Struktur 3D dari hampir 200 juta protein akhirnya telah diprediksi | Berita sains dan teknologi

Perusahaan kecerdasan buatan DeepMind telah mengumumkan terobosan ilmiah medis besar dalam menentukan struktur hampir 200 juta protein.

Protein bukanlah molekul dua dimensi, melainkan memiliki sifat kimia yang ditentukan oleh bentuk tiga dimensinya — tetapi mencari tahu bentuk-bentuk itu adalah proses yang intens.

Terobosan ini memiliki implikasi yang signifikan untuk kedokteran, dan penelitian baru dari DeepMind yang didukung Google dipuji sebagai “potensi untuk secara dramatis memajukan pemahaman kita tentang biologi.”

Protein terdiri dari rantai asam amino, tetapi tanpa mengetahui bagaimana rantai ini terhubung, tidak mungkin untuk mengetahui bagaimana mereka dapat berinteraksi dengan sel manusia dan dimodifikasi.

Selama setahun terakhir, DeepMind, yang dimiliki oleh perusahaan induk Google Alphabet, membagikan buah dari sistem AI yang disebut AlphaFold yang dapat memprediksi struktur 3D protein dari urutan asam amino satu dimensinya.

Setahun sebelumnya, gamer PC telah diminta untuk melakukannya menyumbangkan sebagian dari kekuatan komputasi mereka hingga upaya internasional untuk mempelajari penyakit seperti COVID-19 dan Alzheimer untuk mensimulasikan dinamika molekuler pelipatan protein.

Ini adalah topik yang sangat penting untuk ilmu kedokteran karena struktur protein menentukan reaksi kimia dalam sel manusia dan dengan demikian seluruh tubuh manusia – tetapi sampai sekarang hanya sebagian kecil dari struktur protein yang diketahui.

Pengumuman DeepMind dan database struktur protein, yang terbuka untuk umum, secara dramatis meningkatkan jumlah struktur protein yang diketahui dari hampir satu juta menjadi lebih dari 200 juta.

Ini dikembangkan dalam kemitraan dengan EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), yang Direktur Jenderal Edith Heard mengatakan: “AlphaFold sekarang menawarkan tampilan 3D dari alam semesta protein.”

“Kami kagum dengan kecepatan AlphaFold yang telah menjadi alat yang sangat diperlukan bagi ratusan ribu ilmuwan di laboratorium dan universitas di seluruh dunia,” kata Demis Hassabis, pendiri dan CEO DeepMind.

“Dari memerangi penyakit hingga mengatasi polusi plastik, AlphaFold telah memberikan dampak luar biasa pada beberapa tantangan global terbesar kami,” tambah Mr. Hassabis.

“Kami berharap basis data yang diperluas ini akan mendukung lebih banyak ilmuwan dalam pekerjaan penting mereka dan membuka jalan penemuan ilmiah yang benar-benar baru.”

Penelitian ini disambut baik oleh para ilmuwan yang telah menggunakan model AlphaFold untuk mengembangkan antibodi anti-malaria dan bahkan enzim khusus yang dapat memecah plastik.

Sejak diluncurkan, lebih dari 1.000 makalah ilmiah telah diterbitkan dan database telah diakses oleh lebih dari 500.000 peneliti dari lebih dari 190 negara.

Area penelitian lain yang dimungkinkan oleh database termasuk kesehatan lebah madu, pemahaman pembentukan es dan penyakit yang terabaikan seperti penyakit Chugs dan leishmaniasis.

“Ini hanya efek dari sejuta prediksi; bayangkan dampaknya ketika lebih dari 200 juta prediksi struktur protein dapat diakses secara terbuka di database AlphaFold,” kata Sameer Velankar, yang memimpin tim database protein di EMBL-EBI di Eropa.