„Co nedokážu vytvořit, tomu nerozumím.“

Richard Feynman

Zkuste si představit vlásenku dlouhou několik metrů, kterou hodíte do krabice tak, aby se sama, bez vaší pomoci, poskládala do jednoho konkrétního, přesně daného tvaru. Pokaždé stejného, na miliontinu milimetru přesně. Přesně tohle dělá každá bílkovina ve vašem těle, každou vteřinu, miliardkrát. A donedávna jsme absolutně netušili, jak předpovědět, do jakého tvaru se konkrétní bílkovina složí, aniž bychom ji fyzicky vyrobili a roky zkoumali v laboratoři.

Tomuhle problému se říká skládání proteinů (protein folding) a biology pronásledoval víc jak šedesát let. Někdo ho přirovnal k Fermatově poslední větě, jenže pro biologii. Za šest dekád se desítkám tisíc badatelů po celém světě podařilo pracně určit strukturu asi 150 tisíc bílkovin. V prvním díle téhle minisérie se podíváme, proč byl ten problém tak zatraceně těžký – a jak k jeho řešení nakonec vedla cesta přes velrybí maso, videohru a bývalý šachový zázrak.

Z čeho se bílkovina vlastně skládá

„A Kefalín, čo je to vlastně ta bílkovina?

Major Terazky, ve stylu postavy

Bílkovina začíná jako jednoduchý řetězec aminokyselin. Každá z nich má uprostřed atom uhlíku, na jedné straně aminoskupinu, na druhé karboxylovou skupinu, a poslední místo obsazuje jeden z dvaceti různých postranních řetězců. A právě ten určuje, o kterou z dvaceti aminokyselin jde. Aminoskupina jedné aminokyseliny může reagovat s karboxylovou skupinou druhé, takže se z jednotlivých aminokyselin poskládá dlouhý řetězec. A tenhle řetězec se – tlačen a tažen elektrostatickými silami, vodíkovými vazbami a interakcemi s rozpouštědlem – stočí a poskládá sám do sebe.

Přesně tohle určuje trojrozměrný tvar bílkoviny. A ten tvar je to jediné, na čem skutečně záleží: bílkovina je postavená pro konkrétní účel, podobně jako má hemoglobin přesné vazebné místo pro přenos kyslíku v krvi. Bílkoviny jsou v podstatě molekulární stroje. Musí být ve správné orientaci, aby fungovaly, podobně jako se bílkoviny ve vašich svalech mírně přetvarují, aby mohly vyvinout tah a stažení.

Velrybí maso a dvanáct let jednoho vědce

První metoda, jak strukturu bílkoviny vůbec zjistit, spočívala ve vytvoření krystalu z dané bílkoviny, jeho vystavení rentgenovému záření a zpětné rekonstrukci tvaru molekuly z výsledného difrakčního obrazce. Britskému biochemikovi Johnu Kendrewovi trvalo skoro dvanáct let (nastoupil do oboru v roce 1945, k výsledku došel mezi lety 1957 a 1959), než takhle určil strukturu první bílkoviny.

Konkrétně šlo o myoglobin, protein ukládající kyslík ve svalech. Nejdřív to zkoušel s koňským srdcem, jenže to nemělo dost myoglobinu na velké krystaly. Věděl, že potápějící se savci mají svalovou tkáň myoglobinem přímo nasáklou, protože potřebují šetřit kyslíkem při dlouhých ponorech. Takže si díky náhodnému kontaktu sehnal obrovský kus masa ze spermaceti velryby přímo z Peru. Konečně dostal krystaly dost velké na pořádný rentgenový snímek.

Jenže když fotka vyšla vypadala podivně. Lidé čekali něco logického a matematicky elegantního, ale výsledek připomínal spíš motor rakety obalený trubkami a součástkami. Struktuře se posměšně přezdívalo „turd of the century“ (nejapný žertík na „crime of the century“). Kendrew za ni v roce 1962 dostal Nobelovu cenu za chemii, spolu se svým kolegou Maxem Perutzem. Za další dvě desetiletí se podařilo rozluštit jen asi sto dalších struktur. Rentgenová krystalografie totiž zůstává i dnes drahá – klidně desítky tisíc dolarů na jednu bílkovinu – a je běžné, že jedna nebo dvě vyřešené struktury tvoří celý doktorát.

Proč se nedalo strukturu jednoduše spočítat?

