Розробники з Google DeepMind представили оновлення штучного інтелекту AlphaFold 3, що прогнозує структуру білків. Нова версія розширює можливості програми, яка тепер здатна моделювати взаємодію білків між собою та навіть з іншими надважливими для життя молекулами, зокрема ДНК та РНК. Публікація з описом моделі доступна у Nature.
Google DeepMind
Чому важливо знати структуру білків?
Більшість процесів у будь-якому живому організмі відбуваються завдяки роботі білків. Ці молекули являють собою ланцюжки амінокислот, що згортаються у тривимірну структуру. Лише білок, що був складений правильно, може виконувати свої біологічні функції. Отже, науковцям необхідно знати тривимірну форму білка, щоб розуміти як він працює та взаємодіє з іншими молекулами в організмі. Складність полягає у тому, що лише зараз є понад 200 мільйонів відомих білків, тож вручну провести експерименти та визначити точну структуру кожного з них просто неможливо.
У 2020 році на допомогу вченим прийшов штучний інтелект AlphaFold, який за лічені хвилини передбачає тривимірну форму білка базуючись на його амінокислотній послідовності. Науковці використовують цю технологію, щоб краще зрозуміти коронавірус та підготуватися до наступних можливих пандемій. Інший напрямок досліджень фокусується на створенні нових ферментів, наприклад, здатних переробляти пластик. Випущений у 2021 AlphaFold 2 значно покращив точність алгоритму та ввів декілька нових функцій.
Що зміниться з приходом AlphaFold 3?
Оновлена версія AlphaFold 3 тепер здатна прогнозувати не лише взаємодію білків, а й таких важливих молекул як ДНК, що несе генетичну інформацію, та РНК, що є посередником між ДНК та білками. Цей алгоритм радикально прискорить розробки у галузі фармакології, оскільки здатний моделювати як цільові білки в організмі будуть взаємодіяти з потенційними молекулами ліків.
Також, AlphaFold 3 буде корисний для вивчення процесів репарації ДНК, створення біовідновлюваних матеріалів та геномних модифікацій, наприклад, виведення стійкіших культур рослин.
- А ще раніше за допомогою AlphaFold було отримано дані про структуру 20 тисяч білків людини та ще 20 організмів — від плодової мушки до кишкової палички.