Metodologi yang cocok untuk memecahkan masalah di dalam Ilmu Bahasa ternyata bisa cocok pula digunakan untuk memecahkan masalah di Ilmu Hayati dan Kedokteran.
Inilah yang diperagakan oleh AlphaFold 2 ketika dengan algoritma pembelajaran ia mampu memecahkan masalah fundamental tentang protein folding di Ilmu Hayati.
Protein terdiri dari rantai asam amino yang secara spontan akan terlipat di dalam proses yang disebut pelipatan protein (protein folding) untuk membentuk struktur tiga dimensi (3-D) protein. Waktu pelipatan sangat cepat, dalam milliseconds (seperseribu detik).
Struktur 3-D ini bermanfaat sekali untuk dikenali karena dari struktur inilah bisa diidentifikasi peranan atau fungsi biologis dari protein. Pengetahuan ini sangatlah penting peranannya di dunia kesehatan (kedokteran, farmasi dsb).
Namun upaya orang untuk memahami bagaimana rantai asam amino akan dapat menentukan lipatan struktur 3-D sangatlah rumit, dan ini disebut masalah pelipatan protein (protein folding problem).
Selama 50 tahun lebih masalah ini telah menjadi misteri dan tantangan besar bagi Ilmu Hayati. Semula tidak terpikirkan oleh siapapun kalau Deep Learning bisa digunakan untuk memecahkan misteri ini.
Kini algoritma pembelajaran di AlphaFold 2 mampu memprediksi dengan sangat baik lipatan struktur protein (protein folding) dari rantai asam aminonya. Ia mampu menghasilkan database terbesar tentang protein yang bisa diakses oleh umum.
Ini bisa mendorong percepatan riset di Ilmu Hayati dan Kedokteran. AlphaFold 2 hanya membutuhkan waktu 30 menit di komputer untuk menghasilkan informasi tentang struktur protein yang kalau dikerjakan di laboratorium akan membutuhkan waktu penelitian selama 10 tahun.
Ini akan mengubah bioteknologi. Ini akan mengubah dunia pengobatan. Ini akan mengubah penelitian. Ini akan mengubah segalanya.
Contoh pemakaiannya di bidang kesehatan dapat dilihat ketika AlphaFold 2 digunakan untuk memprediksi dengan sukses struktur protein SARS-CoV-2, virus penyebab Covid-19. Langkah ini bisa dimanfaatkan untuk membatu arah penemuan vaksin dan obat bagi Covid-19.
Contoh lainnya, kemampuannya mensintesis protein dengan struktur yang diinginkan dapat pula mempercepat pengembangan enzim untuk membuat biofuel dan mendegradasi limbah plastik.
AlphaFold 2 ini merupakan sumbangan raksasa dari DeepMind (Google) bagi dunia ilmu pengetahuan.
Ini hasil karya yang hebat dari Demis Hassabis (CEO DeepMind) dan rekan-rekannya setelah mereka sebelumnya telah menciptakan AlphaGo dan AlphaZero.
Berikut ini ucapan Demis Hassabis saat peluncuran AlphaFold 2 agar bisa diakses secara terbuka untuk umum bagi perkembangan ilmu pengetahuan:
Ini adalah hari yang saya impikan sepanjang hidup saya, inilah alasan DeepMind didirikan, yaitu untuk membangun AI dan menggunakannya untuk mencapai terobosan ilmiah yang luar biasa seperti AlphaFold 2, untuk memajukan sains dan memberi manfaat bagi umat manusia. Saya sangat bangga dengan tim yang luar biasa!
Deep Learning yang digunakan bernama Attention mechanism. Ini biasanya digunakan untuk mengatasi masalah bahasa di Natural Language Processing (NLP).
Rupanya metodologi untuk mengatasi masalah penentuan urutan kata untuk membentuk kalimat yang bermakna menyerupai dengan metodologi untuk mengatasi masalah penentuan urutan asam amino yang akan membentuk lipatan protein.
Alangkah baiknya kalau AlphaFold 2 ini diajarkan di seluruh Prodi Ilmu Hayati agar mahasiswanya bisa mengikuti perkembangan Ilmu Hayati terkini melalui pendekatan kuantitatif.
Link kedua yang ada di referensi memuat materi yang bisa dijadikan tutorial untuk mempelajari AlphaFold 2; tanpa diperlukan Ilmu Hayati sebelumnya, hanya diperlukan pengetahuan Deep Learning sedikit.
Referensi:
https://evolutionnews.org/2020/12/protein-folding-breakthrough-evolution-or-design/
A Simple Notebook 