Meta-ს ახალმა ხელოვნურმა ინტელექტმა 600 მილიონი ცილის სტრუქტურის პროგნოზირება შეძლო
ფოტო: abplive
პირველად მსოფლიოში, Meta-ს ხელოვნურმა ინტელექტმა შექმნა მეტაგენომიური სამყაროს სტრუქტურები და ეს ასობით მილიონი ცილის მასშტაბით. ამის შესახებ კომპანიის მიერ გამოქვეყნებულ ბლოგში ვიგებთ.
"ცილები არის რთული და დინამიური მოლეკულები, რომლებიც კოდირებულია ჩვენი გენების მიერ და პასუხისმგებელნი არიან სიცოცხლის მრავალფეროვან და ფუნდამენტურ პროცესებზე. მათ აქვთ მნიშვნელოვანი როლი ბიოლოგიაში", — წერს Meta-ს კვლევითი ჯგუფი, რომელმაც გამოაქვეყნა ნაშრომი ამ საკითხზე bioRxiv-ზე.
"ჩვენს თვალებში არსებული უჯრედები, რომლებიც გრძნობენ სინათლეს და გვაძლევენ საშუალებას დავინახოთ, მოლეკულური სენსორები, რომლებიც ემყარება სმენასა და შეხებას, რთული მოლეკულური სტრუქტურები, რომლებიც მზის შუქს მცენარეებში ქიმიურ ენერგიად გარდაქმნიან, მიკრობებსა და ჩვენს კუნთებში, ფერმენტები, რომლებიც ანადგურებს პლასტმასს, ანტისხეულები, რომლებიც გვიცავს დაავადებისგან და მოლეკულური სქემები, რომლებიც იწვევენ დაავადებებს, ეს ყველაფერი ცილებია", — ნათქვამია განცხადებაში.
პლანეტისა და ჩვენი სხეულების მასშტაბებზე
მეტაგენომიკა იყენებს გენების თანმიმდევრობას, რათა აღმოაჩინოს ცილები პლანეტის გარემოსა და ჩვენს სხეულებში. ზოგადად მეტაგენომიკა კი არის გენეტიკური მასალის შესწავლა უშუალოდ გარემოს ნიმუშებიდან. ცნობილია, რომ ცილების დიდი რაოდენობა არსებობს იმ ცილების მიღმა, რომლებიც კატალოგირებული და ანოტირებულია კარგად შესწავლილ ორგანიზმებში და ახლა ეს ცილები ზედაპირზე ჩნდება.
"მეტაგენომიკა ამ ცილების წარმოუდგენელი მრავალფეროვნების გამოვლენას ახდენს, ხდება მილიარდობით ცილის თანმიმდევრობის აღმოჩენა, რომლებიც ახალია მეცნიერებისთვის და პირველად არის კატალოგირებული დიდ მონაცემთა ბაზებში. ესენი შედგენილია ევროპის ბიოინფორმატიკის ინსტიტუტისა და ერთობლივი გენომის ინსტიტუტის (NCBI) მიერ", — ნათქვამია Meta-ს კვლევითი ჯგუფის მიერ.
უშუალოდ ახალი აღმოჩენა კი გაკეთდა პროგრამის გამოყენებით, სახელწოდებით ESMFold. ეს არის მოდელი, რომელიც თავდაპირველად შეიქმნა ადამიანის ენების გაშიფვრისთვის.
ეს ერთ დღეს შეიძლება გამოიყენონ ახალი წამლების წარმოებისთვის, უცნობი მიკრობული ფუნქციების დასახასიათებლად და შორეულ მონათესავე სახეობებს შორის ევოლუციური კავშირების აღმოსაჩენად.
Meta-მ შემოგვთავაზა 600 მილიონზე მეტი მეტაგენომიური სტრუქტურის მონაცემთა ბაზა, ასევე API, რომელიც მეცნიერებს საშუალებას მისცემს ადვილად მოიძიონ კონკრეტული ცილის სტრუქტურები, რომლებიც შეესაბამება მათ მუშაობას.
ცილის პროგნოზირება
ESMFold არ არის პირველი პროგრამა, რომელიც ცილების პროგნოზირებას ახდენს. Google-ის მფლობელობაში მყოფ კომპანია DeepMind-ს ასევე აქვს ცილების პროგნოზირების პროგრამა სახელწოდებით AlphaFold. თუმცა, Meta-ს მკვლევრები ამტკიცებენ, რომ ESMFold 60-ჯერ უფრო სწრაფია ვიდრე AlphaFlod.
მეცნიერები აცხადებენ, რომ მათი სისტემა "არის მაღალი გარჩევადობის პროგნოზირებული სტრუქტურების უდიდესი მონაცემთა ბაზა, 3-ჯერ უფრო დიდი ვიდრე ნებისმიერი არსებული ცილის სტრუქტურის მონაცემთა ბაზა და პირველი, რომელიც მოიცავს მეტაგენომიურ ცილებს ყოვლისმომცველად და მასშტაბურად".
კომენტარები