Искусственный интеллект предсказал структуры почти всех известных науке белков

Год назад компания DeepMind вызвала ажиотаж сообщением о способности раскрыть главную загадку в биологии — предсказать структуру любого белка. Одновременно с этим DeepMind создала открытую базу с данными о 350 тыс. белков, форму которых предсказал пакет AlphaFold. Сегодня компания сообщила о раскрытии форм почти всех белков, известных земной науке — это свыше 200 млн белков из всех сфер известной на Земле жизни. Это настоящая революция в биологии.

Примеры белковых форм. Источник изображения: DeepMind

Белки представляют собой последовательности аминокислот. В зависимости от комбинаций аминокислот белки сворачиваются в очень причудливые пространственные формы. Эти формы определяют взаимодействие белков друг с другом и, в конечном итоге, регулируют биологические процессы в живых организмах: они взаимодействуют, если формы совпадают как ключ подходит замку, и остаются безучастными друг к другу, если формы не имеют совместимых пространственных структур.

Знание пространственной формы белка может помочь найти идеальное лекарство против болезней и сделать множество других открытий в биологии. До появления ИИ-алгоритмов учёные экспериментально определяли форму белков, что очень и очень сложно и долго. Предложенный компанией DeepMind алгоритм определяет пространственную форму одного белка от 10 до 20 секунд. Благодаря этому компания смогла за год довести базу пространственных форм белков с 350 тыс. до более чем 200 млн.

Следует уточнить, что предсказать форму белка не означает оказаться на 100 % точными. Тем не менее, AlphaFold показала значительную точность при определении форм, чего достаточно для начала работ. Всю рутинную работу сделал компьютер, а ведь всем учёным мира до этого потребовалось 50 лет, чтобы разгадать около лишь 10 % белковых структур.

Открытой базой по белкам уже воспользовалось около полумиллиона учёных со всего мира, отметили в компании. Раскрытие полной базы данных по белкам кратно активизирует этот процесс и приведёт в обозримой перспективе к удивительным открытиям в биологии.

3dnews

Хочешь узнать больше - читай отзывы