”הישג שישנה את חוקי המשחק”: ה-AI של גוגל הגיע ל”גביע הקדוש” של הביולוגיה

חברת DeepMind, יחידת ה-AI של אלפאבית, הצליחה להשתמש בבינה מלאכותית לביצוע תהליך קיפול חלבונים ברמה הזהה כמעט למעבדה. ביולוג אבלוציוני טוען שההישג ”ישנה את הרפואה, ישנה את המחקר, ישנה את ההנדסה הביולוגית – ישנה את הכל”

תוצאת קיפול החלבון מווירוס הקורונה | צילום מסך

חברת Deep Mind, חברת הבינה המלאכותית של אלפאבית, הצליחה להגיע להישג משמעותי בתחום קיפול החלבונים, כשהצליחה לפתור בעזרת AI את אחד מהאתגרים הגדולים של עולם הביולוגיה – קביעת המבנה התלת-ממדי של חלבון – על פי רצף חומצות האמינו שמרכיבות אותו בעקביות.

 

קיפול חלבונים? WTF?

זה אולי נשמע כמו משהו מתוך ספר של קרין גורן, אבל יש שמגדירים את קיפול החלבונים כ”גביע הקדוש” של עולם הביולוגיה. האופן שבו החלבונים עובדים ואילו פעולות הם עושים נקבעים על פי המבנה התלת-ממדי שלהם – הכולל קפלים ועיקולים, המשתנים מחלבון לחלבון. המבנה התלת-ממדי של החלבונים, תאמינו או לא, נקבע ללא עזרה חיצונית – אלא על פי חוקי הפיזיקה בלבד. מדענים תהו במשך שנים רבות כיצד סך חלקיו של החלבון – 20 חומצות האמינו שמרכיבות אותו ברצפים שונים – מגיע בסופו של דבר לייצר את המבנה שלו.

במשך עשורים ניסו חוקרים לקפל חלבונים. הניסוי המוצלח הראשון הגיע בשנות ה-50, כשחוקרים ירו קרני רנטגן לעבר חלבונים גבישיים, והצליחו כך לזהות את צורתם התלת-ממדית. שיטה זו הפכה לפופולרית ביותר, ובעזרתה זוהו רוב מבני החלבונים עד היום. בשנות ה-80 וה-90 של המאה הקודמת נעשו ניסיונות להשתמש במחשבים כדי לקפל חלבונים, אך ניסיונות אלו כשלו, והתוצאות של הניסויים הללו הופרכו במעבדה.


כך מבצע ה-AI של AlphaFold את קיפול החלבונים | מקור: DeepMind

ההישג שיכול לקדם משמעותית את מדעי החיים

החוקרים של DeepMind – קבוצת AlphaFold (לא להתבלבל עם AlphaGo, שיצרה AI כמעט בלתי מנוצח במשחק הסיני גו) – לקחו על עצמם את המשימה של פיצוח תהליך קיפול החלבונים, משימה שנעשתה כבר בעבר – אך מעולם לא בעקביות ובאחוזי הצלחה גבוהים. החוקרים של AlphaFold עשו זאת במסגרת תחרות דו-שנתית בשם CASP (או Critical Assessment of Structure Prediction), שבה מתחרות עשרות קבוצות מרחבי העולם באתגרים של קיפול חלבונים.

האלגוריתם שפיתחו באלפא-פולד, שכבר ניצח בתחרויות ב-2018, ומאז עבר מקצה שיפורים משמעותי, הצליח לעקוף את המתחרים וקיפל את החלבונים בדיוק של 90 אחוז, המתקרב לזה המוגדר כ”פתרון” לאתגר הגדול שהוא קיפול החלבונים.

קיימות כמה השלכות להישג שכזה, ואחת החשובות שבהן היא לעולם הרפואה. ברגע שחוקרים מבינים טוב יותר את התצורה של החלבונים בגוף האדם, הם יוכלו גם לקבוע איך מולקולות אחרות נקשרות אליהם ואת טיב האינטרקאציות ביניהם. הבנה כזו תאפשר לאתר מולקולות שיתחברו לחלבונים בגוף וישנו את ההתנהגות שלהם, וכך למשל למנוע ולטפל במחלות.

בצוות של AlphaFold טרם פרסמו איך הגיעו להישג המרשים, אך הם מסבירים כי אימנו את האלגוריתם בעזרת הרצפים והמבנים של כ-170 אלף חלבונים. כדי לבצע את הקיפול לחלבונים מריצים באלפא-פולד את הרצף של החלבון דרך רשת נוירונים המנסה לבחון כיצד מבנים דומים אבולוציונית וייצוג של משקעים מחומצות האמינו הללו בניסיון למצוא את המבנה התלת-ממדי שלו.

ב-DeepMind אומרים כי עבודות המחשוב נעשו בעזרת 128 ליבות TPUv3 – השוות ערך לבין 100 ל-200 ליבות עיבוד גרפיות (GPU) במשך כמה שבועות כדי לדמות קיפול של חלבונים – ואומרים כי מדובר בכמות צנועה יחסית של כוח עיבוד כשזה מגיע למערכות דומות ברמה גבוהה בתחום למידת המכונה.

