Phần mềm AI tiên tiến đã xuất hiện, nắm giữ tiềm năng cách mạng hóa khám phá sinh học.

Bằng cách dự đoán chính xác vị trí của protein trong tế bào, phần mềm này hứa hẹn sẽ mở ra cơ hội tiếp cận vô số thông tin sinh học vô giá, rất quan trọng đối với những tiến bộ trong phát triển thuốc và điều trị các bệnh như động kinh. Protein, con ngựa của cơ thể, đóng một vai trò quan trọng trong các chức năng khác nhau của tế bào.

(Ảnh: Pete Linforth từ Pixabay)

Mô hình dự đoán nội địa hóa protein

Dong Xu, Giám tuyển Giáo sư xuất sắc tại Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính tại Đại học Missouri, và nhóm của ông gần đây đã cải thiện mô hình dự đoán nội địa hóa protein của họ, MULocDeep.

Các bản cập nhật gần đây cho phép phần mềm đưa ra các dự đoán chính xác hơn, cung cấp các mô hình chuyên dụng phù hợp với động vật, con người và thực vật. Ban đầu được phát triển bởi Xu và nhà nghiên cứu Jay Thelen cách đây một thập kỷ để nghiên cứu protein trong ty thể, mô hình này hiện đã mở rộng khả năng của nó.

Xu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giảm thời gian và chi phí liên quan đến xác nhận thực nghiệm trong nghiên cứu sinh học. Bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận có mục tiêu hơn, mô hình cập nhật, MULocDeep, cung cấp cho các nhà nghiên cứu các tài nguyên quý giá, giúp họ đạt được những phát hiện của mình nhanh hơn và tạo điều kiện cho tiến trình nghiên cứu hiệu quả hơn.

Xu cho biết trong một tuyên bố, “Một cách tiếp cận có mục tiêu hơn giúp tiết kiệm thời gian. Các công cụ của chúng tôi cung cấp nguồn tài nguyên hữu ích cho các nhà nghiên cứu bằng cách giúp họ đạt được những khám phá của mình nhanh hơn vì chúng tôi có thể giúp họ thiết kế các thí nghiệm có mục tiêu hơn để thúc đẩy nghiên cứu của họ hiệu quả hơn.”

Đọc thêm: Các nhà nghiên cứu phát triển phương pháp mới để kích hoạt phản ứng chống ung thư lâu dài

Đối phó với định vị sai

Bằng cách khai thác các khả năng của trí tuệ nhân tạo và máy học, phần mềm này nhằm mục đích trao quyền cho các nhà nghiên cứu một công cụ mạnh mẽ để điều tra sự phức tạp của quá trình định vị protein, xảy ra khi protein bị đặt sai vị trí được chỉ định.

Hành vi protein bất thường này thường liên quan đến rối loạn chuyển hóa, ung thư và rối loạn thần kinh.

Sự dịch chuyển của protein khỏi vị trí dự định của chúng sẽ phá vỡ chức năng bình thường của chúng, cản trở khả năng đến đích mục tiêu của chúng một cách hiệu quả. Xu giải thích rằng một số bệnh bắt nguồn từ hiện tượng định vị sai này, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giải quyết nó để khôi phục chức năng protein tối ưu.

Hơn nữa, mô hình dự đoán do nhóm của Xu phát triển hứa hẹn trong thiết kế thuốc. Bằng cách xác định các protein bị đặt sai vị trí, các nhà nghiên cứu có thể nhắm mục tiêu và di chuyển chúng đến đúng đích của chúng, có khả năng dẫn đến các biện pháp can thiệp trị liệu sáng tạo.

Công việc đang diễn ra trên mô hình dự đoán nội địa hóa protein này được hỗ trợ bởi Quỹ khoa học quốc gia. Xu hình dung sẽ nhận được thêm kinh phí để cải thiện độ chính xác của mô hình và giới thiệu chức năng nâng cao hơn.

Nhìn về tương lai, Xu dự định làm cho mô hình trở nên toàn diện hơn. Anh ấy dự định khám phá xem liệu các đột biến protein có góp phần vào việc định vị sai hay không, điều tra sự phân bố protein trong nhiều ngăn tế bào và tinh chỉnh các dự đoán định vị thông qua việc sử dụng các peptide tín hiệu.

Ngoài ra, Xu và các đồng nghiệp của mình đang hợp tác phát triển các khóa học trực tuyến phục vụ cho học sinh trung học và đại học. Khóa học này sẽ bao gồm các khái niệm sinh học và tin sinh học được sử dụng trong mô hình, cung cấp một nguồn tài nguyên giáo dục để nuôi dưỡng tư duy khoa học của thế hệ tiếp theo.

Mô hình được trình bày chi tiết hơn trên tạp chí Nghiên cứu Axit Nucleic.

Những bài viết liên quan: Thông tin về bệnh ung thư ChatGPT có thể tin cậy được không? Nghiên cứu mới cho biết chính xác 97% — nhưng, đây là điểm mấu chốt

gạch tên