Umelá inteligencia vyriešila štruktúru takmer každého proteínu, ktorý veda pozná, čím pripravila cestu pre vývoj nových liekov alebo technológií na riešenie globálnych výziev, ako je hladovanie alebo znečistenie.

Bielkoviny sú stavebnými kameňmi života. Pozostáva z reťazcov aminokyselín, poskladaných do zložitých tvarov, ktorých trojrozmerná štruktúra do značnej miery určuje jeho funkciu. Keď budete vedieť, ako sa proteín skladá, môžete začať chápať, ako funguje a ako zmeniť jeho správanie. Hoci DNA poskytuje pokyny na vytvorenie reťazca aminokyselín, predpovedanie toho, ako budú interagovať, aby vytvorili trojrozmerný tvar, bolo zložitejšie a až donedávna vedci rozlúštili iba zlomok z približne 200 m známych proteínov. veda.

V novembri 2020 Skupina umelej inteligencie hlboká myseľ Oznámila, že vyvinula program s názvom AlphaFold, ktorý dokáže rýchlo predpovedať tieto informácie pomocou algoritmu. Odvtedy drví genetické kódy každého organizmu, ktorého genóm bol sekvenovaný, a predpovedal štruktúry stoviek miliónov bielkovín, ktoré spoločne obsahujú.

Minulý rok DeepMind zverejnil proteínové štruktúry dvadsiatich druhov – vrátane Ľudia exprimujú približne 20 000 proteínov – OTVORENÉ Databáza. Teraz to urobil a uvoľnil predpovedané štruktúry viac ako 200 miliónov proteínov.

„V podstate si to môžete predstaviť tak, že pokrýva celý proteínový svet,“ povedal Demis Hassabis, zakladateľ a generálny riaditeľ DeepMind a DeepMind.

Vedci už používajú niektoré z jeho predchádzajúcich predpovedí na pomoc pri vývoji nových liekov. V máji vedci pod vedením profesora Matthewa Higginsa z Oxfordskej univerzity oznámiť Použili modely AlphaFold, aby pomohli určiť štruktúru kľúčového proteínu parazita malárie a zistili, kde sa pravdepodobne viažu protilátky, ktoré by mohli zabrániť prenosu parazita.

„Predtým sme používali techniku ​​nazývanú proteínová kryštalografia, aby sme videli, ako táto molekula vyzerá, ale keďže je taká dynamická a pohyblivá, nedokázali sme to zvládnuť,“ povedal Higgins. „Keď sme vzali modely AlphaFold a skombinovali ich s týmito experimentálnymi dôkazmi, zrazu to všetko dávalo zmysel. Tento pohľad sa teraz použije na navrhnutie vylepšených vakcín, ktoré indukujú protilátky, ktoré sú účinnejšie pri prevencii prenosu.“

Modely AlphaFold používajú aj vedci z Centra pre inovácie enzýmov Univerzity v Portsmouthe na identifikáciu enzýmov z prírodného sveta, ktoré možno upraviť tak, aby trávili a recyklovali plasty. Povedal to profesor John McGeehan, ktorý prácu vedie. „Došlo k úplnej zmene paradigmy. Môžeme skutočne urýchliť to, kam odtiaľto smerujeme – a to nám pomáha nasmerovať tieto vzácne zdroje na veci, na ktorých záleží.“

Profesorka Dame Janet Thornton, vedúca skupiny a hlavná vedkyňa v European Molecular biológia Európsky inštitút laboratórnej bioinformatiky povedal: „Predpovede štruktúry proteínov AlphaFold sa už používajú nespočetnými spôsobmi. Očakávam, že táto najnovšia aktualizácia povedie v nadchádzajúcich mesiacoch a rokoch k množstvu vzrušujúcich nových objavov, a to všetko vďaka skutočnosti, že údaje sú dostupné pre každého.”