AlphaFold 3 دریچه جدیدی به دنیای بیومولکول‌ها

تصویر دانیال قرائی

دانیال قرائی

درک فعل و انفعالات پیچیده بین مولکول های زیستی مانند پروتئین ها، اسیدهای نوکلئیک و مولکول های کوچک برای تحقیقات بیولوژیکی و توسعه دارو بسیار مهم است. با این حال، پیش‌بینی دقیق برهمکنش‌های بیومولکولی پیچیده یک چالش بزرگ محسوب می‌شود. روش های قبلی اغلب تخصصی و در توانایی برای رسیدگی به تنوع گسترده مجتمع های زیست مولکولی موجود در طبیعت محدود بودند.
اکنون، یک سیستم هوش مصنوعی جدید و پیشگام به نام AlphaFold 3 نوید انقلابی در درک ما از تعاملات زیست مولکولی را می دهد. AlphaFold 3 که توسط محققان DeepMind و Isomorphic Labs ساخته شده است، یک مدل یادگیری عمیق قدرتمند است که می‌تواند ساختار طیف وسیعی از کمپلکس‌های زیست مولکولی، از جمله پروتئین- لیگاند، پروتئین- اسید نوکلئیک و برهمکنش آنتی‌بادی-آنتی ژن را به دقت پیش‌بینی کند.
AlphaFold 3 با معماری به روز شده مبتنی بر diffusion خود، می‌تواند ساختارهای شیمیایی مختلف، از پروتئین‌ها و اسیدهای نوکلئیک گرفته تا مولکول‌های کوچک و باقیمانده‌های اصلاح‌شده را به‌طور یکپارچه در یک چارچوب واحد مدیریت کند. این قابلیت قابل توجه نشان دهنده یک جهش قابل توجه به جلو در توانایی ما برای مدل سازی دنیای پیچیده تعاملات زیست مولکولی است که درهای جدیدی را برای اکتشافات و پیشرفت ها در زمینه هایی مانند کشف دارو و زیست شناسی مصنوعی (Synthetic Biology) باز می کند.

ویژگی های کلیدی AlphaFold 3

در قلب موفقیت AlphaFold 3 معماری به روز شده مبتنی بر diffusion آن نهفته است که به آن اجازه می دهد طیف وسیعی از ساختارهای شیمیایی را مدیریت کند. برخلاف روش‌های قبلی که بر رویکردهای تخصصی برای انواع مختلف برهمکنش‌های بیومولکولی متکی بودند، AlphaFold 3 از یک چارچوب یکپارچه برای مدل‌سازی پیچیدگی‌های پروتئین‌ها، اسیدهای نوکلئیک، مولکول‌های کوچک، یون‌ها و حتی باقیمانده‌های اصلاح‌شده استفاده می‌کند.
یکی از نوآوری های کلیدی در AlphaFold 3 جایگزینی ماژول قبلی Evoformer با یک ماژول Pairformer ساده تر است. این تغییر، پردازش هم‌ترازی‌های چندگانه دنباله‌ها (MSA) را ساده می‌کند، و در عین حال همچنان اطلاعات تکاملی ضروری را ضبط می‌کند، بار محاسباتی را کاهش می‌دهد. علاوه بر این، AlphaFold 3 یک ماژول diffusion جدید را معرفی می‌کند که مستقیما مختصات خام اتم را پیش‌بینی می‌کند و نیاز به نمایش زاویه پیچش زنجیره جانبی پیچیده و جریمه‌ برای نقض استریوشیمیایی را از بین می‌برد.
این رویکرد مبتنی بر diffusion نه تنها معماری را ساده می‌کند، بلکه به AlphaFold 3 اجازه می‌دهد تا ساختارهای پروتئین را در مقیاس‌های طولی مختلف، از استریوشیمی محلی گرفته تا تغییرات ساختاری در مقیاس بزرگ، یاد بگیرد. در طول آموزش، مدل یاد می‌گیرد که مختصات اتمی «نویز دار» را حذف کند و به تدریج ساختارها را از تقریب‌های زیر ساختاری به پیش‌بینی‌های بسیار دقیق اصلاح کند.
قدرت AlphaFold 3 در دقت قابل توجه آن در طیف گسترده ای از تعاملات بیومولکولی نهفته است. در مطالعات بنچمارکینگ، این مدل از ابزارهای تخصصی برای پیش‌بینی برهمکنش‌های پروتئین-لیگاند، پروتئین-نوکلئیک اسید و آنتی‌بادی-آنتی ژن بهتر عمل کرد. علاوه بر این، AlphaFold 3 قابلیت‌های استثنایی در پیش‌بینی تغییرات کووالانسی، مانند لیگاندهای پیوندی، گلیکوزیلاسیون، و پروتئین اصلاح‌شده و باقیمانده‌های اسید نوکلئیکی نشان داد.
با چارچوب یکپارچه و دقت بهبود یافته، AlphaFold 3 نشان‌دهنده گام مهمی در توانایی ما برای مدل‌سازی دنیای پیچیده تعاملات بیومولکولی است.

