berita

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

【perkenalan】selain desain protein dan penemuan obat, makalah terbaru yang diterbitkan di nature telah mengungkap kegunaan baru model biologis besar seperti alphafold – mengungkap hubungan biologis dan sejarah evolusi.

pada bulan juli tahun ini, tim esmfold, yang dibubarkan oleh meta, berhasil memulai kembali dan merilis model ilmu kehidupan besar terbaru mereka esm3, dengan slogan "menggunakan model bahasa untuk mensimulasikan evolusi 500 juta tahun."

alamat makalah: https://evolutionaryscale-public.s3.us-east-2.amazonaws.com/research/esm3.pdf

penggunaan ini dengan cepat ditangkap oleh para ahli biologi.

dalam banyak karya yang diterbitkan baru-baru ini, para ilmuwan menggunakan model seperti alphafold dan esmfold untuk menggambar ulang garis keturunan virus dan mengeksplorasi beberapa “kedekatan” yang mengejutkan.

hasil ini tidak hanya mengungkap sejarah evolusi keluarga virus, tetapi juga memungkinkan kita menangani risiko biokimia di masa depan dengan lebih baik.

dengan menggunakan metode tradisional, para ilmuwan perlu memahami evolusi virus berdasarkan hasil perbandingan genom.

namun jika dibandingkan dengan mamalia, kecepatan evolusi virus bisa dikatakan secepat kilat. apalagi untuk virus yang gennya tersusun dari rna, jumlah dan kompleksitas genom yang perlu dibandingkan akan meningkat pesat.

selain itu, evolusi virus tidak hanya berasal dari mutasi genetik, tetapi juga dapat memperoleh materi genetik dari organisme lain, sehingga semakin sulit untuk mengidentifikasi “hubungan relatif” virus. urutan gen yang terlihat sangat berbeda mungkin menyembunyikan hubungan yang sangat dalam dan jauh antar virus.

dibandingkan dengan gen virus, bentuk atau struktur protein yang dikodekannya cenderung berubah lebih lambat. namun, joe grove, ahli virologi molekuler di universitas glasgow di inggris, mengatakan bahwa sebelum munculnya alat seperti alphafold, bahkan alat seperti alphafold muncul. struktur protein seluruh keluarga virus sangat lambat. penelitian dan perbandingan sulit diselesaikan dengan menggunakan metode tradisional.

sebuah makalah baru-baru ini yang diterbitkan oleh grove dan timnya di nature menggunakan kekuatan model besar untuk mengungkap sejarah evolusi keluarga flaviviridae melalui struktur glikoprotein.

alamat kertas: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07899-8

flavivirus termasuk virus hepatitis c, virus demam berdarah, dan virus zika, serta beberapa patogen hewan utama, serta spesies yang dapat menimbulkan ancaman baru terhadap kesehatan manusia.

bagaimana virus memasuki sel

sejak vaksinasi meluas, hepatitis c menjadi penyakit menular yang kurang kita kenal, namun virus ini masih menyebabkan ratusan ribu kematian setiap tahunnya.

jika kita ingin mengembangkan vaksin hepatitis c yang lebih efektif, kita perlu memahami protein mana yang diandalkan oleh flavivirus untuk memasuki sel (termasuk glikoprotein). protein ini juga menentukan inang mana yang dapat diinfeksi oleh virus.

jika anda hanya mempelajari dan membandingkannya pada tingkat urutan, anda akan menemukan bahwa protein setiap virus sangat berbeda sehingga sulit untuk menemukan hubungan yang bermakna. namun jika kita menggunakan fungsi prediksi struktur protein dari model biologis besar, masalah ini akan mudah diselesaikan.

para peneliti menggunakan model alphafold 2 deepmind dan alat prediksi struktur esmfold yang dikembangkan oleh meta untuk menghasilkan lebih dari 33.000 struktur prediksi untuk 458 protein flavivirus.

prediksi struktural glikoprotein virus hepatitis c

alasan mengapa model alphafold dan esmfold digunakan adalah karena perbedaan mendasar antara keduanya.

masukan alphafold bergantung pada beberapa rangkaian protein serupa, tetapi esmfold berbeda. ini adalah "model bahasa protein" yang dilatih pada puluhan juta rangkaian protein. ia hanya dapat menerima rangkaian tertunda sebagai masukan, sehingga sangat cocok untuk digunakan -analisis mendalam terhadap virus yang paling "misterius".

prediksi struktur ini telah mengarahkan para peneliti untuk menemukan beberapa hubungan tak terduga. beberapa kerabat flavivirus yang tampaknya tidak berkerabat juga dapat menggunakan protein serupa sebagai “kunci” untuk memasuki sel.

misalnya, sistem infeksi sel yang digunakan oleh hepatitis c sangat mirip dengan pestivirus, termasuk virus demam babi dan patogen hewan lainnya.

alat bantu ai juga dapat memberi tahu kita bahwa “sistem masuk” yang digunakan oleh virus hepatitis c dan pestivirus sangat berbeda dengan virus lainnya. grove juga kesulitan menjelaskan hal ini: "untuk hepatitis c dan kerabatnya, kami tidak tahu dari mana sistem masuknya berasal. mungkin virus-virus tersebut sudah ditemukan sejak lama."

dapatkan protein 'bajakan' dari bakteri

selain pestivirus, struktur yang diprediksi juga membantu flavivirus menemukan dua "kerabat" - virus zika dan virus demam berdarah. protein masuknya tampaknya memiliki asal yang sama; selain itu, flavivirus tampaknya "mencuri" enzim dari bakteri itu sebagai miliknya.

memprediksi struktur protein virus dengue menggunakan colabfold–alpahfold2

sebelumnya, tim mary petrone, ahli virologi di universitas sydney, juga menemukan perilaku "mencuri" serupa pada flavivirus aneh.

“pencurian gen mungkin memainkan peran yang lebih besar dalam evolusi flavivirus daripada yang diperkirakan sebelumnya,” katanya.

david moi, ahli biologi komputasi di universitas lausanne di swiss, juga menyatakan bahwa penelitian flavivirus hanyalah puncak gunung es ketika mempertimbangkan potensi alat bantu ai yang belum dimanfaatkan.

dengan bantuan kecerdasan buatan, sejarah evolusi virus lain dan bahkan banyak organisme seluler dapat ditulis ulang.

“kami akan menceritakan kembali kisah mereka dengan alat generasi baru. sekarang kita dapat melihat lebih jauh, sejarah evolusi semua organisme ini perlu diperbarui.”

di antara banyak misteri yang belum terpecahkan dalam ilmu kehidupan, energi besar yang disemburkan oleh ai memungkinkan kita melihat awal dari jawabannya, dan juga membuat kita menantikan hari ketika cerita tersebut akan ditulis ulang.