Proteină. Simulare computerizată

New York Times a publicat recent un articol în care arată că cercetătorii care lucrează la laboratorul DeepMind, unul dintre proiectele de inteligență artificială ale Google, situat în Londra, au reușit să rezolve problema plierii proteinelor cu ajutorul sistemului de inteligență artificială AlphaFold, o sarcină care s-a dovedit imposibilă pentru cercetători în ultimii 50 de ani. Încă din titlu se menționează că aceasta „ar putea duce la accelerarea descoperirii de medicamente”. Dar este acest lucru adevărat?


Ce sunt proteinele?

Proteinele sunt „maşinăriile” responsabile pentru funcţionarea tuturor entităţilor vii, plecând de la viruşi, organismele unicelulare, pluricelularele primitive şi până la oameni.

Proteinele sunt lucrătorii din celulă. Acestea sunt polimeri, adică lungi lanțuri de molecule legate una de alta. Polimerii inerți, ca plasticul, repetă același element: de aici uniformitatea plasticului, de exemplu. Polimerii proteinelor folosesc aminoacizii. Ordinea aminoacizilor determină forma proteinelor. Unele proteine accelerează reacțiile chimice din celulă. O familie de proteine cu acest rol se numesc enzime (care au o viteză incredibilă!). Moleculele neproteinice ce accelerează reacțiile se numesc catalizatori.

Când o celulă trebuie să producă o anumită proteină, componente specializate de la nivelul nucleului citesc secvenţa de cod ADN corespunzătoare genei care codifică informaţia necesară şi folosesc informaţia respectivă pentru a produce, la nivel molecular, un mesaj sub formă de ARN (acid ribonucleic) – o moleculă foarte asemănătoare ADN-ului.

 





Ce a reușit, în fapt, AlphaFold?

Cum spuneam mai sus, proteinele sunt lanțuri de aminoacizi (există doar 20 de aminoacizi; o listă a acestora puteți găsi aici). Odată ce îi sunt furnizate date privind aminoacizii care constituie o proteină, AlphaFold poate prezice rapid forma 3D a proteinei.

 



NYTimes mai spune că dacă putem prezice forma unei proteine, atunci putem determina ce molecule se pot cupla la respectivele proteine, acest aspect fiind esențial în crearea de noi medicamente.

 


credit: DeepMind



În timp ce progresul este fără îndoială important, sunt cercetători implicați în crearea de noi medicamente care spun că una-i una, alta-i alta, adică inventarea de noi medicamente nu e un proces atât de simplu pe cât pare. Iată despre ce este vorba.



De ce nu e așa simplu că creezi noi medicamente

Derek Lowe este specialist în chimia organică, a lucrat în multiple proiecte ce vizau descoperirea de noi medicamente din 1989, în special împotriva unor boli ca schizofrenia, Alzheimer, diabet și osteoporoză. Acesta are un blog pe site-ul revistei Science (link la finalul articolului).

Acesta a reacționat la entuziasmul (din media) care a urmat știrii că  inteligența artificială a reușit să identifice mecanismul de pliere a proteinelor, arătând că lucrurile nu sunt așa simple cum ar putea părea.

Iată principalele sale idei:
» Una dintre marile dificultăți în crearea unui medicament eficient este stabilirea unei ținte corecte. Nu știm destul despre biologia corpului uman la acest moment. Nu știm exact ce cauzează Alzheimer, care este cea mai bună cale de a întrerupe un șoc septic, care este cauza bolii Parkinson, ce trebuie țintit atunci când avem de-a face cu durerea cronică, în ce constă, din punct de vedere biochimic, cauza depresiei?
» Animalele de laborator nu ajută foarte mult în multe cazuri. De exemplu, când vorbim de Alzheimer, orice animale de laborator am folosi, nu pare a fi de mare ajutor, pentru că omul este singurul animal care face Alzheimer.
» Pe de altă parte, sunt numeroși compuși care funcționează pe animale de laborator, dar nu și pe oameni. În plus, mulți compuși sunt toxici pentru om, dar nu pentru animale.
» Atunci când apar știri spectaculoase privind progrese care vor accelera producerea de noi medicamente, trebuie reamintite dificultățile de mai sus. Orice progres este binevenit, dar când vorbim de noi medicamente, vorbim despre probleme privind corecta identificare a țintei și toxicitate neașteptată.




Surse: DeepMind, NYTimes și Science Magazine

Loading comment... The comment will be refreshed after 00:00.

Fii primul care comentează.

Spune-ne care-i părerea ta...
caractere rămase.
Loghează-te ( Fă-ți un cont! )
ori scrie un comentariu ca „vizitator”

 



Donează prin PayPal ()


Contact
| T&C | © 2021 Scientia.ro