AlphaFold چیست؟ معرفی و آموزش کامل پایگاه AlphaFold

معرفی کلی AlphaFold

AlphaFold یک پایگاه بزرگ از ساختار‌های پروتئینی است که با روش‌های محاسباتی تعیین ساختار شده‌اند. در دنیای علم و فناوری، پیشرفت‌های جدید به طور مداوم در حال شکل‌گیری هستند و یکی از این پیشرفت‌ها، سرور AlphaFold است. این سرور، که توسط یک همکاری دوجانبه در بین Google DeepMind و EMBL-EBI توسعه یافته، به طور قابل توجهی درک ما از ساختار پروتئین‌ها را تغییر داده و به محققان در زمینه‌های مختلف بهداشت‌ودرمان، کشاورزی و صنعت بیوتکنولوژی کمک می‌کند.

پروتئین‌ها از اجزای ضروری حیات هستند و شناخت ساختمان آنها منجر به تسهیل درک عملکردشان می‌شود. شناخت ساختار یک پروتئین با استفاده از روش‌های تجربی مثل NMR دوبعدی و یا کریستالوگرافی اشعه ایکس، گاهی نیازمند ماه‌ها یا حتی سال‌ها تلاش است. زمان بر بودن روش‌های تجربی پیشرفت در این زمینه را در تنگنا قرار می‌دهد. رفع این مشکل با کمک بیوانفورماتیک ساختاری، نیازمند رویکردهای محاسباتی دقیق است. بیش از 50 سال پیش‌بینی ساختار سه‌بعدی یک پروتئین تنها بر اساس توالی آمینواسیدهای آن، یک چالش مهم محسوب می‌شد. AlphaFold آغازی بر پایان یک چالش 50 ساله در زیست‌شناسی است.

تاریخچه AlphaFold

توسعه AlphaFold از سال ۲۰۱۶ آغاز شد و در سال ۲۰۲۰، این مدل در مسابقه CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction) توانست نتایج فوق‌العاده‌ای کسب کند. AlphaFold در این مسابقه توانست به دقتی نزدیک به واقعیت در پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها دست یابد و به عنوان یک نقطه عطف در علم بیوانفورماتیک شناخته شد.

جایگاه AlphaFold در بیوانفورماتیک

اخیرا با معرفی AlphaFold ، پیشرفت‌های جدیدی در زمینه علوم‌زیستی به وجود آمده‌است. AlphaFold بیانگر جهشی بزرگ در پیش‌بینی و تعیین ساختار پروتئین است که با استفاده از deep learning ساختار سه‌بعدی پروتئین را با دقت قابل توجهی تعیین می‌کند. با تکیه بر این دستاورد پیشگامانه، سرور AphaFold معرفی شده است تا محققان در سراسر جهان بتوانند از این فناوری پیشرفته استفاده کنند. توسعه سرور آلفافولد نوید بخش آینده‌ای روشن در حوزه‌ی بیوانفورماتیک است.

فیلم آموزش گام‌به‌گام پایگاه AlphaFold

کلیک کنید

عملکرد کلی AlphaFold

AlphaFold از یک شبکه عصبی پیچیده استفاده می‌کند که به آن اجازه می‌دهد تا اطلاعات توالی آمینواسیدها را تجزیه و تحلیل کند. این مدل نه تنها به توالی پروتئین‌ها توجه می‌کند، بلکه همچنین به تعاملات بین آمینواسیدها و ویژگی‌های فیزیکی و شیمیایی آن‌ها نیز توجه دارد. AlphaFold از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای شبیه‌سازی، پیش‌بینی و تعیین ساختار پروتئین‌ها در ابعاد سه‌بعدی استفاده می‌کند.

آموزش استفاده از پایگاه AlphaFold

در ابتدا از طریق لینک زیر به پایگاه آلفافولد وارد شوید. در صورت مشاهده‌‌ی خطای 403 یعی پایگاه AlphaFold برای منطقه جغرافیایی شما تحریم است. کاربران ایرانی حین ورود با خطای 403 مواجه می‌شوند. در صورت مشاهده‌ی خطای 403 جای نگرانی برای این موضوع وجود ندارد. شیوه‌ی بازکردن سایت‌ها و پایگاه‌های تحریمی در دوره بیوانفورماتیک پروتئین برای سایت آلفافولد و سایر پایگاه‌ها و ابزارهای تحریم شده در حوزه بیوانفورماتیک به صورت گام‌به‌گام آموزش داده شده است.

