Puust ja punaseks, puust ja punaseks rubriik on valminud haridus- ja teadusministeeriumi ning sihtasutuse Eesti teadusagentuur toetusele. Tere alustab puust ja punaseks teadusuudiste rubriik raadio kahes, mis sel nädalal pühendatud meditsiini ja inimkehateemalistele uudistele. Mina olen saatejuht Arko Olesk ning minuga koos siin neid asju puust ja punaseks tegemas on Tallinna Ülikooli mikrobioloog Kairi Koort kes sattus meid kuulama eile, siis pani tähele, et me rääkisime ka valkudest ehk siis need on need asjad meie organismis, mis, mis teevad tööd, eks, mis kui meil on nii-öelda genoom, mis annab juhiseid, annab käsklusi, siis sealt geenidest geenide juhiste põhjal kokku kirjutatud valgud on need, mis need ülesanded meie organismis päriselt ellu viivad. Ja valgud on selle poolest olnud, et ta raskesti mõistetavad, võib-olla ühendid meie organismis, et, et me, et me teame küll väga palju nii-öelda nende selle järjestuse kohta, mis nagu geenidelt loetakse, aga selle kõrval on väga oluline ka see, kuidas need valgud, see on nii-öelda üles ehitatud või mis nende struktuur, sellepärast et nii-öelda selline pikk jada keeratakse kuidagi kokku. Et nii-öelda need kokkupaneku mehhanismid on kari, need on ju asjad, mida tegelikult teadus ja teadlased on nagu pikka aega püüdnud mõista ja lahti hammustada, et et mille põhjal ikkagi kindel valk on kindla struktuuriga ja see tõepoolest on väga keeruline teema. Nagu sa ütlesid. Nii kuidas meil kõrgkooliõpikus või isegi keskkooliõpikus valku kujutatakse, on tavaliselt seal on mingisugused üksikud sellised osad aminohapped, nad on üksteise kõrval nagu tekst raamatus, kuid tegelik, funktsionaalne nii-öelda sepp tõeliselt toimiv valgu struktuur on kolmedimensionaalne, mis tähendab seda, et see lineaarne molekulide jada tegelikult Voltub ja mitte ühe korra, vaid Meil tasandil. Ja teadlased on väga pikalt üritanud tegelikult ennustada, et kuidas Voltumine toimub. Ja tihtipeale annab selleks informatsiooni, noh näiteks nende üksikosade aminohapete konkreetne järjekord, milline aminohape, millise kõrval, kuid valke lisaks peale selle lihtsalt aminohappelise järjestuse mõjutab ka see, et kuidas neid pärast modifitseeritaksed, neid modifikatsioone on väga palju ja see mõjutab seda, seda ja seda kolmedimensionaalsel struktuurid. Ja mulle meenub üks siin mõned aastad tagasi toodi välja üks mäng inimeste jaoks, kus, kus inimesed said nagu tõesti ise neid tuure kohandada ja see oli selline nagu nii-öelda kodanikuteaduse projekt, kus siis nii-öelda arvutid testis neid inimeste poolt välja pakutud kohandatud struktuure leidmaks, et mis siis võiks nagu olla selline kõige tõhusam mille alusel siis teesides mingeid uusi uusi valke, aga ohvitserid keerulise probleemi juures ongi meile appi tulnud arvutit ja tehisintellekt ja masinõppimine ehk siis söödeti arvutitesse sisse kõik, mida me teame senistest valgustruktuuridest ja kästi siis arvutil õppida ja selle põhjal välja pakkuda selliseid mingeid põhimõtteid või ütleme, mingid valgujärjestuse põhjal välja pakkuda, et kuidas need struktuurid võiks, võiks välja näha ja, ja see töö, mis on juba umbes aasta tagasi, oli ka tegelikult üsna edukas. Andmestik, mille põhjal tehisintellektitööd saab teha, on alati kõige olulisem see sisend ja kus see sisend tuleb, sisend tuleb tegelikult klassikalisest struktuuribioloogiast klassikaliselt tuuriti siis ja uuritakse siiamaani algusstruktuure noh, valdavalt siis tuumamagnetresonantsspektroskoopia, röntgen, pistele, graafi abil ja need kõik erinevad siis need tulemused, mis on aastakümnete jooksul kogutud andmed, niisiis selle tehisintellekti ja konkreetsete välja töötatud algoritmide kätte. Nii et kui me räägime aasta tagusest tööst, siis ennustas nii-öelda valgustust tuuri nende andmete põhjal, mis talle anti. Aga täna aasta hiljem me räägime juba järgmisest