AlphaFold เพิ่มข้อมูลโปรตีนไวรัสกว่า 8,000 คู่ รับมือโรคระบาด
AlphaFold Database เพิ่มโครงสร้างโปรตีนไวรัส 8,028 คู่ จาก 2,800 ชนิด เปิด Pandemic Preparedness Portal เตรียมรับมือโรคระบาดใหญ่
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- AlphaFold เพิ่มโครงสร้างโปรตีนไวรัส 8,028 คู่ จากไวรัส 2,800 ชนิดใน 23 ตระกูล
- เปิดตัว Pandemic Preparedness Portal รวบรวมข้อมูลไวรัสไว้ในหน้าเดียว
- เน้นทำนายโปรตีนที่จับคู่กันแบบไดเมอร์ทั้งโฮโมและเฮเทอโรไดเมอร์
- ตั้งเกณฑ์คัดกรองเข้มงวดเพื่อให้ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือสูงสุด
AlphaFold Database คลังข้อมูลโครงสร้างโปรตีนที่สร้างโดย AI ได้เพิ่มข้อมูลชุดใหญ่ที่เน้นไปที่โปรตีนไวรัสโดยเฉพาะ พร้อมกันนี้ยังได้เปิดพื้นที่ใหม่ในชื่อ Pandemic Preparedness Portal ซึ่งรวบรวมโครงสร้างโปรตีนไวรัสทั้งหมดไว้ในหน้าเดียว ครอบคลุมไวรัสราว 2,800 ชนิด จาก 23 ตระกูลที่มีสมาชิกก่อโรคในมนุษย์ ตั้งแต่ไวรัสไข้หวัดธรรมดา หัด ตับอักเสบบี ไปจนถึงเอ็มพอกซ์ (Mpox)
ความแตกต่างสำคัญจากการอัปเดตครั้งก่อนๆ คือการขยายขอบเขตมาดูโปรตีนที่ทำงานจับคู่กัน หรือที่เรียกว่าไดเมอร์ (Dimer) แบ่งเป็นโฮโมไดเมอร์ (Homodimer) คือโปรตีนชนิดเดียวกันสองสายจับกัน และเฮเทอโรไดเมอร์ (Heterodimer) คือโปรตีนต่างชนิดจับคู่กัน โดย Joe Grove ศาสตราจารย์ด้านไวรัสวิทยาระดับโมเลกุลจากมหาวิทยาลัยกลาสโกว์ (University of Glasgow) อธิบายว่าโปรตีนไวรัสจำนวนมากไม่ได้ทำงานเพียงลำพัง การรู้แค่รูปทรงของโปรตีนเดี่ยวจึงยังไม่เพียงพอต่อการศึกษา
การรู้รูปทรง 3 มิติของโปรตีนเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากช่วยระบุตำแหน่งบนผิวไวรัสที่เป็นเป้าหมายในการพัฒนาชุดตรวจ ยา และวัคซีน ซึ่งปกติแล้วต้องอาศัยห้องปฏิบัติการเฉพาะทาง ใช้เวลานาน และมีต้นทุนสูง การเปิดเผยข้อมูลชุดนี้จึงช่วยลดกำแพงให้กับนักวิทยาศาสตร์ในพื้นที่ที่มีทรัพยากรจำกัด ซึ่งมักเป็นกลุ่มแรกที่ต้องเผชิญหน้ากับการแพร่ระบาด
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
การที่ฐานข้อมูล AlphaFold ขยายมาสู่โปรตีนเชิงซ้อนของไวรัสถือเป็นก้าวสำคัญ เพราะโรคระบาดใหญ่ในอนาคตมักเกิดจากเชื้อไวรัสอุบัติใหม่ การมีข้อมูลโครงสร้าง 3 มิติเตรียมไว้ล่วงหน้าช่วยให้นักวิจัยทั่วโลกสามารถออกแบบยับยั้งไวรัสได้รวดเร็วกว่าเดิม ลดระยะเวลาในการพัฒนาวัคซีนจากหลักปีให้เหลือเพียงหลักร้อยวันตามเป้าหมายของโครงการ 100 Days Mission
"โครงสร้างของโปรตีนเชิงซ้อนเพียงอย่างเดียวบอกเราไม่ได้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อไวรัสกลายพันธุ์"
Joe Grove
โครงการนี้เกิดจากความร่วมมือของหลายองค์กรระดับโลก อาทิ Google DeepMind, EMBL-EBI, NVIDIA, มหาวิทยาลัยแห่งชาติโซล, มหาวิทยาลัยกลาสโกว์, Swiss Institute of Bioinformatics (SIB), CEPI และมหาวิทยาลัยซองกยุนกวาน โดยทาง NVIDIA ได้เข้ามาช่วยปรับแต่งกระบวนการทำนายขนาดใหญ่ผ่าน NVIDIA BioNeMo Inference Runtime นอกจากนี้ยังมีข้อมูลโฮโมไดเมอร์จากห้องปฏิบัติการ Atkinson มหาวิทยาลัยลุนด์ (Lund University) ประเทศสวีเดน เข้ามาร่วมสมทบด้วย
ทีมวิจัยได้วิเคราะห์ลำดับโปรตีน 41,774 ตัวจากไวรัส 2,812 ชนิด ผ่าน AlphaFold2 และ AlphaFold-Multimer ได้ผลลัพธ์เป็นโฮโมไดเมอร์ 40,746 คู่ และเฮเทอโรไดเมอร์เกือบ 1.7 ล้านคู่ แต่มีเพียง 8,028 คู่ หรือคิดเป็นราว 0.47% เท่านั้นที่ผ่านเกณฑ์คัดกรองอันเข้มงวดและได้ขึ้นแสดงบนหน้าฐานข้อมูล เพื่อเน้นความน่าเชื่อถือสูงสุด ส่วนข้อมูลชุดที่เหลือยังเปิดให้ดาวน์โหลดสำหรับนักวิจัยที่ต้องการนำไปศึกษาต่อ
ที่มา: Techsauce
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น