DeepMind разкрива структурата на 200 милиона протеини в научен скок напред | дълбок ум

Изкуственият интелект е разрешил структурата на почти всеки протеин, известен на науката, проправяйки пътя за разработването на нови лекарства или технологии за справяне с глобалните предизвикателства като глад или замърсяване.

Протеините са градивните елементи на живота. Състои се от вериги от аминокиселини, нагънати в сложни форми, чиято триизмерна структура до голяма степен определя функцията му. След като разберете как се сгъва протеинът, можете да започнете да разбирате как работи и как да промените поведението си. Въпреки че ДНК предоставя инструкциите за създаване на верига от аминокиселини, предсказването как те ще си взаимодействат, за да образуват триизмерна форма, е по-трудно и доскоро учените бяха дешифрирали само част от около 200 m протеини, за които е известно, наука.

През ноември 2020 г. Групата за изкуствен интелект дълбок ум Компанията обяви, че е разработила програма, наречена AlphaFold, която може бързо да предвиди тази информация с помощта на алгоритъм. Оттогава той разбива генетичните кодове на всеки организъм, чийто геном е секвениран, предсказвайки структурите на стотиците милиони протеини, които съдържат колективно.

Миналата година DeepMind публикува протеиновите структури на двадесет вида – включително Приблизително 20 000 протеина се експресират от хората – Отворете База данни. Сега той е завършил задачата, освобождавайки предвидените структури на повече от 200 милиона протеини.

„По същество можете да мислите за това като за покриване на целия свят на протеините“, каза Демис Хасабис, DeepMind и основател и главен изпълнителен директор на DeepMind.

Учените вече използват някои от предишните му прогнози, за да помогнат за разработването на нови лекарства. През май изследователи, ръководени от професор Матю Хигинс от Оксфордския университет обявявам Те използваха модели на AlphaFold, за да помогнат за определяне на структурата на ключов протеин на малариен паразит и да разберат къде е вероятно да се свържат антитела, които биха могли да предотвратят предаването на паразита.

„Преди това използвахме техника, наречена протеинова кристалография, за да видим как изглежда тази молекула, но тъй като е толкова динамична и движеща се, не можахме да се справим с нея“, каза Хигинс. „Когато взехме моделите AlphaFold и ги комбинирахме с тези експериментални доказателства, изведнъж всичко придоби смисъл. Това прозрение сега ще се използва за проектиране на подобрени ваксини, които индуцират антитела, които са по-ефективни при предотвратяване на предаването.“

Моделите AlphaFold също се използват от учени от Центъра за ензимни иновации на Университета в Портсмут, за да идентифицират ензими от естествения свят, които могат да бъдат модифицирани, за да усвояват и рециклират пластмаса. Професор Джон Макгихан, който ръководи работата, каза. „Има пълна промяна на парадигмата. Ние наистина можем да ускорим накъде отиваме от тук – и това ни помага да насочим тези ценни ресурси към нещата, които имат значение.“

Професор Дам Джанет Торнтън, ръководител на групата и главен учен в European Molecular биология Европейският институт по лабораторна биоинформатика каза: „Предсказанията за протеинова структура на AlphaFold вече се използват по безброй начини. Очаквам тази последна актуализация да доведе до поток от вълнуващи нови открития през следващите месеци и години, благодарение на факта, че данните са достъпни за използване от всички.“