Artikulu hau jatorriz The Conversation argitalpenean aurki daiteke.

Bi urtetik behin proteinen egitura beren aminoazido sekuentzietatik abiatuz zer softwarek iragartzen duen ondoen ebazteko lehiaketa bat egiten da. Lehiaketaren izena CASP laburdura da (ingeleseko Critical Assessment of Protein Structure Prediction esaeratik dator). Aurten, 14. lehiaketa egin da (CASP14), eta AlphaFold 2 algoritmoak irabazi du, DeepMind enpresak garatuak, lehiakideei abantaila handia aterata.

Adituek ikusgarritzat jo dituzte AlphaFold 2-k lortutako emaitzak, iragarpenen asmatze maila handiagatik. Baina goazen atalka eta, hasteko, azaldu ditzagun proteinen egiturari eta horien garrantziari buruzko oinarrizko ideia batzuk.

Proteinak animalien muskuluekin lotzen ditugu, geureak barne hartuta. Logikoa da, muskulu ehunak duen proteina kopuru handiagatik. Molekula horien filamentuak dira lerradura bidez uzkurdura sortzen duten egiturak. Baina funtzio gehiago ere badituzte, izan ere, organismo guztietan askotariko zereginak egiten dituzte: askotariko funtzioak betetzen dituzten makinak balira bezala jokatzen dute.

Muskuluak uzkurtzea eta, hala, lan egitea eragiteaz gain, proteinek garrantzi handiko eginkizun asko betetzen dituzte. Organismoetan gertatzen diren ia erreakzio kimiko guztiak katalizatzen dituzte. Arnasketa organoetatik ehunetara oxigenoa eramaten dute. Zelulen kanpoaldetik barrualdera substantziak garraiatzen dituzte (edo horretan laguntzen dute). Askotariko funtzioak betetzen dituzten zelulen barne arkitekturak eratzen dituzte. Zelularen kanpoaldetik seinaleak jaso eta informazioa barrualdera eramaten dute. Eta beste eginkizun asko ere betetzen dituzte.

Proteinak luzera askotako kateak dira. Haien katebegiak aminoazidoak dira, karbonoz, hidrogenoz, oxigenoz eta nitrogenoz osatutako molekula txikiak, eta horietako bat, zisteina, sufrez ere bai. Izaki bizidun gehientsuenek gehienez ere horrelako hogei molekula dituzte. Proteinen hiru dimentsioko egitura beren osaketaren mende dago, hau da, berauek osatzen dituzten aminoazidoen eta katean duten ordena zehatzaren mende. Egitura oso garrantzitsua da, proteinen funtzioa finkatzen duelako, eta oso sentikorra da, beraz, hainbat faktorek –erradiazioak, beroak eta pHak, besteak beste– alteratu egin dezakete eta, ondorioz, proteinak funtzioa betetzea oztopatuko luke edo gaizki betetzea eragingo luke.

Gaur egun, proteinen egitura ezagutzeko zenbait metodo erabiltzen dira. Ohikoena X izpien kristalografia da, horiek egoera kristalinoan dagoen substantzia batera zuzentzen direnean osatzen den difrakzio ereduaren azterketan oinarritua. Teknika horretan, X izpien eta kristalaren elektroi hodeiaren arteko elkarrekintzak irudi bereizgarri bat sortzen du, difrakzio eredua, zeinak atomoen kokapena deduzitzea ahalbidetzen duen eta, beraz, baita molekularen egitura ere. Arazoa da metodo hori nekeza dela eta egitura askotan ezin dela aplikatu.

Kriomikroskopia elektronikoa berriagoa da, oso tenperatura baxuetan izoztutako laginekin lan egin eta hala artefaktuak agertzea saihesten duen mikroskopia modalitate bat.

Ikaskuntza sakonaren bidez erkatzea

AlphaFold 2-ren iragarpen gehienetan X izpien kristalografia bidezko behaketetako emaitzen oso antzekoak lortzen dira, iragarpenek proteina batzuen behaketa esperimentalen emaitzak hobetzea ere baztertu gabe.

AlphaFold-ek ez du proteinen hiru dimentsioko egitura beren propietate fisikokimikoetatik abiatuz deduzitzen. Aitzitik, ikaskuntza sakon baten bidez, sare neuronal artifizial bat erabilita, behar bezainbeste ezagutzen diren ehun eta hirurogeita hamar mila proteinen aminoazidoen egiturak eta sekuentziak erkatzen ditu (naturan berrehun milioi proteina daude). Eta erkatze horretatik abiatuz, egitura ezezaguna baina sekuentzia ezaguna duten proteinen forma iragartzen du.

AlphaFold-en sortzaileen arabera, garapen honek jomuga zehatzetan eragiteko forma egokia duten sendagaiak diseinatu eta ekoizteko atea irekiko du, baita intereseko prozesuetan esku hartzen duten proteinen egitura ezagutzea garrantzitsua den medikuntzako eta biologiako arloetan bestelako aurrerapenak egiteko ere. Agian goizegi da hori esateko, baina lorpena ikaragarria da, eta izaki bizidunen egituren ezagutzan eta horren aplikazio posibleetan mugarri bat ezarriko du.