Adimen artifizialak biologiaren erronkarik handienetako bat argitzeko mugarria jarri du

Azken 40 urteetan, erronka handia izan du biologia molekularrak esku-artean: proteina bakoitzak zer egitura tridimentsional izango duen aurreikusi ahal izate. Izan ere, proteinek beren egitura tridimentsionalari esker izaten dute funtzio bat edo beste organismoan, eta, DNAren sekuentzia soila ikusita, proteina nolakoa izango den jakitea dute amets biologoek. Erantzuna, ordea, Googlek eman du.

Googlen adimen artifizialeko DeepMind laborategiak lortu du, xakean eta Go jokoan gizakiei irabaztea lortu zuenak berak. Ez du guztiz argitu ebatzi misterioa: proteinen % 90en egiturak asmatzen ditu, ez denenak; hori bai, orain arte pentsaezina zen doitasunez. Hala, lorpen hau adimen artifizialak zientziari egindako lehen mugarri esanguratsua dela adierazi dute.

Proteinak bizitzarako ezinbestekoak diren molekula handiak eta konplexuak dira. Gure  gorputzean gertatzen diren funtzio gehienak bideratzen dituzte: giharrak uzkurtu eta mugitzea, elikagaiak digeritzea, ikusi eta entzutea, kanpotik sartutako birusak ezagutzea… Eta proteina bakoitzak izango duen funtzioa bere forma tridimentsionalak emango dio. Berez, hogei aminoazido desberdin baino ez dituzte proteinek, baina, haiek kate luzeetan konbinatuta, milaka eta milaka tolesteko modu gerta daitezke; helize bat hemen, biraketa bat gero, tolestura bat han… egitura oso konplexuak lortuta.

Baina proteina baten sekuentzia genetikoa ezagutzeak ez du esan nahi automatikoki haren forma jakin daitekeenik. Alderantziz, proteina bat tolesten denean, katean oso urruti dauden bi aminoazido elkarren parean gera daitezke. Izan ere, aminoazidoen artean mota askotako interakzio kimikoak gerta daitezke: interakzio ionikoak, H-zubiak, Van der Waals interakzioak… Hortaz, tolesketa-prozesu hori ulertzeko muga handiak dituzte biologo molekularrek.

Prozesuaren konplexutasuna ikusita, bi urtetik behin, proteinen egitura aurresateko CASP izeneko nazioarteko lehiaketa antolatzen hasi ziren 1994an. Bi urtetik behin ospatzen da, eta ikerketa-talde ugarik hartzen dute parte. Hain zuzen, lehiaketa horretan erdietsi dute emaitza ikusgarria Googleko ikertzaileek.

DeepMind-ek dagoeneko ezagunak diren milaka proteinaren forma eta gene-sekuentzia erlazionatuz entrenatu du sare neuronala. Ezagutza horretan oinarrituta, AlphaFold programak aminoazido-bikote bakoitzaren arteko distantzia eta angelua aurresaten ditu, konfigurazio egonkorrena aurkitzeko doiketa bat eginez.

Lehiaketan aurreikusi behar izan dituzten hiru proteinaren egitura. Berdez, kriomikroskopiaz ikusi den egitura; urdinez, DeepMind-ek aurreikusitakoa. AlphaFold programa entrenatu dute proteinen egitura tridimentsionalak aurreikusteko. Arg. DeepMind

Adimen artifizialak eman dituen emaitzak ikusita, aldaketa handiak aurreikus daitezke bioingeniaritzan eta medikuntzan. Izan ere, gaixotasunak ulertzeko gako berriak emango ditu. Askotan, mutazio bakar batek aldaketa handiak ekar ditzake proteinaren tolestaketan eta, hortaz, funtzioan. Gaixotasun asko horren ondorio izaten dira, eta haien oinarria ezagutu ahal izango dute zientzialariek. Baina proteinak nahieran diseinatzeko aukera ere zabalduko du. Alegia, egitura jakin diseinatuta, aktibitate bat edo beste izango duten botikak diseinatzeko aukera emango du.