AlphaFold3 (AF3) ซึ่งพัฒนาขึ้นใหม่โดยทีมงาน DeepMind มีความก้าวหน้าอย่างมากในด้านการทำนายโครงสร้างโปรตีน ไม่เพียงแต่ทำนายโครงสร้างของโปรตีนเดี่ยวเท่านั้น แต่ยังทำนายโครงสร้างของโปรตีนเชิงซ้อน กรดนิวคลีอิก หรือโมเลกุลขนาดเล็กได้อีกด้วย . เครื่องมือแก้ไข Downcodes จะทำให้คุณเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับการทำงานภายในของ AF3 และวิธีที่ AF3 บรรลุภารกิจที่ซับซ้อนนี้ผ่านสถาปัตยกรรมอันชาญฉลาด AF3 เปรียบเสมือน "คนทำขนมปัง" ที่มีความชำนาญซึ่ง "อบ" โครงสร้างสามมิติของโปรตีนอย่างแม่นยำตาม "สูตร" ที่ให้มา (ลำดับโปรตีน) กระบวนการนี้เหมือนกับการวาดภาพที่สวยงามโดยมีเลเยอร์ซ้อนทับและนำเสนอออกมาในที่สุด โครงสร้างที่สมบูรณ์
AlphaFold3 หรือที่เรียกว่า AF3 เป็นผลงานชิ้นเอกล่าสุดของทีม DeepMind ในสาขาการทำนายโครงสร้างโปรตีน สามารถทำนายโครงสร้างได้ไม่เพียงแต่ลำดับโปรตีนแต่ละตัวเท่านั้น แต่ยังรวมถึงโปรตีนเชิงซ้อน กรดนิวคลีอิก หรือโมเลกุลขนาดเล็กด้วย เหมือนกับว่าคุณให้ "สูตร" สำหรับโปรตีนแก่ AF3 ก็สามารถ "อบ" โครงสร้างสามมิติของโปรตีนได้
สถาปัตยกรรมของ AF3 นั้นซับซ้อนและละเอียดอ่อน แต่อย่ากลัว รูปภาพสามารถช่วยคุณแยกแยะได้ โมเดลทั้งหมดสามารถแบ่งออกเป็นสามส่วน:
การเตรียมอินพุต: แปลงลำดับโปรตีนเป็นเทนเซอร์เชิงตัวเลขและดึงโมเลกุลที่มีโครงสร้างคล้ายกัน
การเรียนรู้การเป็นตัวแทน: การใช้กลไกความสนใจหลายประการเพื่ออัปเดตการเป็นตัวแทนเหล่านี้
การทำนายโครงสร้าง: ทำนายโครงสร้างโปรตีนโดยใช้แบบจำลองการแพร่กระจายแบบมีเงื่อนไข
แต่ละขั้นตอนก็เหมือนกับการวาดภาพที่ละเอียดอ่อน ในที่สุด AF3 จะแสดงโครงสร้างสามมิติของโปรตีนผ่านชั้นต่อชั้น
ในโลกของ AF3 ทุกโมเลกุลมี "ภาษา" ของตัวเอง ไม่ว่าจะเป็นโปรตีน, DNA, RNA หรือโมเลกุลขนาดเล็ก AF3 สามารถแปลงพวกมันให้เป็นชุดเทนเซอร์ตัวเลขได้ เหมือนกับการให้ "ID" ที่ไม่ซ้ำกันแก่โมเลกุลแต่ละโมเลกุล ซึ่งช่วยให้ AF3 สามารถจดจำและประมวลผลโมเลกุลเหล่านั้นได้
ส่วนการเรียนรู้การเป็นตัวแทนของ AF3 ก็เหมือนกับการเต้นที่ออกแบบท่าเต้นอย่างระมัดระวัง ด้วยกลไกความสนใจ AF3 สามารถปล่อยให้ "สายตา" ของแบบจำลองเดินไปมาระหว่างส่วนต่างๆ ของโมเลกุลและบันทึกความสัมพันธ์ระหว่างส่วนต่างๆ ได้ ซึ่งไม่เพียงแต่รวมถึงปฏิสัมพันธ์ภายในโมเลกุลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงปฏิสัมพันธ์ระหว่างโมเลกุลด้วย
ในส่วนการทำนายโครงสร้างของ AF3 แบบจำลองการแพร่กระจายแบบมีเงื่อนไขมีบทบาทสำคัญใน มันเริ่มต้นด้วยเสียงสุ่มและค่อยๆ "ปฏิเสธ" มัน และในที่สุดก็ฟื้นฟูโครงสร้างที่แท้จริงของโปรตีนในที่สุด กระบวนการนี้เปรียบเสมือนการค่อยๆ เผยความจริงที่ซ่อนอยู่จากหมอก
การฝึกอบรมของ AF3 เกี่ยวข้องกับฟังก์ชันการสูญเสียและหัวความมั่นใจที่หลากหลาย ซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อให้ AF3 สามารถทำนายโครงสร้างได้แม่นยำยิ่งขึ้น และประเมินความน่าเชื่อถือของการคาดการณ์ เหมือนกับการติดกระจกบน AF3 เพื่อให้มันสะท้อนและปรับปรุงตัวเองได้
อ้างอิง: https://elanpearl.github.io/blog/2024/the-illustrated-alphafold/
โดยรวมแล้ว AlphaFold3 ได้นำการเปลี่ยนแปลงที่ปฏิวัติวงการมาสู่การทำนายโครงสร้างโปรตีนด้วยสถาปัตยกรรมอันประณีตและความสามารถในการเรียนรู้ที่ทรงพลัง โดยมีแนวโน้มการใช้งานในวงกว้าง และคาดว่าจะมีบทบาทอย่างมากในด้านชีวการแพทย์ วัสดุศาสตร์ และสาขาอื่นๆ ฉันหวังว่าคำอธิบายโดยบรรณาธิการของ Downcodes จะช่วยให้คุณเข้าใจเทคโนโลยีที่น่าทึ่งนี้ได้ดีขึ้น