להבין את אבני הבניין

ההישג של אלפא-פולד, כלומר היכולת לחזות את המבנה התלת-ממדי של החלבון מחומצות האמינו שלו, יכול להוות מקפצה משמעותית לתחומי הביולוגיה ומדעי החיים. חוקרים יוכלו להיעזר בבינה המלאכותית של אלפאבית לקידום ההבנה של מה שמכונה “אבני הבניין” של התאים, ושיפור תהליכים כמו מציאת תרופות למחלות מסוימות.

דוגמה חיה לכך ניתנה במסגרת CASP14 – התחרות שבה ניצחו ב-AlphaFold. הצוות של הקבוצה מבית אלפאבית הצליח לקפל חלבון בשם ORF8 שנלקח מתוך וירוס הקורונה (SARS-CoV-2) בכ-87% דיוק – התוצאה הטובה ביותר בתחרות.

גורמים בתחרות סיפרו שלמרות שקבוצות החוקרים המתחרות מגישות את העבודות שלהם ללא שם, לא מעט מהם זיהו מייד את העבודה של AlphaFold – כי היא היתה פשוט מדוייקת יותר מכל האחרים. על פי שניים מהשופטים, שני שליש מהתוצאות של AlphaFold היו ברמה הזהה לזו של קיפול חלבונים הנעשה במעבדה. אחד ממייסדי התחרות הוסיף כי בחלק מהמקרים לא היה ברור אם אי הדיוק בין התוצאה של אלפא-פולד לזו שהתקבלה במעבדה הייתה בגלל טעות של הצוות או שהוא היה פשוט טוב מדי, וגילה ממצאים שטרם עלו אפילו בבדיקת מעבדה.

“זה ישנה את הכל”

ג’ון מולט, חוקר המתמחה בביולוגיה חישובית ואחד ממקימי תחרות CASP אמר כי “זה הישג משמעותי. במונחים מסוימים אפשר לומר שהבעיה (קיפול חלבונים, א.א.) נפתרה”. מולט הוא לא היחיד שחגג את ההישג של הצוות מ-DeepMind. גם אנדריי לופאס, ביולוג אבולוציוני, ואחד מהשופטים ב-CASP, אמר על ההישג כי הוא “ישנה את הרפואה, ישנה את המחקר, ישנה את ההנדסה הביולוגית – ישנה את הכל”. לופאס הוסיף כי “מדובר בהישג שישנה את חוקי המשחק”. הצוות באלפא-פולד סייע ללופאס וצוותו למצוא את המבנה של חלבון בעזרת AI אחרי עשור שבו ניסה לעשות זאת במעבדה.

מרימים את כל התחום

חוץ מהצוות של אלפאבית השתתפו בתחרות גם צוותים רבים מהאקדמיה וכן צוותים ממיקרוסופט וענקית הטכנולוגיה הסינית, טנסנט, שכמעט כולם עשו שימוש בלמידה עמוקה (Deep Learning). למרות שהרמה היתה גבוהה השנה, בחלק הנחשב לקשה יחסית הצוותים הטובים ביותר הגיעו לתוצאה של 75 מתוך 100, תוצאה מכובדת, אם כי עדיין נמוכה מה-90 שהשיגה AlphaFold.

צפו במסע של AlphaFold להצלחה הכבירה שלהם:

אושרי אלקסלסי

Your Friendly Neighborhood Geek. יש לכם סיפור טכנולוגי? דברו איתי: Oshry@geektime.co.il

הגב

5 תגובות על "”הישג שישנה את חוקי המשחק”: ה-AI של גוגל הגיע ל”גביע הקדוש” של הביולוגיה"

avatar
Photo and Image Files
 
 
 
Audio and Video Files
 
 
 
Other File Types
 
 
 

* היי, אנחנו אוהבים תגובות!
תיקונים, תגובות קוטלות וכמובן תגובות מפרגנות - בכיף.
חופש הביטוי הוא ערך עליון, אבל לא נוכל להשלים עם תגובות שכוללות הסתה, הוצאת דיבה, תגובות שכוללות מידע המפר את תנאי השימוש של Geektime, תגובות שחורגות מהטעם הטוב ותגובות שהן בניגוד לדין. תגובות כאלו יימחקו מייד.

סידור לפי:   חדש | ישן | הכי מדורגים
Poppay
Guest

דיי מדהים ומרגש, ה 10% הנוספים יגיעו רק אם אחד מהצוות יהיה conscious

מה חדש בזה?
Guest

מצד שני:
SCIENTISTS UNIMPRESSED BY GOOGLE’S PROTEIN FOLDING ALGORITHM
https://futurism.com/the-byte/scientists-unimpressed-googles-protein-folding-algorithm

יהושפט שונא האייפונים
Guest
יהושפט שונא האייפונים

ובינתיים בני גנץ הצליח לפתור פאזל 2 חלקים סוף סוף

עופר
Guest

מדד הדאו ג’ונס עלה ב-17 נקודות באחד הימים של שנת 2006

wpDiscuz

תגיות לכתבה: