DeepMind, Компания, занимающаяся технологиями искусственного интеллекта, которая является частью материнской компании Google Alphabet, достигла значительного прорыва в предсказании структуры белков на основе искусственного интеллекта. Компания объявила сегодня, что ее система AlphaFold официально решила грандиозную проблему сворачивания белка, которая смущала научное сообщество в течение 50 лет. Передовые возможности AlphaFold от DeepMind могут привести к значительному скачку вперед в таких областях, как наше понимание болезней, а также в будущем открытии и разработке лекарств.
Тест, который прошел AlphaFold, по сути, показывает, что ИИ может правильно вычислить с очень высокой степенью точности (фактически с точностью до атома) структуру белков всего за несколько дней – очень сложная задача. имеет решающее значение для выяснения того, как лучше всего лечить болезни, а также для решения других серьезных проблем, таких как определение того, как лучше всего разложить экологически опасные материалы, такие как токсичные отходы. Возможно, вы слышали о Folding @ Home, программе, которая позволяет людям вносить свои собственные вычислительные мощности (и ранее игровые консоли) в эксперименты по сворачиванию белков. Эти масштабные глобальные усилия по краудсорсингу были необходимы, т.к. при использовании традиционных методов прогнозирование сворачивания порций занимает годы и чрезвычайно дорого с точки зрения прямых затрат и вычислительных ресурсов.
Подход DeepMind включает использование «нейросетевой системы на основе Attentionb» (в основном нейронной сети, которая может сосредоточиться на определенных входных данных для повышения эффективности). Он способен постоянно уточнять свой собственный прогнозный график возможных результатов сворачивания белков на основе их истории сворачивания и в результате обеспечивать высокоточные прогнозы.
То, как белки сворачиваются – или превращаются из случайной цепочки аминокислот при первоначальном создании в сложную трехмерную структуру в их окончательной стабильной форме – является ключом к пониманию того, как передаются болезни, а также как действуют общие состояния, такие как аллергия. Если вы понимаете процесс складывания, вы потенциально можете его изменить, остановив развитие инфекции на полпути, или, наоборот, исправить ошибки в складывании, которые могут привести к нейродегенеративным и когнитивным расстройствам.
Технологический скачок DeepMind может сделать точное прогнозирование этих складок гораздо менее затратным по времени и ресурсам процессом, что может резко изменить темпы развития нашего понимания болезней и методов лечения. Это может пригодиться для борьбы с серьезными глобальными угрозами, включая будущие потенциальные эпидемии, такие как кризис COVID-19, который мы переживаем в настоящее время, путем прогнозирования вирусных белковых структур с высокой степенью точности на раннем этапе появления любых новых будущих угроз, таких как SARS-CoV. -2, тем самым ускоряя разработку потенциально эффективных методов лечения и вакцин.