პანდემიისთვის მზადება ღია მეცნიერებით: NVIDIA-მ 2 800-ზე მეტი ვირუსის ცილის სტრუქტურა გამოაქვეყნა
NVIDIA-მ Google DeepMind-ისა და EMBL-EBI-ის მონაწილეობით 2 800-ზე მეტი ვირუსის ცილოვანი კომპლექსის პროგნოზირებული 3D სტრუქტურა გამოაქვეყნა. მონაცემები AlphaFold Database-ში ღიად ხელმისაწვდომია, ინტერაქციათა დაახლოებით 30% კი მეცნიერებისთვის სრულიად ახალია.
NVIDIA-მ კვლევით ორგანიზაციებთან ერთად 2 800-ზე მეტი ვირუსის ცილოვანი კომპლექსის პროგნოზირებული სამგანზომილებიანი სტრუქტურა გამოაქვეყნა. კოალიციაში Google DeepMind და ევროპის მოლეკულური ბიოლოგიის ლაბორატორიის ევროპული ბიოინფორმატიკის ინსტიტუტი (EMBL-EBI) შედის. მონაცემები AlphaFold Database-ში ნებისმიერი მეცნიერისთვის ღიად ხელმისაწვდომია.
სტრუქტურები AlphaFold2-ით არის გამოთვლილი. ეს Google DeepMind-ის AI მოდელია, რომელიც ცილების სამგანზომილებიან ფორმებად დაკეცვას პროგნოზირებს. გამოთვლები NVIDIA BioNeMo Inference Runtime-ით ოპტიმიზირდა, რამაც გუნდს ათასობით ვირუსული პროტეომის დამუშავების საშუალება მისცა.
რატომ არის ცილის სტრუქტურა მნიშვნელოვანი
ცილების უმეტესობა მარტო არ მუშაობს: ისინი რამდენიმე მოლეკულის კომპლექსებად იკრიბებიან და სწორედ ამ ფორმებს უმიზნებენ ვაქცინები და წამლები. COVID-19-ის გამომწვევი ვირუსის სამგანზომილებიანი სტრუქტურის ცოდნა ვაქცინის შექმნის საფუძველი გახდა; ათასობით სხვა ვირუსზე კი ასეთი მონაცემები დღემდე არ არსებობდა.
სტრუქტურის დადგენის ტრადიციული მეთოდები, ცილის კრისტალიზაცია და რენტგენული სხივებით დასხივება, წლები გრძელდება და თითო სტრუქტურა ათასობით დოლარი ღირს. NVIDIA-ის GPU-ებზე მორგებული AlphaFold2 პროგნოზს წუთებში ახდენს და მასობრივად მუშაობს, მაღალი სანდოობის შედეგები კი შემდეგ ექსპერიმენტულად მოწმდება. გუნდმა ადამიანისთვის საშიში ვირუსების ოჯახები სისტემატურად დაამუშავა, ჩვეულებრივი გაციების გამომწვევი ვირუსებიდან Mpox-ამდე.
ინტერაქციათა დაახლოებით 30% მეცნიერებისთვის ახალია
ბაზაში დამატებული ინტერაქციების დაახლოებით 30% მეცნიერებისთვის სრულიად ახალია: ასეთი ფორმები ცილის სტრუქტურების მთავარ საცავში, Protein Data Bank-ში, არასდროს დაფიქსირებულა. „ეს ბაზა ჰიპოთეზების გენერირების მექანიზმია“, განაცხადა NVIDIA-ის გამოყენებითი კვლევის გუნდის ხელმძღვანელმა Chris Dallago-მ.
მზადება ახლა უნდა დაიწყოს
Center for Global Development-ის ანალიზით, 2050 წლამდე COVID-19-ის მსგავსი სიმძიმის პანდემიის ალბათობა დაახლოებით 50%-ია. „ჩვენ ვცდილობთ, ეს ცოდნა წინასწარ დავაგროვოთ“, აღნიშნა გლაზგოს უნივერსიტეტის ვირუსოლოგიის ცენტრის მოლეკულური ვირუსოლოგიის პროფესორმა Joe Grove-მ.
კოალიციაში ასევე შედიან CEPI, სეულის ეროვნული უნივერსიტეტი, Sungkyunkwan University, შვეიცარიის ბიოინფორმატიკის ინსტიტუტი და გლაზგოს უნივერსიტეტი. NVIDIA ასევე ხსნის BioNeMo Structure Prediction Pipeline-ს, იმ GPU-აჩქარებულ სამუშაო პროცესს, რომლითაც მონაცემები შეიქმნა, რათა მკვლევრებმა საკუთარი სამიზნეებისთვის ცილის მიმდევრობიდან პროგნოზირებულ სტრუქტურამდე დამოუკიდებლად მივიდნენ.
AlphaFold Database-ში დღეს 260 მილიონზე მეტი ცილისა და ცილოვანი კომპლექსის პროგნოზია.
SiTech — AI-გაძლიერებული ვებ დეველოპმენტი
ვქმნით სწრაფ, თანამედროვე ვებსაიტებს და AI-ს ვაერთიანებთ ქართული ბიზნესებისთვის. გაქვთ პროექტი ან კითხვა? სიამოვნებით დაგეხმარებით.