خەۋەر

بۇ يىلقى لاسكېر ئاساسىي تېببىي تەتقىقات مۇكاپاتى دېمىس ھەسابىس ۋە جون جۇمپېرغا ئامىنو كىسلاتانىڭ بىرىنچى رەت تەرتىپىگە ئاساسەن ئاقسىلنىڭ ئۈچ ئۆلچەملىك قۇرۇلمىسىنى مۆلچەرلەيدىغان AlphaFold سۈنئىي ئىدراك سىستېمىسىنى بارلىققا كەلتۈرۈشكە قوشقان تۆھپىسى ئۈچۈن تارقىتىلدى.

ئۇلارنىڭ نەتىجىسى ئىلمىي جەمئىيەتنى ئۇزۇندىن بۇيان بىئارام قىلىپ كېلىۋاتقان بىر مەسىلىنى ھەل قىلىپ ، بىئولوگىيەلىك داۋالاش ساھەسىدە تەتقىقاتنى تېزلىتىشنىڭ يولىنى ئاچتى. ئاقسىل كېسەللىكنىڭ تەرەققىي قىلىشىدا تۈرتكىلىك رول ئوينايدۇ: ئالزىمېر كېسەللىكىدە ئۇلار قاتلىنىدۇ ۋە يىغىلىدۇ. راكتا ، ئۇلارنىڭ تەڭشەش ئىقتىدارى يوقىلىدۇ. تۇغما مېتابولىزم قالايمىقانچىلىقىدا ، ئۇلار ئىقتىدارسىز بولىدۇ. خالتىلىق ئىششىقتا ئۇلار ھۈجەيرىدىكى خاتا بوشلۇققا كىرىدۇ. بۇلار كېسەللىك كەلتۈرۈپ چىقىرىدىغان نۇرغۇن مېخانىزملارنىڭ پەقەت بىر قىسمى. ئىنچىكە ئاقسىل قۇرۇلمىسى مودېللىرى ئاتوم سەپلىمىسى بىلەن تەمىنلەيدۇ ، يۇقىرى قويۇقلۇقتىكى مولېكۇلانىڭ لايىھىلىنىشى ياكى تاللىنىشىنى ئىلگىرى سۈرىدۇ ھەمدە دورا بايقاشنى تېزلىتىدۇ.

ئاقسىل قۇرۇلمىسى ئادەتتە X نۇرى كرىستاللوگرافىيىسى ، يادرو ماگنىتلىق رېزونانىس ۋە كرىئو ئېلېكترون مىكروسكوپى تەرىپىدىن بەلگىلىنىدۇ. بۇ ئۇسۇللار قىممەت ۋە ۋاقىت ئىسراپ قىلىدۇ. نەتىجىدە ھازىر بار بولغان 3D ئاقسىل قۇرۇلمىسى سانلىق مەلۇمات ئامبىرىدا پەقەت 200،000 قۇرۇلما سانلىق مەلۇمات بار ، DNA تەرتىپلەش تېخنىكىسى بولسا 8 مىليوندىن ئارتۇق ئاقسىل تەرتىپىنى ھاسىل قىلدى. ئالدىنقى ئەسىرنىڭ 60-يىللىرىدا ، ئەنفىنسېن قاتارلىقلار. ئامىنو كىسلاتاسىنىڭ 1D رەت تەرتىپىنىڭ ئۆزلۈكىدىن ۋە قايتا-قايتا قاتلىنىپ ئىقتىدارلىق ئۈچ ئۆلچەملىك شەكىلگە ئايلىنالايدىغانلىقىنى بايقىدى (1A رەسىم) ، مولېكۇلا «ساپېرون» بۇ جەرياننى تېزلىتىدۇ ۋە ئاسانلاشتۇرىدۇ. بۇ كۆزىتىشلەر مولېكۇلا بىئولوگىيىسىدە 60 يىللىق رىقابەتنى كەلتۈرۈپ چىقىرىدۇ: ئاقسىلنىڭ 3D قۇرۇلمىسىنى ئامىنو كىسلاتانىڭ 1D تەرتىپىدىن ئالدىن پەرەز قىلىش. ئىنسانلارنىڭ گېن گۇرۇپپىسىنىڭ مۇۋەپپەقىيەتلىك بولۇشى بىلەن بىزنىڭ 1D ئامىنو كىسلاتا تەرتىپىگە ئېرىشىش ئىقتىدارىمىز زور دەرىجىدە ياخشىلاندى ، بۇ رىقابەت تېخىمۇ تەخىرسىز بولۇپ كەتتى.

