Недавно программа искусственного интеллекта смогла предсказать, как белки сворачиваются. Однако “сворачивание белка” необходимо для лучшего понимания биологической структуры жизни. Это была проблема, которую наука пыталась решить последние пятьдесят лет. И на это у искусственного интеллекта ушло несколько недель!
Мы говорим о сворачивании, когда белки скручиваются с образованием трехмерных структур. Однако форма белка определяет его функцию. Следует помнить, что в биологии белок играет важную роль в большинстве биологических процессов. Например, их форма может определять, как антитела борются с вирусами или, как инсулин регулирует уровень сахара в крови.
Но существует более 200 миллионов белков, и пока наука знает лишь малую их часть. Это неудивительно, так как открытие формы одного белка часто требует нескольких лет исследований.
Согласно , опубликованному 30 ноября 2020 года, искусственный интеллект AlphaFold от DeepMind (дочерней компании Google), тем не менее, сумел предсказать сворачивание белков. Для каждого белка процесс здесь занимает всего несколько дней, с коэффициентом успешности 90%. Это представляет собой огромную экономию времени и денег. Как такое возможно? В течение нескольких недель исследователи снабжали ИИ открытой базой данных, содержащей 170 000 белков и форм. Таким образом, при обнаружении нового белка программа может объединить всю информацию, необходимую для прогнозирования его формы с помощью 3D-моделирования.
Хотя первоначальные результаты должны быть проанализированы исследователями DeepMind, это серьезный шаг вперед, особенно в борьбе с болезнями. Исследователи проекта стремятся лучше понять механизмы возникновения заболеваний и, таким образом, разработать эффективные методы их лечения. Особое внимание уделяется трем заболеваниям: малярии, сонной болезни и лейшманиозу (паразитарному заболеванию).
Наконец, DeepMind также упомянул другие возможные приложения. В частности, ИИ AlphaFold могла бы помочь сельскому хозяйству, содействуя производству культур с более высокими питательными свойствами. В области устойчивого развития это может помочь в разработке “зеленых” ферментов с целью уменьшения загрязнения пластика.
