DeepMind บริษัทด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในเครือของ Google ประสบความสำเร็จในการใช้เทคโนโลยี AI ทำนายโครงสร้าง 3 มิติของโปรตีนแทบทุกชนิดที่แวดวงวิทยาศาสตร์เคยรู้จักมา ซึ่งถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญที่จะปูทางสู่การพัฒนายารักษาโรค ตลอดจนเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่จะช่วยรับมือกับวิกฤตการณ์ที่มีความท้าทายในระดับโลก เช่น ปัญหาความอดอยาก หรือมลภาวะ
เมื่อเดือนพฤศจิกายน 2020 DeepMind เคยออกมาประกาศว่า ทางบริษัทได้พัฒนาโปรแกรมที่มีชื่อว่า AlphaFold ซึ่งสามารถใช้อัลกอริทึมทำนายโครงสร้างโปรตีนในรูปแบบ 3 มิติได้อย่างรวดเร็ว และนับตั้งแต่นั้นจนถึงปัจจุบัน AlphaFold ก็ประสบความสำเร็จในการทำนายโครงสร้างโปรตีนแล้วกว่า 200 ล้านชนิด อีกทั้งยังเปิดฐานข้อมูลให้ทุกคนทั่วโลกสามารถเข้าถึงได้ฟรีอีกด้วยทาง https://alphafold.ebi.ac.uk/
ทั้งนี้ โปรตีนถือเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของสิ่งมีชีวิต โดยโครงสร้างของโปรตีนประกอบด้วยกรดอะมิโนจำนวนมากที่เชื่อมต่อกันด้วยพันธะเปปไทด์ ที่ผ่านมานั้น นักวิทยาศาสตร์พยายามที่จะไขความลับว่า ห่วงโซ่กรดอะมิโนของโปรตีนแต่ละชนิดขดม้วนพับตัวเป็นโครงสร้าง 3 มิติได้อย่างไร เพราะการทราบถึงโครงสร้างเฉพาะตัวของโปรตีนแต่ละชนิด ตลอดจนปฏิกิริยาของโมเลกุลต่างๆ ในโปรตีน จะช่วยให้นักวิจัยสามารถออกแบบแอนติบอดีหรือยารักษาโรคใหม่ๆ ที่จำเพาะต่อโรคร้ายในมนุษย์ได้มากขึ้น
สิ่งที่เกิดขึ้นจึงถือเป็นอีกหนึ่งก้าวสำคัญของเทคโนโลยี AI ที่เข้ามาช่วยเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ โดยในอดีตการที่จะกำหนดโครงสร้าง 3 มิติของโปรตีนต้องใช้เวลาหลายเดือนหรือหลายปี แต่ AlphaFold สามารถประมวลผลได้โดยใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาทีเท่านั้น
เดมิส ฮาสซาบิส ผู้ก่อตั้งและประธานบริหารของ DeepMind กล่าวว่า ฐานข้อมูลดังกล่าวครอบคลุมการทำนายโครงสร้างโปรตีนเกือบทุกชนิด ทั้งในพืช แบคทีเรีย สัตว์ และสิ่งมีชีวิตชนิดอื่นๆ ซึ่งถือเป็นโอกาสอันดีของ AlphaFold ที่จะได้เข้าไปมีบทบาทแก้ไขความท้าทายที่สำคัญ เช่น ประเด็นความยั่งยืน ความไม่มั่นคงทางอาหาร และโรคภัยไข้เจ็บที่อาจถูกละเลยไป
ข้อมูลดังกล่าวนับว่ามีประโยชน์กับวงการวิทยาศาสตร์อย่างมหาศาล โดยปัจจุบันนักวิทยาศาสตร์ได้ใช้การทำนายโครงสร้างโปรตีนของ AlphaFold บางส่วนเพื่อช่วยในการพัฒนายาชนิดใหม่แล้ว โดยเมื่อเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา คณะนักวิจัยนำโดย ศ.แมทธิว ฮิกกินส์ แห่งมหาวิทยาลัยออกซ์ฟอร์ด ประกาศว่า พวกเขาได้ใช้แบบจำลองของ AlphaFold เพื่อช่วยกำหนดโครงสร้างของโปรตีนปรสิตมาลาเรีย เพื่อศึกษาแอนติบอดีที่ช่วยป้องกันการแพร่กระจายของปรสิตดังกล่าว และจะนำข้อมูลส่วนนี้ไปต่อยอดพัฒนาวัคซีนป้องกันโรคที่มีประสิทธิภาพสูงด้วย
ภาพ: DeepMind
อ้างอิง:
- https://www.theguardian.com/technology/2022/jul/28/deepmind-uncovers-structure-of-200m-proteins-in-scientific-leap-forward
- https://www.nbcnews.com/science/science-news/protein-folding-google-rcna40437
- https://www.nytimes.com/2022/07/28/science/ai-deepmind-proteins.html
- https://www.fiercebiotech.com/medtech/shape-things-come-deepminds-alphafold-illuminates-3d-structure-almost-every-protein-known
- https://www.cnet.com/science/biology/googles-deepmind-ai-predicts-3d-structure-of-nearly-every-protein-known-to-science/
