การทำนายโครงสร้าง RNA ได้กลายเป็นหนึ่งในปัญหาที่ท้าทายที่สุดในชีววิทยาเชิงคำนวณ โดยนักวิจัยต่างดิ้นรนเพื่อไขรหัสที่อาจเปิดโอกาสใหม่ทางการรักษา ในขณะที่ DNA ได้รับความสนใจมากที่สุดในฐานะพิมพ์เขียวทางพันธุกรรมของเรา RNA มีบทบาทสำคัญที่นักวิทยาศาสตร์เพิ่งเริ่มเข้าใจอย่างเต็มที่
การสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนสร้างปัญหาใหญ่ทางการคำนวณ
ความยากลำบากในการทำนายโครงสร้าง RNA เกิดจากปัจจัยหลายอย่างที่มีปฏิสัมพันธ์กันทำให้การคำนวณซับซ้อนอย่างมาก การจับคู่เบส ผลกระทบการซ้อนทับระหว่างนิวคลีโอไทด์ การก่อตัวของลูป และสภาวะไอออนิก ล้วนมีส่วนในการกำหนดรูปร่างสามมิติขั้นสุดท้าย องค์ประกอบเหล่านี้มีปฏิสัมพันธ์กันในลักษณะที่วิธีการคำนวณปัจจุบันยังไม่สามารถจับภาพได้อย่างแม่นยำ
ประสบการณ์การวิจัยล่าสุดเน้นย้ำถึงความท้าทายเหล่านี้ นักวิทยาศาสตร์ที่ทำงานเกี่ยวกับ bacterial T-box riboswitches พบว่าแม้แต่การทำนายโครงสร้างทุติยภูมิก็ยังยาก ท้ายที่สุดจึงเลือกใช้วิธี HMM แบบดั้งเดิมแทนการเรียนรู้เชิงลึกเนื่องจากข้อมูลโครงสร้างที่มีจำกัด สิ่งนี้สะท้อนถึงรูปแบบที่กว้างขึ้นที่ความก้าวหน้าทางทฤษฎีมักจะเจอกับอุปสรรคในทางปฏิบัติ
Base pairing: วิธีที่นิวคลีโอไทด์ RNA เชื่อมต่อกันเพื่อสร้างโครงสร้างที่เสถียร คล้ายกับ DNA แต่มีความแตกต่างบางประการ HMM: Hidden Markov Models วิธีทางสถิติที่ใช้ในชีววิทยาเชิงคำนวณ
การเปรียบเทียบความซับซ้อนระหว่าง RNA และโปรตีน
- ส่วนประกอบของ RNA: เบสนิวคลีโอไทด์ 4 ชนิด (A, G, C, U)
- ส่วนประกอบของโปรตีน: กรดอะมิโน 20 ชนิด
- การดัดแปลง RNA ที่ทราบ: มีมากกว่า 100 ชนิดนอกเหนือจากนิวคลีโอไทด์พื้นฐาน
- ปัจจัยโครงสร้าง RNA: การจับคู่เบส, ปฏิสัมพันธ์การซ้อนทับ, การก่อตัวของลูป, สภาวะไอออนิก
การเรียนรู้ของเครื่องแสดงให้เห็นความหวังแต่ต้องการข้อมูลมากขึ้น
ความสำเร็จของ AlphaFold ในการทำนายโครงสร้างโปรตีนได้ทำให้เกิดความหวังสำหรับการพัฒนาที่คล้ายกันในการสร้างแบบจำลอง RNA อย่างไรก็ตาม RNA มีความท้าทายเฉพาะตัวที่ทำให้การประยุกต์ใช้เทคนิคการทำนายโครงสร้างโปรตีนโดยตรงเป็นเรื่องยาก สาขานี้ขาดชุดข้อมูลการทดลองที่กว้างขวางซึ่งเป็นแรงขับเคลื่อนความก้าวหน้าในโครงสร้างโปรตีน
การรวมการเรียนรู้ของเครื่องกับเทคนิคการทดลองเช่น chemical mapping และการวิเคราะห์ SHAPE เป็นเส้นทางที่มีแนวโน้มดีที่สุด วิธีการผสมผสานนี้สามารถช่วยปรับปรุงการทำนายเชิงคำนวณโดยใช้ข้อมูลจากโลกจริง แก้ไขข้อจำกัดปัจจุบันในวิธีการทางทฤษฎีล้วนๆ
SHAPE: เทคนิคในห้องปฏิบัติการที่ช่วยกำหนดโครงสร้าง RNA โดยการวัดส่วนไหนที่มีความยืดหยุ่น
แนวทางการทำนายโครงสร้าง RNA ในปัจจุบัน
- วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง (ดัดแปลงมาจากการทำนายโปรตีน)
- การรวมข้อมูลจากการทดลอง (การทำแผนที่เคมี การวิเคราะห์ SHAPE )