Zjistit sekvenci aminokyselin dané bílkoviny přitom stojí jen asi sto dolarů. Kdyby se z ní dal spočítat výsledný tvar, ušetřilo by to obrovské množství času, práce i peněz. Jenže to je snazší říct než udělat. Jeden z mála skutečně spolehlivých vzorců v biologii objevil chemik Linus Pauling, když si všiml, že už jen geometrie stavebních bloků bílkovin nutně vede ke vzniku šroubovic a plátů – takzvané sekundární struktuře, lokálním zákrutům a ohybům.

Za tím vším ale biochemici dlouho nedokázali najít žádný spolehlivý vzorec, který by predikoval finální strukturu jakékoli bílkoviny. Jeden z důvodů je, že evoluce bílkoviny nenavrhovala od základu jako inženýr. Byla spíš jako programátor, který neví přesně, co dělá, a kdykoli něco fungovalo, jednoduše to přidal. Výsledkem jsou úžasné, ale extrémně komplikované a těžko popsatelné objekty, které pod sebou nemají žádný jasný účel v tom smyslu, jako má stroj navržený člověkem.

Aby ilustroval, jak moc komplikovaný je tenhle problém, spočítal biolog z MIT Cyrus Levinthal, že i krátký řetězec pouhých 35 aminokyselin se může poskládat astronomickým počtem způsobů. I kdyby počítač zkontroloval energii a stabilitu 30 tisíc konfigurací každou nanosekundu, hledání té jediné správné struktury hrubou silou by trvalo dvěstěkrát déle, než je stáří vesmíru.

Soutěž, hra a bývalý šachový zázrak

V roce 1994 založil profesor University of Maryland John Moult soutěž jménem CASP s velmi jednoduchým zadáním: navrhnout počítačový model, který ze sekvence aminokyselin odhadne výslednou strukturu, aniž by ji dopředu znal. Výsledek se pak porovnal s experimentálně určenou strukturou; dokonalá shoda znamenala skóre 100, ale cokoli nad 90 se počítalo jako „vyřešeno“. V prvním ročníku se týmy nedostaly přes 40. Raným favoritem byl algoritmus Rosetta biologa Davida Bakera z University of Washington, který si mimo jiné vypůjčoval výpočetní výkon z nečinných domácích počítačů dobrovolníků po celém světě. Projekt se jmenoval Rosetta@home a patřil k němu i spořič obrazovky ukazující průběh výpočtu skládání bílkoviny.

Lidem se to zalíbilo natolik, že Bakerovi začali psát, že by to dokázali vyřešit líp než počítač. Baker na to zareagoval videohrou jménem Foldit, kde tahy dělali místo počítače přímo hráči. Během tří týdnů rozluštilo více jak 50 tisíc hráčů strukturu enzymu, který hraje klíčovou roli u HIV. A rentgenová krystalografie později potvrdila, že měli pravdu. Hráči dokonce skončili jako spoluautoři vědecké publikace.

Jedním z lidí, kteří tehdy Foldit hráli, byl bývalý dětský šachový zázrak jménem Demis Hassabis, který právě založil AI firmu DeepMind. Jejich algoritmus AlphaGo se proslavil tím, že porazil mistra světa ve hře go Lee Sedola. Hassabis ale nikdy nezapomněl na svoje folditové období. A fascinovala ho myšlenka, jestli by šlo napodobit intuici těch amatérských hráčů.

Když hraje AI

Po návratu z Koreje uspořádal DeepMind týdenní hackathon, kde se pokoušeli naučit AI hrát právě Foldit. Byl to začátek Hassabisova dlouhodobého cíle využívat AI k posouvání vědy a také spuštění projektu AlphaFold.

Mezitím na CASP kvalita predikcí nejlepších týmů, včetně Rosetty, stagnovala a po soutěži CASP 8 dokonce klesala. Ani rychlejší počítače a rostoucí databáze známých struktur nestačily. V příštím díle se podíváme na to, jak přesně AlphaFold tenhle problém nakonec rozlouskl a proč za tím stojí stejná technologie, která pohání ChatGPT.

Součást série: AlphaFold

Tohle je 1. díl třídílné série o AlphaFold. Ostatní díly:

• Díl 1/3 – Problém, který se zdál nemožný (tady jste)
• Díl 2/3 – Jak AlphaFold vlastně přemýšlí
• Díl 3/3 – Co to teď umí rozbít

Zdroje: YouTube, SmithsonianInstitute, Wikipedia

Článek AlphaFold, díl 1/3: Tvar bílkoviny a problém, který se zdál nemožný se nejdříve objevil na Seek And Think.