ئاقسىل قۇرۇلمىسىنى مۆلچەرلەش بىر قانچە سەۋەبلەر تۈپەيلىدىن قىيىن. بىرىنچىدىن ، ھەر بىر ئامىنو كىسلاتاسىدىكى ھەر بىر ئاتومنىڭ مۇمكىنچىلىكى بولغان ئۈچ ئۆلچەملىك ئورنى نۇرغۇن ئىزدىنىشنى تەلەپ قىلىدۇ. ئىككىنچىدىن ، ئاقسىللار خىمىيىلىك قۇرۇلمىدىكى تولۇقلاشتىن ئەڭ زور دەرىجىدە پايدىلىنىپ ، ئاتومنى ئۈنۈملۈك تەڭشەيدۇ. ئاقسىل ئادەتتە نەچچە يۈز ھىدروگېن زايومى «ئىئانە قىلغۇچى» (ئادەتتە ئوكسىگېن) بولغاچقا ، ھىدروگېن رىشتىسى «قوبۇل قىلغۇچى» (ئادەتتە ھىدروگېن بىلەن تۇتىشىدىغان ئازوت) غا يېقىن بولۇشى كېرەك ، شۇڭا ھەر بىر ئىئانە قىلغۇچىنىڭ دېگۈدەك قوبۇل قىلغۇچىغا يېقىن بولغان ماسلىشىشچانلىقىنى تېپىش ناھايىتى تەس. ئۈچىنچىسى ، تەجرىبە ئۇسۇللىرىنى تەربىيىلەشتە چەكلىك مىساللار بار ، شۇڭا مۇناسىۋەتلىك ئاقسىللارنىڭ تەدرىجىي تەرەققىياتىغا ئائىت ئۇچۇرلارنى ئىشلىتىپ ، 1D تەرتىپى ئاساسىدا ئامىنو كىسلاتا ئارىسىدىكى يوشۇرۇن ئۈچ ئۆلچەملىك ئۆز-ئارا تەسىرنى چۈشىنىش كېرەك.

فىزىكا ئەڭ ياخشى ئۆزگىرىشنى ئىزدەشتە ئالدى بىلەن ئاتومنىڭ ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىشىنى مودېل قىلىپ ، ئاقسىلنىڭ تۈزۈلۈشىنى ئالدىن پەرەز قىلىش ئۇسۇلى قوللىنىلدى. كارپلۇس ، لېۋىت ۋە ۋارشېل ئاقسىلنى ھېسابلاش تەقلىد قىلىش خىزمىتى ئۈچۈن 2013-يىللىق نوبېل خىمىيىلىك مۇكاپاتىغا ئېرىشتى. قانداقلا بولمىسۇن ، فىزىكىنى ئاساس قىلغان ئۇسۇللار ھېسابلاش جەھەتتە قىممەت بولۇپ ، تەخمىنەن بىر تەرەپ قىلىشنى تەلەپ قىلىدۇ ، شۇڭا ئېنىق ئۈچ ئۆلچەملىك قۇرۇلمىنى مۆلچەرلىگىلى بولمايدۇ. يەنە بىر «بىلىمنى ئاساس قىلىش» ئۇسۇلى سۈنئىي ئىدراك ۋە ماشىنا ئۆگىنىشى (AI-ML) ئارقىلىق مودېللارنى تەربىيىلەش ئۈچۈن داڭلىق قۇرۇلما ۋە تەرتىپلەرنىڭ سانلىق مەلۇمات ئامبىرىنى ئىشلىتىش. ھەسابىس ۋە سەكرەش فىزىكا ۋە AI-ML نىڭ ھەر ئىككىسىنىڭ ئېلېمېنتلىرىنى قوللىنىدۇ ، ئەمما بۇ ئۇسۇلنىڭ يېڭىلىنىشى ۋە سەكرىشى ئاساسلىقى AI-ML دىن كەلگەن. بۇ ئىككى تەتقىقاتچى چوڭ تىپتىكى ئاممىۋى سانلىق مەلۇمات ئامبىرىنى سانائەت دەرىجىلىك ھېسابلاش بايلىقىنى ئىجادچانلىق بىلەن بىرلەشتۈرۈپ ، AlphaFold نى بارلىققا كەلتۈردى.

