Perusahaan kecerdasan buatan milik Google DeepMind mengembangkan sistem AlphaFold untuk memecahkan ‘masalah pelipatan protein’ kuno atau menjawab pertanyaan tentang bagaimana urutan asam amino protein menentukan struktur 3D-nya.

Rekomendasi PCR Jakarta

Protein terdiri dari ribuan asam amino, dan jutaan interaksi skala kecil antar molekul berperan dalam bentuk 3D mereka. Memahami struktur hanya satu protein membutuhkan kerja bertahun-tahun dan peralatan yang sangat khusus. Dengan demikian, para peneliti telah bergulat dengan kompleksitas pelipatan protein selama beberapa dekade.

AlphaFold dilatih berdasarkan data dari 170.000 protein yang diketahui, yang strukturnya diuraikan dengan cara tradisional. Sekarang, teknologi ini memiliki skor akurasi rata-rata 92,4 dari 100 untuk memprediksi struktur protein, dan skor 87 untuk arsitektur yang lebih kompleks.

Hampir semua penyakit, seperti penyakit Alzheimer, kanker, dan COVID-19, melibatkan struktur protein, sehingga AI membuka pintu untuk pengembangan obat yang lebih cepat dan pemahaman yang lebih baik tentang proses biologis yang mendasari kondisi kesehatan ini.

Pemenang Hadiah Nobel Kimia 2009, Venki Ramakrishnan, berkomentar, “Karya komputasi ini mewakili kemajuan menakjubkan dalam masalah pelipatan protein, tantangan besar berusia 50 tahun dalam biologi. Itu telah terjadi beberapa dekade sebelum banyak orang di lapangan akan memprediksi. Akan sangat menarik untuk melihat banyak cara yang secara fundamental akan mengubah penelitian biologi.”

Perlu beberapa waktu untuk meningkatkan kekuatan prediksi algoritme dan menjembatani kesenjangan antara pemodelan komputer dan implementasi farmasi dunia nyata, tetapi AlphaFold tidak diragukan lagi akan memperdalam pemahaman kita tentang peran pelipatan protein dalam berbagai penyakit.

Di luar obat-obatan, AlphaFold dapat mengidentifikasi enzim yang memecah sampah plastik atau menangkap karbon dioksida dari atmosfer, alat yang berguna dalam pertempuran lama melawan perubahan iklim.

Rekomendasi PCR Jakarta