Oblasť predikcie štruktúry proteínov prechádza významnou transformáciou s príchodom učenia od konca k koncu. Tento prístup, ktorý optimalizuje všetky komponenty modelu strojového učenia pre konkrétnu úlohu, revolucionalizuje presnosť a efektivitu dizajnu proteínov.
Odchádzajú dni namáhavého predspracovania dát. Učenie od konca k koncu eliminuje potrebu tohto kroku, maximalizuje extrakciu kľúčových informácií a poskytuje presnejšie predikcie. Aj keď bol tento koncept úspešne aplikovaný v rôznych oblastiach, ako je počítačové videnie a rozpoznávanie reči, jeho potenciál v návrhu proteínov je zvlášť pozoruhodný.
V oblasti predikcie štruktúry proteínov vedú cestu AlphaFold2 a RoseTTAFold. Tieto mocné nástroje výrazne prispeli k pokrokom v oblasti inžinierstva proteínov. Integrovaním sekvencií, štruktúr a funkčných značiek do jednotného rámca preformulovali krajinku umelého inteligentného a proteínového dizajnu.
Okrem toho prispievajú k odvetviu aj nedávne vývoje, ako je Modelovanie evolučne šupinového charakteru (ESM) a CombFold. Keď sú tieto prístupy kombinované s metódou hlbokého učenia od konca k koncu AlphaFold2, posúvajú hranice predikcie štruktúry proteínov. Vznik databázy štruktúry proteínov AlphaFold zohral kľúčovú úlohu pri poskytovaní presných a rýchlych predikcií, prevyšujúc tradičné metódy.
Porozumenie procesu zloženia proteínov je kľúčové pri odhaľovaní jeho zložitostí. Nedávne štúdie osvetlili nový stredný stav, odhalili, že skládanie proteínov prebieha vo dvoch štádiách – jedno rýchle a druhé oveľa pomalšie. Tento objav bol umožnený starostlivým pozorovaním správania sa zloženia a použitím optických spektrálnych sond a tuhej jadrovej magnetickej rezonancie uhlíka 13.
Hoci učenie od konca k koncu preukázalo obrovský potenciál, stále existujú výzvy. Integrácia fyzikálneho poznania do rámca strojového učenia vyžaduje ďalšie preskúmanie. Napriek tomu sa očakáva, že rýchly pokrok v tejto oblasti prekoná tieto prekážky a povedie k presnejšej a efektívnejšej predikcii štruktúry proteínov.
Potenciál učenia od konca k koncu pri predikcii štruktúry proteínov je naozaj vzrušujúci. S každým novým objavom a technologickým skokom sa približujeme k hlbšiemu poznaniu proteínov a ich úlohe v rôznych ochoreniach. Doby obmedzených predpovedí sú minulosťou a budúcnosť prináša obrovské možnosti využitia sily strojového učenia pri odhaľovaní tajomstiev proteínov.
The source of the article is from the blog motopaddock.nl