DeepMind научился моделировать новые белки за считанные часы

Искусственный интеллект AlphaFold, созданный компанией DeepMind (Google), победил на соревновании по предсказанию белковых структур Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP). Об этом сообщает издание The Guardian.

AlphaFold AI разработал сверхбыстрый метод поиска трехмерной структуры белков из последовательности аминокислотных молекул, из которых они состоят.

Одним из лучших применений ИИ является использование его возможностей для решения проблем, требующих обработки больших объемов данных. С этой целью DeepMind, возможно, поможет получить способ лечения людей от болезней путем имитации белковых структур.

Белок — сложное органическое вещество, состоящее из множества аминокислотных остатков. Белки в теле человека строятся на основе 20 стандартных аминокислот, каждый из них — цепь из разной последовательности этих аминокислот. Количество аминокислотных остатков в белке может варьироваться от нескольких сотен до нескольких сот тысяч. Однако функции белка определяются не только составом, но и конформацией (пространственным расположением молекул): например, гемоглобин, который обладает четвертичной структурой, и именно она определяет способность протеина связываться с кислородом и переносить его в ткани.

В организме может находиться от десятков тысяч различных белков до миллиона. Определение их структур и функций, позволило бы лучше понять не только работу организма в целом, но и создать новые типы препаратов, борющиеся с самыми разными недугами — от диабета до болезни Паркинсона.

Конкурс CASP проходит каждые два года. На нем команды ученых со всего мира соревнуются в предсказании форм белка, которые недавно открыли, но еще не опубликовали. В это раз в соревновании участвовал искусственный интеллект британской компании DeepMind, названный AlphaFold. Авторы тренировали алгоритм на тысячах известных структур. На предсказание первой структуры ему потребовалось две недели, но сейчас он справляется с этим заданием за пару часов.