לאחר יותר מ-50 שנות מאמץ – גוגל פתרה את "בעיית קיפול החלבונים"

דיפ מיינד, חברה בת של גוגל, הודיעה באחרונה כי הצליחה לפתור את הבעיה, שהמאמצים לפתרה נמשכים זה יותר מחמישה עשורים, המכונה "בעיית קיפול חלבונים".

זיהוי התצורה המדויקת של חלבון הוא תהליך שאורך ניסויים של חודשים ושנים. המעבדה לבינה מלאכותית של החברה בלונדון הודיעה שמערכת ממוחשבת שפיתחה – AlphaFold – מסוגלת לעשות זאת בתוך כמה שעות, או פחות. על בסיס רצף חומצות האמינו המרכיבות את החלבון, המערכת מצליחה לחזות במהירות ובאופן אמין את התצורה התלת ממדית שלו – מה שעשוי לשפר את היכולת להבין מחלות ולפתח עבורן תרופות.

בראיון לאנשים ומחשבים אמר ד"ר גדעון רוזנטל, מייסד-משותף ומנהל המחקר בדטה סיינס גרופ, חברה המשמשת כמרכז מצוינות לתחום הבינה המלאכותית, כי "מדובר בתגלית מרעישה של חוקרי גוגל. בתוך למידת המכונה יש תחום של למידה עמוקה, שהגיע לעולם ב-2006. זהו מערך אלגוריתמים חדש למידול נתונים תוך התערבות אנוש מעטה יותר, שמתאפשר בין השאר בשל ההבנה כי ניתן לעבד את הנתונים על GPU ולא על CPU, ולעשות את העיבוד בצורה מקבילית – ולא טורית. הוא עונה לצורך למדל הרבה תהליכים". לדבריו, "עולם הלמידה העמוקה מצליח בעיקר בשני תחומים בשני עולמות תוכן מרכזיים: האחד – יכולת עיבוד תמונה וזיהוי של פרטים ואובייקטים. השני הוא עיבוד שפה".

ד"ר גדעון רוזנטל, מייסד-משותף ומנהל המחקר של דטה סיינס גרופ. צילום: יח"צ

"מהפכה בתחום הרפואי"

ד"ר רוזנטל אמר כי "מדעני מחשב מנסים לבנות מערכת שכזו מזה יותר מחמישה עשורים ומאז שנות ה-90' נערכת תחרות שבמסגרתה המדענים מנסים לשחזר את המבנה התלת-ממדי של חלבונים, CASP (ר"ת Critical Assessment of Structure Prediction). עד היום, איש מהמדענים לא הצליח להתקרב לפתרון הבעיה. התהליך של שחזור תלת-ממדי של חלבון הוא ידני, ואורך חודשים ושנים, עם טכניקות הדמיה. האלגוריתם של החברה שגוגל רכשה לוקח רצף של מידעים ומפענח את המבנה התלת-ממדי בתוך זמן קצר – וזו מהפכה בתחום הרפואי".

לדברי אשד רבינוביץ', מדען נתונים בדטה סיינס גרופ, "החלבונים בגוף אחראים למגוון דברים – הם מרכיבים שיער, עור, ציפורניים ועוד. האינסולין אחראי להכנסת סוכר לתא. חלבונים הם אנזימים, נוגדנים בגוף האדם. החלבון נוצר בתא לפי מתכון גנטי, ויש כמה שלבים ביצירת החלבון, כי חומצות האמינו בונות שרשרת וזו מתקפלת לכל מיני צורות. הקיפול חשוב, כי הוא מה שקובע את תפקוד החלבון ויש מספר עצום של קומבינציות של קיפול. אם החלבון לא יהיה מקופל כמו צריך, אז ההמוגלובין לא יתפוס את החמצן והאינסולין לא יתפוס את הסוכר. לכן, מאוד חשוב להבין את מבנה החלבון".

הוא הסביר כי "לו הייתי יודע את מבנה החלבון – הייתי יכול לפתח תרופות יותר מהר, ובאופן יותר מתוחכם. למשל, מחלת הריאות סיסטיק פיברוזיס קשורה בחלבונים. דיפמיינד חושפת איך החלבון נראה וממה הוא מורכב, והיא יודעת לנבא כיצד הוא יתקפל. אנשי החברה עושים זאת בדיוק של 90% – אחוזים גבוהים בהרבה ממה שהיה עד היום – 50%-60%. זה חוסך את זמן המחקר של קיפול החלבונים ומניב תוצאת תלת ממד של החלבון בפחות זמן".

אשד רבינוביץ', מדען נתונים בדטה סיינס גרופ. צילום: עידו אילון

השניים אמרו לסיכום כי "אם מבינים חלבון באופן מהיר, אפשר לפתח תרופות יותר מהר ובעלות נמוכה יותר. התגלית עצומה – מדענים לא האמינו כי יראו בימי חייהם כאלה תוצאות. דיוק של 90% הוא בגדר טעות ניסויית, והוא שווה ערך לניסוי אמפירי".