Paul Arnold tərəfindən , Phys.org

Lisa Lock tərəfindən redaktə edilib , Robert Egan tərəfindən nəzərdən keçirilib

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

DefensePredictor, antifaq müdafiə sistemlərini müəyyən etmək üçün maşın öyrənmə modelidir. Mənbə: Science (2026). DOI: 10.1126/science.adv7924

Massaçusets Texnologiya İnstitutunun (MIT) tədqiqatçıları DefensePredictor adlı süni intellekt sistemindən istifadə edərək bakteriyaları virus hücumlarından qoruyan minlərlə yeni zülal kəşf ediblər. Adətən aylarla davam edən laboratoriya işləri indi bir neçə dəqiqə ərzində perspektivli namizədlərə qədər daraldıla bilər.

Viral müdafiə

Bakteriyalar bakteriofaq adlanan virusların daimi hücumuna məruz qalır. Onların ən güclü müdafiə vasitələrindən biri infeksiyanı dayandırmaq üçün virus DNT-sini kəsən və hazırda laboratoriyada genləri dəqiq şəkildə redaktə etmək üçün dəyərli biotexnologiya vasitəsi olan CRISPR-Cas sistemidir.

Bu müdafiə üsullarını tapmağın ənənəvi üsulları uzun və zəhmətlidir, ot tayasında iynə axtarmağa bərabərdir. Bunlar yaxınlıqdakı məlum müdafiə genlərinin axtarışını və minlərlə DNT fraqmentinin əl ilə sınaqdan keçirilməsini əhatə edir. Lakin indi süni intellekt bu yükü daşıya bilər.

Alimlər maşın öyrənmə alətlərini inkişaf etdirmək üçün onu 17.000 müxtəlif bakteriya genomları üzərində məşq etdiriblər. Bu barədə “Science” jurnalında dərc olunmuş məqalədə deyilir . Genlərdə zülalların hazırlanması üçün təlimatlar olduğundan, sistem hər bir genomda kodlanmış zülalları müəyyən edir və ESM2 adlı zülal dili modeli istifadə edərək onları təhlil edir. O, gen uzunluğu, yaxınlıqdakı genlər və hər bir geni əhatə edən DNT ardıcıllığındakı naxışlar kimi spesifik xüsusiyyətləri araşdıraraq normal zülal ilə müdafiə zülalını ayırd edə bilir.

DefensePredictor-u daha da təkmilləşdirmək üçün komanda onu viruslarla mübarizə apardığı bilinən 15.000 zülal və gündəlik işləri yerinə yetirən 186.000 normal zülal üzərində təlimləndirdi. Bu iki qrupu müqayisə etməklə süni intellekt müdafiə zülallarını müdafiəsiz zülallardan tez bir zamanda ayırmağı öyrəndi.

Yeni müdafiə vasitələrinin müəyyən edilməsi

Növbəti sınaq sistemin böyük sınağı oldu. DefensePredictor 69 müxtəlif E. coli ştammını skan etdi və 624 zülal qrupunu müdafiə xarakterli olaraq müəyyən etdi. Buraya əvvəllər bakterial immun sistemləri ilə heç bir əlaqəsi olmayan 100-dən çox protein daxil idi. Daha sonra tədqiqatçılar bu proqnozlaşdırılan sistemlərdən 94-nü E. coli hüceyrələrinə klonlaşdırdılar və onları 24 fərqli faqa məruz qoydular. Təxminən 45%-i bakteriyaları infeksiyadan qorudu.

Tədqiqat müəllifləri öz məqalələrində qeyd ediblər ki, “Nəticələrimiz DefensePredictor-un yeni prokaryotik immun sistemlərini kəşf etmək üçün güclü bir vasitə olduğunu göstərir”.

“Müəyyən etdiyimiz yeni sistemlər göstərir ki, E. coli əvvəllər düşünüləndən daha geniş antifaq müdafiəsinə malikdir.”

Süni intellekt aləti təkcə yeni bakteriya müdafiə sistemlərini müəyyən etməklə kifayətlənməyib, həm də ənənəvi metodlardan daha sürətli nəticə göstərib. E. coli-dən başqa, alimlər sistemlərini 1000 fərqli mikroorqanizm üzərində sınaqdan keçiriblər və əvvəllər məlum olan bakterial immun sistemlərinə heç bir oxşarlığı olmayan təxminən 3000 zülal klasterini müəyyən ediblər.

Tədqiqatçılar DefensePredictor-u qlobal elmi ictimaiyyət üçün bir resurs olaraq buraxıblar və yeni məlumatlar gəldikcə onu təkmilləşdirməyə davam edəcəklər.