در بالای صفحه مطابق با تصویر زیر با کادر جستجوی AlphaFold مواجه خواهید شد. در کادر جستجو می‌توان نام ژن یا پروتئین مورد نظر خود را وارد کنید. وارد کردن کد دسترسی ارگانیسم، کد UniProt و یا کد AlphaFold از سایر روش‌های جستجو در این پایگاه است.

در این‌جا ما نام پروتئین Tyrosinase را در کادر جستجو وارد و دکمه Search را می‌زنیم. مطابق با تصویر زیر لیستی از پروتئین‌های مرتبط با نام جسجو شده در صفحه نتایج فهرست خواهد شد:

گزینه اول فهرست نتایج؛ پروتئین تیروزیناز انسانی است که در ادامه ما بر روی این گزینه کلیک کرده تا به صفحه نتایج یک ریکورد آلفافولد وارد شویم.

یک ریکورد‌ آلفافولد شامل بخش‌های مختلفی است. مطابق با تصویر فوق بخش بالایی نتایج شامل فایل‌های ساختار سه‌بعدی پروتئین مورد جستجو هستند. دو فرمت فایل PDB و mmCIF برای ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها از این بخش قابل دانلود است. بخش ابتدایی نتیجه AlphaFold شامل اطلاعات کلی در مورد پروتئین مورد نظر می‌باشد.

در بخش Structure viewer از طریق ابزارک‌های موجود در صفحه نتیجه آلفافولد شما می‌توانید بخش‌های مختلف ساختار پروتئین مورد نظر را بررسی نمایید.

کاربردهای AlphaFold

سرور آلفافولد داری کاربردهای گسترده در زمینه‌های مختلف چون توسعه‌ی‌ داروها و واکسن‌های نسل جدید و کاهش هزینه‌های تحقیقات و توسعه در زمینه زیست‌شناسی مولکولی است. در ادامه به برخی از کاربردهای شاخص این ابزار می‌پردازیم:

تحقیق و توسعه‌ی داروهای جدید

یکی از کاربردهای اصلی AlphaFold در زمینه کشف داروها است. با پیش‌بینی دقیق ساختار پروتئین‌ها، محققان می‌توانند به طراحی داروهای هدفمند و مؤثرتر بپردازند. بسیاری از پروتئین‌های غشایی و یا پروتئین‌های موجود در میکروب‌های بیماری‌زا توسط پایگاه آلفافولد در اختیار جامعه علمی قرار گرفته که نوید بخش آینده‌ای روشن برای توسعه داروهای جدید در حوزه‌هایی مثل سرطان، بیماری‌های مضمن و میکروبی است.

تحقیق و توسعه واکسن‌های نسل جدید

سرور آلفافولد بخش قابل از پروتئین‌های بیماری‌های عفونی نوپدید و باز پدید را تعیین ساختار کرده و از طریق این پایگاه در دسترس عموم قرا گرفته است. در اختیار داشتن ساختار سه‌بعدی پروتئین‌های عوامل میکروبی امکان پیش‌بینی اپی‌توپ‌هایی که سلول‌های B سیستم ایمنی تشخیص می‌دهند را ساده خواهد نمود این موضوع نوید بخش توسعه‌ی واکسن‌های نسل جدید mRNA، واکسن‌های DNA base و پروتئین واکسن‌های مالتی‌اپی‌توپ هست.

توسعه‌ی زیست‌شناسی مولکولی

این سرور می‌تواند در مطالعه فرآیندهای بیولوژیکی و نحوه عملکرد پروتئین‌ها در سلول‌ها و ارگانیسم‌ها کمک کند. در اختیار داشتند تمامی ساختارهای یک پروتئوم سلولی می‌تواند درک ما را از عملکرد سلول‌ها متحول نماید چرا که ساختار پروتئین‌ها تعیین کننده عملکرد آن‌ها است. همچنین تعیین بخش بزرگی از ساختارهای پروتئینی سلولی هزینه لازم برای پروژه‌های زیست‌شناسی مولکولی که در گذشته صرف روش‌های پرهزیه‌ای چون کرسیستالوگرافی اشعه X می‌شد را به صورت چشمگیری کاهش خواهد داد.

