Honela, makinek beren kabuz ikasi eta arazoak ebazteko gaitasuna lor dezakete. Hala ere, Sapere Aude bio-txokoa denez, ez dizuet teknologiari buruz hitz egingo, edo ez behintzat zuzenean. Horretarako Atarian bertan nik baino hobeto egiten duen jendea badago! Gaurkoan gure protagonista DeepMind izango da, adimen artifizialean espezializatutako enpresa hau azken 50 urteetako biologiaren erronka handienetako bat askatzeko bidean jarri baita.
DeepMind-ek garatutako AlphaFold algoritmoak proteina baten aminoazido sekuentziatik proteinaren 3D egitura, hau da, bere forma ezagutzea ahalbidetzen du
Eta zein da erronka? Bada, DeepMind-ek garatutako AlphaFold algoritmoak proteina baten aminoazido sekuentziatik proteinaren 3D egitura, hau da, bere forma ezagutzea ahalbidetzen du. Izatez, proteinak bizitzaren oinarrizko unitateak dira, zelula baten funtzio guztiak egiteko ezinbestekoak. Hau da, gure zeluletako milioika proteinen lan gogorrari esker, gure begiek ikus dezakete edo gure B linfozitoek COVID-19a garaitu dezakete. Eta ez gizakiotan bakarrik, makinatxo zirraragarri hauek bizidun guztion prozesu biologiko guztien atzean baitaude. Gaur egun, 100 milioi proteina inguru ezagutzen dira, eta hauetako bakoitzaren funtzioa bere formak determinatzen du. Proteinak, funtsean, oinarrizko 20 aminoazidoen konbinaziotik sortutako kateak dira, eta katea hauek tolestean proteinen egitura sekundario, tertziario eta kuaternario ikaragarri konplexuak sortzen dira. Pentsa, ezagutzen den proteina handiena, titina izenekoa, 27.000 aminoazido inguruz osatua dago! Bere forma imajinatzeko zaila egiten bazaizue, esango dizuet gaur egun arteko ordenagailuek ez zutela forma hau aurresateko potentzia nahikorik…
Genomen sekuentziazioan egindako aurrerakuntzei esker, gaur egun proteina ezagunen aminoazido sekuentzia erraz ezagutu daiteke, baina hortik 3D egitura ezagutzera alde handia dago. Tamalez, esperimentalki proteinen forma determinatzeko teknikak oso konplexuak eta ikaragarri garestiak dira, eta ondorioz, oraindik aurrez aipatutako 100 milioi proteinen artetik oso gutxiren egitura ezagutzen da. Gainera, egitura hauen konplexutasuna kontuan izanik, orain arte proteinen forma konputazionalki aurresateko saiakerak ere nahiko mugatuak izan dira, DeepMind eta AlphaFold agertu arte. Izatez, proteinen tolestearen erronka honi aurre egiteko bi urtez behin antolatzen den CASP lehiaketan ikaragarrizko egurra eman diete beste aurkari guztiei, bide batez adimen artifizialaren potentziala azpimarratuz (eta baita Google-n omnipotentzia ere).
Gaixotasun asko, minbizia eta alzheimerra barne, proteinen funtzio desegokiaren ondorio dira. Beraz, funtzio desegokidun proteina blokeatuz gero, agur gaixotasuna… Asko sinplifikatzea bada ere, gaur egungo tratamendu pertsonalizatuen oinarrian ideia hau dago. Baina etsaiari aurre egin ahal izateko etsaia ezagutu behar da; izan ere, farmako bat eraginkorra izateko proteina kaltegarriari ondo lotu behar zaio. Farmakoak eta proteinak giltza eta sarraila batek bezain ondo enkajatu behar baitute. Era berean, proteina ezezagun baten aurrean, bere forma ezagutzeak egiten duen lanari buruzko pistak eman ditzake; izan ere, antzeko forma duten proteinak askotan pareko lanak egiten dituzte. Zalantzarik gabe, AlphaFold-ek aurrerapen nabarmenak ekarriko ditu biomedikuntzaren alorrera. Alde horretatik ongi etorri! Baina, adimen artifiziala gauzak gizakiok baino hobeto egiteko gai dela pentsatzea beldurgarri xamarra izan daiteke…