Над задачею працювали понад 50 років: Британські вчені заявили про науковий прорив, який прискорить розробку ліків

Дослідники з британської компанії штучного інтелекту DeepMind заявили про науковий прорив. Вони змогли розв’язати задачу прогнозування згортання білків, над якою вчені працювали понад 50 років. Тепер це може допомогти набагато швидше розробляти ліки. Про це повідомляє Громадське з посиланням на The Guardian, передають Патріоти України.

Зробити прорив допоміг штучний інтелект AlphaFold. Тестування показало, що він за декілька годин обрахунків може передбачити структуру білка з точністю до атома. Це відкриває нові можливості у сфері медицини і розробки ліків.

Нові знання про моделювання згортання білків можуть дозволити блокувати поширення інфекцій в організмі або виправляти помилки у згортанні білків, які провокують нейродегенеративні та когнітивні розлади. Також вчені зазначають, що нове відкриття прокладе шлях до розробки «зелених ферментів», які можуть руйнувати пластмасу і допомагати очищати від неї середовище.

Президент Лондонського королівського товариства з розвитку знань про природу Венкатараман Рамакрішнан назвав відкриття «приголомшливим проривом», яке зробили на десятиріччя раніше, ніж це передбачала велика кількість спеціалістів.

Читайте также: Назван гормон, который может снизить риск заболевания COVID-19 на 30%
Моделювання згортання білків — це процес, у якому ланцюги амінокислот з’єднуються у найскладніші тривимірні білкові структури. Розуміння цього механізму є ключовим завданням для дослідження того, як хвороби поширюються і впливають на організм людини.

Розуміння моделювання згортання білків було серйозною проблемою у біології протягом пів століття. Більшість біологічних процесів обертається навколо білків, а форма білка визначає його функцію. Коли вчені дізнаються, як згортається білок, вони можуть вияснити, що він робить. На приклад, як інсулін контролює рівень цукру в крові, або як антитіла борються з коронавірусом (і хоч подолати цю пандемію відкриття уже не встигне, воно може допомогти людству боротися з наступними).

Нині вчені знають про існування понад 200 мільйонів білків, але структури відомі лише для частини з них. Щоб їх визначити, потрібна кропітка лабораторна робота, яка може зайняти роки. І хоч останнім часом комп’ютерні технології значно просунули цей процес вперед, результати все ще були незадовільними.

Щоб дізнатися, як білки згортаються, дослідники DeepMind надали своєму алгоритму інформацію з загальнодоступної бази про понад 170 тисяч білкових послідовностей і їхні форми. Навчання зайняло декілька тижнів.

Щоб перевірити штучний інтелект, дослідники взяли учать у міжнародній «білковій олімпіаді», яку проводять раз на два роки. На ній результати команд, які використовують комп’ютери, порівнюють з результатами лабораторних робіт.

AlphaFold не лише перевершив інші комп’ютерні програми, але й досягнув точності, яку можна прирівняти до кропітких лабораторних методів. Штучний інтелект отримав оцінку своє роботи у 92,5 бала зі 100. Водночас 90 балів відповідає експериментальним методам. Для найбільш твердих білків бал дещо знизився, але незначно, до 87.

У компанії зазначають, що система може точно передбачити форму білка у близько двох випадках з трьох. Водночас в інших випадках ці помилки менші за ширину атома, що є співставним з фізичними експериментами.

Нині DeepMind вже почала роботу над тим, щоб надати доступ до свого штучного інтелекту вченим для допомоги в наукових роботах.

Водночас на цьому команда дослідників зупинятися не збирається і надалі планує зосередити свої сили на вивчені того, як білки поєднуються у більші комплекси і як вони взаємодіють з іншими молекулами в живих організмах.

Компанія DeepMind найбільше відома своїми програмами, які змагалася з людьми у грі у шахи, го, або Starcraft II чи Atari. Але це ніколи не було головною метою DeepMind. Ігри надали для штучного інтелекту лише майданчик для створення програм, які можуть розв’язувати реальні проблеми людства.


Больше информации на портале Антикор: https://antikor.com.ua/articles/423509-britansjki_...