مزایای AlphaFold

دقت بالا: AlphaFold توانسته است دقت بالایی در پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها ارائه دهد، که این موضوع به تحقیقات علمی کمک شایانی می‌کند.

سرعت: این مدل می‌تواند ساختار پروتئین‌ها را در زمان کمتری نسبت به روش‌های سنتی پیش‌بینی کند.

دسترس‌پذیری: سرور AlphaFold به صورت آنلاین در دسترس محققان قرار دارد و آن‌ها می‌توانند به راحتی از آن استفاده کنند.

پیشنهاد: اگر به بررسی ساختاری پروتئین‌ها علاقمندی، میتونی در دوره بیوانفورماتیک پروتئین شرکت کنی. در دوره بیوانفورماتیک پروتئین ابزارهای مختلف تعیین و بررسی ساختمان پروتئین از جمله پایگاه AlphaFold به صورت کاملا حرفه‌ای آموزش داده میشه …

ثبت‌نام در دوره بیوانفورماتیک پروتئین

رابطه بین AlphaFold و PDB

PDB یا Protein Data Bank مخزنی برای ساختارهای سه‌بعدی ماکرومولکول‌های زیستی به ویژه پروتئین‌هایی است که ساختار آن‌ها به‌وسیله روش‌های آزمایشگاهی تعیین شده‌اند. رابطه بین AlphaFold و PDB، استفاده از پیش‌بینی‌های AlphaFold و شرکت‌دادن آن‌ها در PDB است. در سال 2020، AlphaFold ساختارهای تعیین شده‌‌ی مربوط به پروتئین‌های مختلف را منتشر کرد، که با واردکردن این پیش‌بینی‌ها در PDB، امکان دسترسی محققان به اطلاعات ساختاری ارزشمند از طریق پایگاه PDB فراهم شد.

وارد‌کردن پیش‌بینی‌های AlphaFold در PDB موجب پر‌شدن خلا موجود بین ساختارهای تعیین‌شده با آزمایش و پیش‌بین‌های محاسباتی می‌شود. همچنین به محققان، امکان می‌دهد تا به ساختار پروتئین‌هایی که پیش‌تر ناشناخته بوده یا تعیین ساختارشان با روش‌های آزمایشگاهی چالش‌برانگیز بوده است، دسترسی داشته باشند. این شرایط پتانسیل تسریع کشف‌های علمی، گسترش آگاهی نسبت به ساختار و عملکرد پروتئین‌ها، مکانیسم بیماری‌ها و همچنین توسعه داروها را فراهم می‌کند.

در بخش جستجوی سایت PDB یک دکمه‌ی دو وضعیتی وجود دارد، که با فعال‌سازی آن ساختارهای محاسباتی هم علاوه بر ساختارهای تجربی در نتایج جستجو نمایش داده خواهد شد.

جایزه نوبل شیمی 2024 و AlphaFold

جایزه نوبل شیمی ۲۰۲۴، برای پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها و طراحی پروتئین‌های جدید، به Demis Hassabis ، John Jumper و David Baker اهدا شد. Hassabis و Jumper از شرکت Google DeepMind به خاطر توسعه ابزار هوش مصنوعی “آلفافولد” مورد تقدیر قرار گرفتند؛ ابزاری که می‌تواند ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها را به‌دقت از توالی آمینواسیدی آ‌ن‌ها پیش‌بینی کند. این دستاورد تحولی عظیم در تحقیقات زیستی ایجاد کرده و به دانشمندان در سراسر جهان کمک کرده تا کشفیات جدیدی را در زمینه‌هایی مثل توسعه دارو و زیست‌شناسی مولکولی با سرعت و دقت بیشتری انجام دهند.