ئۇلارنىڭ قۇرۇلما پەرەز تېپىشمىسىنى «ھەل قىلغانلىقىنى» قانداق بىلىمىز؟ 1994-يىلى ، قۇرۇلمىنى مۆلچەرلەشنى ھالقىلىق باھالاش (CASP) مۇسابىقىسى قۇرۇلدى ، بۇ مۇسابىقە ھەر ئىككى يىلدا بىر قېتىم يىغىلىپ ، قۇرۇلمىلىق مۆلچەرنىڭ ئىلگىرىلەش ئەھۋالىنى ئىز قوغلايدۇ. تەتقىقاتچىلار ئاقسىلنىڭ 1D تەرتىپىنى ئورتاقلىشىدۇ ، ئۇلارنىڭ قۇرۇلمىسى يېقىندا ھەل قىلىنغان ، ئەمما نەتىجىسى تېخى ئېلان قىلىنمىغان. ئالدىن پەرەز قىلغۇچى بۇ 1D تەرتىپىدىن پايدىلىنىپ ئۈچ ئۆلچەملىك قۇرۇلمىنى مۆلچەرلەيدۇ ، باھالىغۇچى ئالدىن مۆلچەرلەنگەن نەتىجىنىڭ سۈپىتىنى تەجرىبە مۇتەخەسسىسى تەمىنلىگەن ئۈچ ئۆلچەملىك قۇرۇلما بىلەن سېلىشتۇرۇش ئارقىلىق مۇستەقىل باھالايدۇ. CASP ھەقىقىي قارىغۇلارچە تەكشۈرۈش ئېلىپ بارىدۇ ۋە مېتودولوگىيەلىك يېڭىلىق يارىتىش بىلەن مۇناسىۋەتلىك قەرەللىك ئىقتىدار سەكرەشنى خاتىرىلەيدۇ. 2020-يىلى ئۆتكۈزۈلگەن 14-نۆۋەتلىك CASP يىغىنىدا ، AlphaFold نىڭ مۆلچەر نەتىجىسى ئىپادىسىدە شۇنداق سەكرەشنى كۆرسىتىپ بەردى ، تەشكىللىگۈچىلەر 3D قۇرۇلمىنى مۆلچەرلەش مەسىلىسىنىڭ ھەل قىلىنغانلىقىنى ئېلان قىلدى: كۆپىنچە پەرەزلەرنىڭ توغرىلىقى تەجرىبە ئۆلچەش بىلەن يېقىنلاشتى.

تېخىمۇ كەڭ مەنىسى شۇكى ، ھەسابىس ۋە سەكرىگۈچىنىڭ ئەسىرى سۈنئىي ئەقىلنىڭ ML نىڭ ئىلىم-پەننى قانداق ئۆزگەرتەلەيدىغانلىقىنى قايىل قىلارلىق كۆرسىتىپ بېرىدۇ. ئۇنىڭ تەتقىقاتىدا كۆرسىتىلىشىچە ، AI-ML كۆپ سانلىق مەلۇمات مەنبەسىدىن مۇرەككەپ ئىلمىي پەرەزلەرنى قۇرالايدىكەن ، دىققەت مېخانىزىمى (ChatGPT غا ئوخشاش) سانلىق مەلۇمات مەنبەلىرىدىكى مۇھىم تايىنىش ۋە باغلىنىشلارنى بايقىيالايدىكەن ، AI-ML ئۇنىڭ ئىشلەپچىقىرىش نەتىجىسىنىڭ سۈپىتىگە ئۆزى ھۆكۈم قىلالايدىكەن. AI-ML ماھىيەتتە ئىلىم-پەن بىلەن شۇغۇللىنىۋاتىدۇ.