tasemest, kussant, sarnane andmestik arvutil küsiti veel üks küsimus, kes kellega käib, eks ole, see on ju nagu veel keerulisem, mida teiste meetoditega on ka nagu ülikeeruline uurida, eks ole, et kuidas need polgud siis omavahel kokku käivad, sest vajalik, et iga valk idee nagu ühte ülesannet vaid, vaid kui nad nagunii-öelda, erinevad tööriistad kokku panna, siis nad suudavad olla nagu veel võimekamad ja, ja me teame, et on väga olulised, et ühendid meie kehas. Kui nagu mitu valku korraga mingit asja teevad ja valgud tihtipeale töötavad kompleksis ensüüm-idel on, siis võime erinevaid teisi valke, metavaliseeride teisi ühendeid realiseerida ja kuidas need nii-öelda kokkupuutepunktid on nende kahe palgu vahel, see on väga oluline info. Kui me näiteks mõtleme ühele rakendusele, siis see võiks oluline info olla näiteks ravimitööstuses kui tal, mis me disainime sellise molekuli, mis selle teise molekuli kõige paremini kui sobiks, nii et me saaks soovitud efekti. Nii et sellel Science'is avaldatud nüüd eelmisel nädalal avaldatud töös tööl on tohutult suur rakenduslik väärtus ja nagu siin artiklis ka välja tuuakse, on see töö edasi kesta, et et kui me räägime sellest artiklist, mida siis ühendkuningriikide ettevõtte Tiit mainud koos Washingtoni ülikooli teadlastega läbi viis, siis alguses nad vaatasid siis üldse lihtsamaid organisme baktereid ja siis vaatasid neid kop, ollakse, mis seal valkude vahel võivad tekkida, kuid seejärel liikusid edasi eukariootide. Meie neid, eks ole, eukarioodid, aga näiteks ka pärn on Neukarioot ja vaatasid, millised interaktsioonipartnerid siis mis on teadmata, siis nende algoritm suudab ette ennustada. Ja need ette ennustatud interaktsioonid peab siis keegi pärast ära testima ka laboris, et see on kõik, eks ole, teoreetiline teadmine, mis vajab siis lisaeksperimentide abil kinni. Aga põhimõtteliselt selle meetodiga meetodite kombinatsioonis me oleme suutelised lokk kas või kogu inimkeha, kõik valgud, arusaamad, milline on nende struktuuri, kuidas nad omavahel kokku sobida võiksid töö iseenesest, mis nii-öelda vanade meetoditega kaks aastakümneid põhimõtteliselt masinaalgoritmid on siis niimoodi aastaga sellise mingisuguse kataloogi kokku pannud. Ühesõnaga, nende teadlaste töö tegelikult annab meile sellise prioriteedi järjekorra, et selles konkreetses artiklis Nad innustasid siis 712 kompleksi struktuuri, mis oleks siis tegelikult, kui mina oleks struktuuribioloog, ma võtaks kohe esimesest alates kaks proovime vastavalt enda siis sellele huvile, millist bioloogilist süsteemi uurinud, millist, millist bioloogilist küsimust lahendada tahan, võtaks nüüd ette, hakkaks neid testima. Sest nad on jah, täiesti soodkati teistele teadlastele andnud ja ilmselt nii-öelda testimise käigus nii-öelda saab seda süsteemi täiustada, et saame nagu midagi uut teada, osavaid algoritme kohendada ja ja lõpuks ongi selline nii-öelda just sedasama ennustusvõime, mida meil senimaani nii väga ei olnud, tuleb tänu sellele masinõppele ja tänu sellele Teoreetilisi teadmisi ära testime ja teeme nii-öelda keemiliste meetoditega kindlaks selle tegeliku struktuuri, siis needsamad andmed lähevad uuesti sinna andmebaasi, mida tehisintellekt tulevikus saab kasutada, nii et neid andmed toodavad andmeid. Selline üsna alusteaduslik töö, aga, aga see on nagu noh, ongi selline väga lai vundament, millele me saame hakata üles ehitama palju teisi väga praktilise väärtusega töid, kui sa mainisid ravimiarenduses, haiguste ravimisest ja nii edasi. Selline oli tänane puust ja punaseks. Sel nädalal vaatasime meditsiin ja inimkehateemalisi uudiseid. Selleks korraks ongi kõik saatejuht Arko Olesk ja Tallinna Ülikooli molekulaarbioloog. Nad tänavad teid kuulamast ning puust ja punaseks, järgmisel nädalal tuleb eetrisse juba uute teemadega. Suur tänu ja kohtumiseni puust ja punaseks, puust ja punaseks.