همچنین Baker از دانشگاه واشنگتن بابت طراحی محاسباتی پروتئین، از جمله ساخت پروتئین‌های جدید با عملکردهای خاص، مورد تقدیر قرار گرفت. این پیشرفت‌ها کاربردهای مهمی در حوزه‌های پزشکی و علوم مواد دارند.

آلفافولد نماد تمام عیار عدم محدودیت در بیوانفورماتیک

سال 2013 که من درس بیوشیمی ساختار و متابولیسم رو در ترم های سه و چهار دانشگاه داشتم یادمه توی کلاس ها اساتید تاکید میکردن روش های بیوانفورماتیکی محدودیت‌های زیادی دارن و مثلا برای پروتئین‌های آنالوگ و یا روش‌های بدون الگو تعیین ساختار پروتئین با بیوانفورماتیک غیر دقیق هست و کلا محیط in silico محدود هست، ولی نوبل شیمی 2024 نشون داد که این موضوع نمی‌تونه درست باشه و برعکس روش‌های آزمایشگاهی دارای محدودیت توسعه هستن و در سطحی که ایجاد میشن با سرعت روش‌های بیوانفورماتیکی پیشرفت نمی‌کنند و توسعه پیدا نمی‌کنن.

به نظر من روش‌های بیوانفورماتیک محدودیتی ندارن چون محیط in silico برخلاف محیط in vitro و in vivo قابل توسعه هست. یعنی خوده محیط اجرای آزمایش رو ما می‌تونیم توسعه بدیم و برنامه‌نویسی کنیم این موضوع به گواه زمان قابل مشاهده هست.

آینده روشن در انتظار محیط in silico

ما امروز به جایی رسیدیم که روش‌های بیوانفورماتیکی با دقتی بیشتر از NMR دوبعدی یا X ray ساختار پروتئین‌ها رو تعیین می‌کنند، جالب این که NMR و X ray روش‌های آزمایشگاهی هستند که خودشون سال‌ها قبل نوبل دریافت کردن و تا به امروز توسعه‌ی زیادی رو نسبت به ابتدای پیدایششون نداشتن.
شما در مطالعات in vivo دستتون بسته هست نهایت بتونید یک موش رو توی یک یا دو ژن ترانسژن کنید ولی در مطالعات in silico با توسعه کارت گرافیک‌ها ما میتونیم یک بافت، اندام و یا یک ارگانیسم کامل رو در آینده شبیه‌سازی و یا پیاده‌سازی کنیم و تمامی پارامترهای موجود در یک محیط کامپلکس بیولوژیکی رو به صورت رام شده آنالیز کنیم.
بنابراین محدودیت محیط in silico حاصل تفکر دور از هم محققین بیولوژی و کامپیوتر و یا محدودیت‌های سخت‌افزاری مثل توسعه کارت‌های گرافیک و یا پردازنده‌ها هست، که این موضوع نشون میده محیط in silico بر خلاف محیط in vivo و in vitro  ایستا نیست و قابل توسعه برای اجرای آزمایش‌هایی هست که دانشمند در حسرت اجرای اون‌ها هستند.

نتیجه‌گیری:

پایگاه AlphaFold به عنوان یک ابزار انقلابی در علم بیوانفورماتیک، توانسته است به پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها دست یابد. با توجه به کاربردهای گسترده و مزایای این ابزار، می‌توان انتظار داشت که AlphaFold نقش مهمی در آینده علم و فناوری ایفا کند. این ابزار نه تنها به محققان در کشف و طراحی داروها و واکسن‌های جدید کمک می‌کند، بلکه به درک بهتر ما از ساختار و عملکرد پروتئین‌ها نیز می‌انجامد.

با توجه به اهمیت و تأثیرات AlphaFold، محققان و دانشمندان باید از این فناوری بهره‌برداری کنند و به پیشرفت‌های بیشتری در این زمینه دست یابند.

سوالات متداول:

پیشنهاد: افزایش فرصت‌های شغلی و تحقیقاتی با شرکت در دوره بیوانفورماتیک عمومی. با شرکت در دوره بیوانفورماتیک عمومی تمامی روش‌ها و ابزارهای پایه‌ای و کاربردی بیوانفورماتیک را به صورت عملی خواهید آموخت.

ثبت‌نام در دوره بیوانفورماتیک عمومی