AlphaFold 2: proteinen forma aurresaten duen algoritmoa

Kolaborazioak

Max Perutzek Nobel saria jaso zuen 1962an hemoglobinaren –hau da, odolari kolore gorria ematen dion proteinaren– egitura aurkitzeagatik.

Ziurrenik, proteina hitza irakurtzean, ia automatikoki haragiarekin lotuko dugu, elikagaietan pentsatuz gero, edo gorputzeko muskuluetan, giza gorputza baldin badugu buruan. Hala da, muskuluek proteina asko dituzte, molekula horien filamentuak baitira lerradura bidez uzkurdura sortzen duten egiturak.

AlphaFold
1. irudia: Max Perutzek Nobel saria jaso zuen 1962an, hemoglobinaren egitura aurkitu zuelako, odolari kolore gorria ematen dion proteina. Irudian, hemoglobinaren bereizmen handiko lehenengo eredua bukatzen. (Argazkia: Max Perutz Labs)

Muskuluak uzkurtzea eta, hala, horiek lan egitea eragiteaz gain, proteinek izaki bizidunentzat funtsezkoak diren beste zeregin batzuk ere betetzen dituzte. Organismoetan gertatzen diren ia erreakzio kimiko guztiak katalizatzen dituzte: arnasketa organoetatik ehunetara oxigenoa eramaten dute, substantziak zelulen kanpoaldetik barnealdera garraiatzen dituzte edo garraiatzen laguntzen dute, askotariko funtzioak betetzen dituzten zelulen barne arkitekturak eratzen dituzte, eta zelularen kanpoaldetik seinaleak jaso eta informazioa barrualdera eramaten dute, funtsezko beste zeregin batzuen artean.

Proteinek aminoazidoak dituzte, karbonoz, hidrogenoz, oxigenoz eta nitrogenoz osatutako molekula txikiak, eta horietako bat, zisteina, sufrez ere osatuta dago. Izaki bizidun gehientsuenek gehienez ere horrelako hogei aminoazido dituzte. Proteinak molekula horien kateak dira, askotariko luzeratakoak. Proteinen hiru dimentsioko egitura beren osaketaren mende dago, hau da, berauek osatzen dituzten aminoazidoen eta katean duten ordena zehatzaren mende. Egitura oso garrantzitsua da, proteinen funtzioa finkatzen duelako, eta oso sentikorra, beraz, giroko hainbat faktorek –erradiazioak, beroak eta pHak, besteak beste– alteratu egin dezakete eta, ondorioz, proteinak bere funtzioa betetzea oztopatuko lukete.

Gaur egun, egitura ezagutzeko zenbait metodo erabiltzen dira. Ohikoena X izpien kristalografia da, horiek egoera kristalinoan dagoen substantzia batera zuzentzen direnean osatzen den difrakzio ereduaren azterketan oinarritua. Teknika horretan, X izpien eta kristalaren elektroi hodeiaren arteko elkarrekintzak irudi bereizgarri bat sortzen du, difrakzio eredua, zeinak atomoen kokapena deduzitzea ahalbidetzen duen eta, beraz, baita molekularen egitura ere. Arazoa da metodo hori nekeza dela eta egitura askotan ezin dela aplikatu. Kriomikroskopia elektronikoa berriagoa da, oso tenperatura baxuetan izoztutako laginekin lan egin eta hala artefaktuak agertzea saihesten duen mikroskopia modalitate bat.

AlphaFold 2
2. irudia: MSK1 proteina edo kinasa proteina. (GIFa: BQUB1819-JNavarro CC BY-SA 4.0 lizentziapean. Iturria: Wikimedia Commons)

Bada, duela egun batzuk, esparru horretako aurrerapen teknologiko oso garrantzitsu bat ezagutarazi da, DeepMind enpresaren eskutik. Adimen artifizialaren bidez, algoritmo batek (AlphaFold 2 izenekoa) proteinen egitura zehaztu du, asmatze maila oso handiarekin, haien aminoazidoen sekuentziatik abiatuz.

AlphaFold 2 metodoa ez da oinarritzen molekulen propietate fisiko-kimikoen ezagutzan eta, ezagutza horretatik abiatuta, haien propietateen eta formaren dedukzioan. AlphaFoldek ehun eta hirurogeita hamar mila proteinako aminoazidoen egiturak eta sekuentziak konparatzen ditu (naturan berrehun milioi proteina daude); erkatze horretatik abiatuz «ikasi» egiten du eta egitura ezezaguna izan arren sekuentzia ezaguna duten proteinen forma aurresaten du.

AlphaFolden sortzaileen ustez, garapen hau xede espezifikoetan eragiteko forma egokia duten sendagaiak diseinatu eta ekoizteko atea izango da. Agian goizegi da hori esateko. Baina aurrerapena ikaragarria da eta izaki bizidunen egituren ezagutzan eta horren aplikazio posibleetan mugarri bat ezarriko du.

Erreferentzia bibliografikoak:

Le Page, Michael (2020). DeepMind’s AI biologist can decipher secrets of the machinery of life. New Scientist, 3311. 2020ko abenduaren 5ean argitaratua.

Service, Robert F. (2020). ‘The game has changed.’ AI triumphs at solving protein structures. Science Magazine. doi:10.1126/science.abf9367


Egileaz:

Juan Ignacio Pérez Iglesias (@Uhandrea) UPV/EHUko Fisiologiako katedraduna da eta Kultura Zientifikoko Katedraren arduraduna.

2 iruzkinak

Utzi erantzuna

Zure e-posta helbidea ez da argitaratuko. Beharrezko eremuak * markatuta daude