برای درک واقعی قابلیت های قابل توجه AlphaFold 3، اجازه دهید نمونه هایی از ساختارهای پیچیده ای را که می تواند به طور دقیق پیش بینی کند، بررسی کنیم. یک مثال بارز پروتئین اسپایک کروناویروس انسانی (PDB ID 7PNM) است، ساختاری عظیم متشکل از 4665 باقیمانده که به شدت گلیکوزیله شده و توسط آنتی بادی های خنثی کننده متصل می شود. AlphaFold 3 این مجموعه پیچیده را با دقت قابل توجهی پیش‌بینی کرد و به امتیاز full complex LDDT چشمگیر 83.0 و نمره GDT 83.1 دست یافت.
پیش بینی قابل توجه دیگر پروتئین تنظیم کننده رونویسی خانواده CRP/FNR باکتریایی است که به DNA و cGMP (PDB ID 7PZB) متصل شده است. در این مثال، AlphaFold 3 نه تنها به طور دقیق ساختار پروتئین را پیش‌بینی کرد، بلکه برهمکنش‌های پیچیده با اسید نوکلئیک و لیگاند کوچک را نیز ثبت کرد، که امتیاز 82.8 full complex LDDT و نمره GDT 90.1 را به دست آورد.
اما قابلیت های AlphaFold 3 فراتر از پروتئین ها و اسیدهای نوکلئیک است. همچنین می‌تواند ساختار آنزیم‌های گلیکوزیله، مانند بخش کروی همودایمر EXTL3 (PDB ID 7AU2) را با میانگین RMSD pocket-aligned 1.10 Å برای پیش‌بینی‌های گلیکان پیش‌بینی کند.
این نمونه‌ها تطبیق‌پذیری قابل‌توجه AlphaFold 3 و توانایی آن در مدل‌سازی دقیق طیف وسیعی از برهمکنش‌های بیومولکولی، از پروتئین‌ها و اسیدهای نوکلئیک گرفته تا مولکول‌های کوچک و الگوهای گلیکوزیلاسیون پیچیده را نشان می‌دهند.

تأثیر و پیامدها

ظهور AlphaFold 3 پیامدهای گسترده ای برای زمینه های مختلف تحقیقات بیولوژیکی و توسعه دارو دارد. این ابزار قدرتمند با توانایی بی‌نظیر خود در پیش‌بینی دقیق ساختار بیومولکول‌های متنوع، نوید تسریع درک ما از فرآیندهای بیولوژیکی اساسی و هموار کردن راه را برای مداخلات درمانی جدید می‌دهد.
در حوزه زیست شناسی ساختاری، AlphaFold 3 این پتانسیل را دارد که رویکرد ما را برای مطالعه ماشین آلات پیچیده زندگی متحول کند. با ارائه مدل‌های ساختاری با وضوح بالا از کمپلکس‌های بیومولکولی، محققان می‌توانند بینش بی‌سابقه‌ای در مورد مکانیسم‌های زیربنایی تا شدن پروتئین، کاتالیز آنزیم و شناسایی بیومولکولی به دست آورند. این دانش می‌تواند طراحی منطقی پروتئین‌های جدید با عملکرد پیشرفته را هدایت کند و راه‌های هیجان‌انگیزی را در زمینه‌هایی مانند بیومواد، بیوکاتالیز و زیست‌شناسی مصنوعی باز کند.

ارسال دیدگاه