ระบบ AI ช่วยทำนายโครงสร้างของโปรตีนใดๆ ได้

0
https://news.developer.nvidia.com/wp-content/uploads/2019/04/Protein_Feature_1.png

งานตีพิมพ์ใหม่ที่เพิ่มเผยแพร่ออกมาใน Cell System โดยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ดคุณ Mohammed AlQuraishi ได้อธิบายวิธีการที่ใช้ deep learning แบบใหม่เพื่อทำนายโครงสร้างสามมิติของโปรตีนโดยอิงจากลำดับของกรดอะมิโนของมันได้ โดยงานนี้สามารถดำเนินการได้ความแม่นยำที่สูงด้วยความเร็วที่เหนือกว่าวิธีการที่ผ่านมาถึงล้านเท่า

“รูปร่างของโปรตีน (Protein folding) นั้นเป็นหนึ่งในปัญหาที่สำคัญสำหรับนักชีวเคมีมาครึ่งค่อนศตวรรษ และวิธีการนี้ได้นำเสนอวิธีการพื้นฐานใหม่ที่จะจัดการกับปัญหานั้น” คุณ AlQuraishi กล่าว “ตอนนี้พวกเรามีมุมมองใหม่ทั้งหมดในการหารูปร่างของโปรตีน และคิดว่าเรายังเพิ่งจะเริ่มกันแค่ส่วนของผิวๆ เท่านั้น”

โดยคุณ AlQuraishi ได้เทรนโครงข่าย Recurrent Geometric Network บนเฟรมเวิร์ก TensorFlow กับข้อมูลโปรตีนที่รู้จักหลายพันแบบ ซึ่งโมเดลเรียนรู้และปรับปรุงความแม่นยำได้ดีขึ้นเรื่อยๆ ในทุกๆ epoch

และเมื่อเทรนเสร็จสิ้น คุณ AlQuraishi ก็ได้เปรียบเทียบประสิทธิภาพโมเดลของเขาเทียบกับวิธีการอื่นๆ ที่พัฒนาขึ้นมาในช่วงปีที่ผ่านมา ซึ่งพบว่าโมเดลของเขานั้นสามารถดำเนินการได้เหนือกว่าวิธีการที่ผ่านมาๆ ในการทำนายโครงสร้างของโปรตีนและทำได้ด้วยความเร็วมากกว่าล้านเท่าหากเทียบกับวิธีประมวลผลที่มีอยู่ก่อนหน้านี้

https://news.developer.nvidia.com/wp-content/uploads/2019/04/giphy-2.gif
ตัวอย่างการแสดงผลว่าโมเดลคำนวนมุมของพันธะระหว่างกรดอะมิโน

“ความแม่นยำและประสิทธิภาพที่ดีในการทำนายรูปร่างของโปรตีนนั้นเป็นเหมือนกับจอกศักดิ์สิทธิ์ในสายงานนี้ โดยพวกเราน่าจะแก้ไขปัญหานี้ได้ในเร็วๆ นี้ ซึ่งเราคิดว่าจะไม่มีใครพูดประโยคนี้ออกมาเลยใน 5 ปีที่แล้ว มันน่าตื่นเต้นมากๆ และเหมือนๆ จะช็อกอย่างมากไปในเวลาเดียวกัน” คุณ AlQuraishi กล่าว

อย่างไรก็ดี โมเดลใหม่นี้ยังคงอยู่ในระหว่างการพัฒนาและยังไม่พร้อมที่จะนำไปใช้งานในการค้นหาตัวยา (drug discovery) หรือว่าออกแบบตัวยา อย่างไรก็ดี ซอฟต์แวร์และผลลัพธ์นั้นตอนนี้มีอยู่ใน GitHub สำหรับนักพัฒนาระบบและนักวิทยาศาสตร์สามารถนำไปลองได้เลย

Source : https://news.developer.nvidia.com/ai-helps-predict-the-structure-of-any-protein/