- แนวทางแบบผสมผสานระหว่างการคำนวณและการทดลอง
- วิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิม ( HMM ) สำหรับการใช้งานเฉพาะ
การประยุกต์ใช้ทางการรักษายังคงจำกัดแต่กำลังเติบโต
การประยุกต์ใช้ทางการรักษาปัจจุบันสำหรับการทำนายโครงสร้าง RNA ยังคงถูกจำกัด แต่อาจเปลี่ยนแปลงเมื่อความเข้าใจดีขึ้น โมเลกุล RNA ในอดีตเป็นเป้าหมายยาที่ไม่ดีเนื่องจากความหลากหลายทางโครงสร้างที่จำกัดเมื่อเปรียบเทียบกับโปรตีน และแกนหลักที่มีประจุสูงทำให้การมีปฏิสัมพันธ์เฉพาะเจาะจงเป็นเรื่องยาก
อย่างไรก็ตาม พื้นที่ใหม่ที่เกิดขึ้นแสดงให้เห็นศักยภาพ การรักษาด้วย RNA ที่ทำงานโดยการจับกับโมเลกุลเป้าหมายเฉพาะอาจได้ประโยชน์อย่างมากจากการทำนายโครงสร้างที่ดีขึ้น นอกจากนี้ การค้นพบการดัดแปลง RNA ที่กว้างขวาง - มีมากกว่า 100 ประเภทที่รู้จักนอกเหนือจากนิวคลีโอไทด์พื้นฐานสี่ตัว - บ่งบอกถึงความซับซ้อนที่ยังไม่ได้ใช้ประโยชน์ซึ่งอาจเปิดเผยโอกาสใหม่ทางการรักษา
การประยุกต์ใช้ที่มีศักยภาพของการพยากรณ์โครงสร้าง RNA ที่ได้รับการปรับปรุง
- การวิจัยพื้นฐานเกี่ยวกับต้นกำเนิดของชีวิต
- การรักษาด้วย RNA ที่มุ่งเป้าไปยังโมเลกุลเฉพาะ
- การค้นพบยาสำหรับโรคที่เกี่ยวข้องกับ RNA
- วิศวกรรมโปรตีนที่ได้รับการแนะนำโดยโครงสร้าง RNA
- ความเข้าใจเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างแบบไดนามิกของ RNA
ธรรมชาติที่เปลี่ยนแปลงได้เพิ่มความซับซ้อนอีกชั้นหนึ่ง
บางทีความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดอยู่ที่ธรรมชาติที่เปลี่ยนแปลงได้ของ RNA ไม่เหมือนกับโครงสร้างคงที่ที่มักถูกสมมติในแบบจำลองเชิงคำนวณ โมเลกุล RNA มักเปลี่ยนรูปร่างขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมและคู่ที่จับด้วย ความยืดหยุ่นนี้แม้จะสำคัญในเชิงหน้าที่ แต่ทำให้การทำนายยากขึ้นแบบเลขชี้กำลัง
โมเลกุล RNA ไม่ได้คงที่เสมอไป ในความเป็นจริงแล้ว พวกมันอาจเปลี่ยนรูปร่างได้อย่างง่ายดาย! ดังนั้นมันอาจไม่สมเหตุสมผลเลยที่จะพยายามสร้างแบบจำลองโครงสร้าง RNA เป็นวัตถุเดียว
สาขานี้ดูเหมือนจะเดินตามเส้นทางที่คล้ายกับการวิจัยโปรตีน ที่การมุ่งเน้นเริ่มแรกในโครงสร้างเดียวที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนได้พัฒนาไปสู่การเข้าใจกลุ่มการก่อรูปที่เปลี่ยนแปลงได้ การเปลี่ยนแปลงนี้บ่งบอกว่าการสร้างแบบจำลอง RNA ในอนาคตจะต้องคำนึงถึงโครงสร้างที่เป็นไปได้หลายแบบแทนที่จะหาคำตอบที่ถูกต้องเพียงอันเดียว
แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ ความก้าวหน้ายังคงดำเนินต่อไป แม้แต่การทำนายที่ไม่สมบูรณ์แบบก็ให้จุดเริ่มต้นที่มีค่าสำหรับการทดสอบเชิงทดลองและการสร้างสมมติฐาน ค่อยๆ สร้างฐานความรู้ที่จำเป็นสำหรับวิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้น
อ้างอิง: RNA structure prediction is hard. How much does that matter?