Logo
Cover

Алгоритм AlphaFold, разработанный в 2018 году, предсказывает трехмерную структуру белка из последовательности составляющих их аминокислот. Поскольку структура белка определяет его функцию, база данных из 200 миллионов идентифицированных белков способна совершить революцию в биологии и медицине. Прежде ИИ умел распутывать структуру лишь небольшой доли таких белков.

Белки выполняют множество функций в организме: структурную, транспортную, рецепторную и так далее. Каждая из них тесно связана с определенной формой белка, которую он принимает в процессе фолдинга цепочек аминокислот. Инструкция по сворачиванию белка в наиболее эффективную форму содержится в первоначальной одномерной структуре аминокислоты. Однако распутать трехмерную структуру крайне сложно, потому что количество возможных конфигураций зашкаливает. Обычно биологи действуют экспериментальным путем, используя очень дорогие и трудоемкие методы.

Команда разработчиков из DeepMind представила решение этой важной научной задачи в 2020 году, когда вместе с Европейской лабораторией молекулярной биологии обнародовала открытую базу данных, содержащую 98% всех человеческих белков, а также белковые структуры 20 других молекул. А теперь эта база пополнилась всеми белками, которые существуют почти в каждом организме на Земле, геном которого был секвенирован. Это свыше 200 млн структур, сообщает ZME Science.

«Считайте это всей белковой вселенной, — заявил Демис Хассабис, глава DeepMind. — Мы находимся в начале новой эры цифровой биологии».

Появление доступных 3D-структур белков позволит ученым разобраться в функциях тысяч молекул в геноме человека, которые до сих пор оставались загадкой и которые могут быть связаны с болезнетворными генными вариантами. Также они могут применяться для ускоренного получения новых лекарственных препаратов.

Все белковые структуры, распутанные AlphaFold, находятся в открытом доступе. По словам представителей DeepMind, сейчас с базой данных могут работать свыше 500 тысяч исследователей из 190 стран.

Этим летом нейросеть DeepMind показала, что способна решать не только научные задачи, но и социально-экономические проблемы общества. ИИ разработал самый справедливый механизм распределения богатства, который наилучшим образом учитывает интересы общества и его членов.