انقلاب در علم زیست‌شناسی با پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها به کمک برنامه AlphaFold
مقاله “پیش‌بینی ساختار پروتئین با دقت بالا توسط AlphaFold” که در مجله Nature منتشر شده، دستاوردی بزرگ از شرکت DeepMind وابسته به گوگل است که توانسته مشکل چندین دهه‌ای “تاشدگی پروتئین” را با استفاده از روش یادگیری ماشین یا machine learning حل کند. AlphaFold می‌تواند ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها را از روی توالی اسیدهای آمینه با دقت نزدیک به روش‌های تجربی پیش‌بینی کند که تحولی اساسی در زیست‌شناسی مولکولی و علم پزشکی به‌وجود می‌آورد. از این روش می‌توان برای درک بهتر عملکرد پروتئین‌ها، کشف داروهای جدید و تحلیل بیماری‌هایی که به تاشدگی نادرست پروتئین مرتبط هستند، مانند آلزایمر و پارکینسون، استفاده کرد.
رهبری این پروژه توسط دمیس هسابیس، بنیان‌گذار و مدیرعامل DeepMind، و همچنین جان جامپر، پژوهشگر اصلی پروژه، انجام شده است. هسابیس با هدایت تیم و جامپر با پیشبرد جنبه‌های علمی آن، توانسته‌اند به دستاوردی برسند که جامعه علمی را تحت تأثیر قرار داده است.
روش به کار گرفته شده در AlphaFold شامل استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق است که دانش تکاملی و هندسی پروتئین‌ها را در پیش‌بینی ساختار آن‌ها ترکیب می‌کند. AlphaFold در رقابت CASP14 با دقت بی‌سابقه 0.96 آنگستروم در پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها، تمامی رقبا را پشت سر گذاشت. این موفقیت بزرگ، راه را برای پیش‌بینی سریع و دقیق ساختار میلیون‌ها پروتئین ناشناخته هموار کرد و تحقیقات زیست‌شناسی را به سطوح جدیدی از دقت و سرعت ارتقا داد.
یکی از مشکلات اساسی در زیست‌شناسی مولکولی این است که تعیین ساختارهای پروتئینی با روش‌های سنتی مانند کریستالوگرافی اشعه ایکس یا کرایو-الکترون میکروسکوپی بسیار زمان‌بر و هزینه‌بر است. AlphaFold این مشکل را با استفاده از یادگیری ماشینی حل کرده و راه را برای تحقیقاتی مانند بررسی بیماری‌های مرتبط با تاشدگی نادرست پروتئین، بهبود روش‌های کشف دارو و درک عملکرد پروتئین‌ها در مقیاس بزرگ هموار کرده است. پژوهشگرانی که پیش از این به دلیل محدودیت‌های فنی قادر به بررسی این ساختارها نبودند، اکنون می‌توانند به سادگی از طریق مدل‌های AlphaFold به این اطلاعات دسترسی پیدا کنند.
علاوه بر سرعت و دقت بالای این مدل، AlphaFold دسترسی به تحقیقات زیست‌شناسی ساختاری را قابل دسترسی کرده است. آزمایشگاه‌های کوچک‌تر که ممکن است منابع لازم برای روش‌های گران‌قیمت سنتی نداشته باشند، اکنون با استفاده از این فناوری می‌توانند ساختارهای پروتئینی پیچیده را به سرعت و با هزینه کمتر پیش‌بینی کنند. این دستاورد به‌طور قابل‌توجهی مرزهای زیست‌شناسی مولکولی را گسترش داده و می‌تواند به پیشرفت‌های گسترده‌ای در حوزه‌های مانند ژنتیک، کشف دارو و زیست‌شناسی محاسباتی منجر شود.
در نهایت، کار مشترک دمیس هسابیس و جان جامپر و تیم DeepMind با AlphaFold نه تنها راه را برای تحقیقات علمی پیشرفته در زمینه زیست‌شناسی باز کرده است، بلکه تأثیری عمیق بر آینده پژوهش‌های دارویی و درمانی خواهد داشت. این دستاورد به‌عنوان یکی از بزرگترین پیشرفت‌ها در علم زیست‌شناسی شناخته می‌شود و احتمالاً تأثیرات آن در دهه‌های آینده به روش‌های مختلف در جامعه علمی و پزشکی مشاهده خواهد شد.