SOKENDAI Gelişmiş Tədqiqatlar üzrə Tələbə Universitetində) tədqiqat qrupu, konformaciyalı dəyişikliklərin nümunə alınması üçün yeni bir AlfaFold əsaslı metod hazırlamağa başladı.
Qrup indi AlphaFold-da proqnozlaşdırılmış strukturlar arasında bir itkinci qüvvə tətbiq edən və AlphaFold-da standart parametrləri ilə çətin olan protein konformasiya dəyişikliklərini proqnozlaya bilən nümunə götürmə sxemini hazırlayıb. Nəticələr JACS Au jurnalında dərc olunub.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
