AlphaFold neyron tarmog‘i tarixda ilk bora aminokislotalar tartibiga asoslanib, murakkab oqsillarning fazoviy shaklini aniq ko‘rsatishga imkon berdi. “Daryo” bu haqida Naked-Sciense nashrida e’lon qilingan maqolani tarjima tariqasida taqdim qiladi.

Sun’iy intellekt biologiya fani qarshisida deyarli yarim asr muddatdan beri dolzarb bo‘lib turgan masalani – oqsillarning birlamchi strukturasiga asoslanib, ularning uchinchi tartib strukturasini aniqlash masalasini hal etdi. Endilikda yirik oqsil molekulasining aminokislota ketma-ketligini bilgan holda uning uch o‘lchamli fazoviy konfiguratsiyasini hosil qilish mumkin. Bu haqida Britaniyaning DeepMind nomli startapi bergan press-relizda xabar qilinmoqda.

Foto: Argonne National Laboratory

Gap shundaki, oqsillarning xossalari va funksiyalari ularning uch o‘lchamli strukturasiga ko‘ra belgilanadi va oqsillarning qanday ishlashiga oid ko‘plab muhim kashfiyotlar aynan shunday uch o‘lchamli strukturalar asosida amalga oshirilgan edi. O‘n yillardan buyon buning uchun rentgen kristallografiyasi, yadroviy magnit rezonansi yoki krioelektron mikroskopiya singari uzoq davom etadigan, murakkab va mehnattalab usullar qo‘llab kelinadi. Lekin bu usullar doim ham ish beravermaydi. Shu sababli ham hozirgi kunda fanga ma’lum umumiy 200 millionga yaqin oqsil turidan faqat 170 mingtachasining 3D-strukturasi aniqlangan xolos.

Tabiatda oqsillarning uchinchi tartib strukturasi uning birinchi tartibi, ya’ni o‘z-o‘zidan tabiiy ravishda qatlam-qatlam bo‘lib ushbu molekulalar zanjirini shakllantiradigan aminokislotalar ketma-ketligiga ko‘ra yuzaga keladi. Bu jarayonni oqsilning “taxlanishi” – oqsil foldingi deyiladi. Olimlar uzoq yillar davomida bu jarayonni matematik modellashtirishga urinishgani bejiz emas. Masala shu qadar murakkab bo‘lib chiqdiki, hattoki superkompyuterlarning qo‘llanishi ham bu o‘rinda unchalik naf bermadi: yuzlab aminokislotalardan tuziladigan molekulalar sonidan shakllanadigan ehtimoliy variantlar miqdori shunchaki astronomik raqamlarni tashkil etadi!

Bu yo‘nalishdagi ishlarni jadallashtirish uchun, olimlar 1994-yildan buyon har ikki yilda CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction) nomli tanlov – tajriba o‘tkazadi. Bunda butun jahon bo‘ylab shu kabi loyiha va algoritmlarni tuzayotgan mualliflar, hali strukturasi noma’lum bo‘lgan yuzlab oqsillarning aminokislota ketma-ketligini oladi va o‘zidagi mavjud model asosida uni hisoblab chiqishga urinadi. Bunga parallel ravishda struktura biologiyasi sohasidagi laboratoriyalarda “mumtoz” usulda ishlaydigan olimlar ham harakat qiladi. So‘ngra olingan strukturalarni taqqoslab, o‘zaro moslik qiymati – GDTni keltirib chiqaradi.

Agar GDT 90 dan 100 gacha bo‘lsa, struktura aniq hisoblangan deb qaraladi. Bir necha o‘nta aminokislotalardan tashkil topadigan kalta peptidlar uchun bu ish o‘sha 1990-yillardayoq uddalab bo‘lingan. Lekin yuzlab aminokislotalardan tarkib topadigan oqsillar uchun GDT uzoq yillar mobaynida “sharmandali” darajada – 20 atrofida bo‘lgan xolos. Faqat yaqin bir necha yil avval murakkab algoritmlarni qo‘llash evaziga bu ko‘rsatkichni 40 ga ko‘tarishga erishilgan va bu ham yetarli emas.

2018-yildan buyon bu tanlovga AlphaFold loyihasi ham qo‘shilgan bo‘lib, uni o‘sha avvalroq Go o‘yinida professionallarni yutgan Sun’iy intellektni ishlab chiqqan Britaniyaning DeepMind kompaniyasi yaratmoqda. O‘shandayoq eng murakkab strukturalar uchun ham GDT ko‘rsatkichini 60 ga yetkazgan AlphaFold bu borada yetakchilikni qo‘lga olgan edi. 2020-yilgi tanlovga mazkur sun’iy intellektni yanada takomillashtirdi va uni 170 mingta ma’lum oqsil strukturalari asosida o‘qitdi. Tajribalarda u o‘rtacha 92 GDT bilan folding aniqlamoqda va eng murakkab oqsillar uchun bu ko‘rsatkich 87 dan yuqori chiqyapti.

Mutaxassislar allaqachon mazkur hodisani so‘nggi yillarning eng muhim yutuqlaridan deb atamoqda. Ehtimol, yaqinda neyrotarmoqlar oqsillarning uch o‘lchamli strukturasini “yo‘l-yo‘lakay” – zaruriyatga qarab aniqlab ketishga imkon bersa kerak. Avvallari o‘ta murakkab bo‘lgan va shu sababli unga ayrim yechimlarni topgan mualliflar hatto Nobel mukofotiga loyiq ko‘rilgan ushbu masala o‘tmishga aylanadi.

Muzaffar Qosimov tayyorladi.