DeepMind a dezvăluit cea de-a treia versiune a acestuia inteligenţă artificială Software-ul de biologie structurală alimentat de (AI), AlphaFold, care modelează modul în care proteinele se pliază.
Biologia structurală este studiul de bază moleculară al materialelor biologice – inclusiv proteinele și acizii nucleici – și își propune să dezvăluie modul în care sunt structurate, funcționează și interacționează.
AlphaFold3 îi ajută pe oamenii de știință să prezică cu mai multă acuratețe modul în care proteinele – molecule mari care joacă un rol critic în toate formele de viață, de la plante și animale la celule umane – interacționează cu alte molecule biologice, inclusiv ADN și ARN. Acest lucru va permite oamenilor de știință să „înțeleagă cu adevărat procesele vieții”, au scris reprezentanții DeepMind. într-o postare pe blog.
Prin comparație, predecesorii săi, AlphaFold și AlphaFold2, nu puteau decât să prezică formele în care se pliază proteinele. Asta a fost încă o descoperire științifică majoră la acea vreme.
Predicțiile AlphaFold3 ar putea ajuta oamenii de știință să dezvolte materiale bio-regenerabile, culturi cu rezistență mai mare, medicamente noi și multe altele, a scris echipa de cercetare într-un studiu publicat pe 8 mai în jurnal. Natură.
Având în vedere o listă de molecule, programul AI poate arăta cum se potrivesc. Face acest lucru nu numai pentru moleculele mari, cum ar fi proteinele, ADN-ul și ARN-ul, ci și pentru moleculele mici cunoscute sub numele de liganzi, care se leagă de receptorii de pe proteinele mari, cum ar fi cheia care se fixează într-o broască.
AlphaFold3 modelează, de asemenea, modul în care unele dintre aceste biomolecule (molecule organice produse de ființe vii) sunt modificate chimic. Întreruperea acestor modificări chimice poate juca un rol în boli, potrivit la postarea de pe blog.
AlphaFold3 poate efectua aceste calcule, deoarece arhitectura sa de bază de învățare automată și datele de antrenament cuprind fiecare tip de biomoleculă.
Cercetătorii susțin că AlphaFold3 este cu 50% mai precis decât metodele actuale bazate pe software de predicție a structurilor proteinelor și a interacțiunilor acestora cu alte molecule.
De exemplu, în descoperirea de medicamente, Natura a raportat că AlphaFold3 a depășit două programe de andocare – pe care cercetătorii le folosesc pentru a modela afinitatea moleculelor și proteinelor mici atunci când se leagă împreună – și RoseTTAFold All-Atom, o rețea neuronală pentru prezicerea structurilor biomoleculare.
Frank Uhlmann, biochimist la Institutul Francis Crick din Londra, a declarat pentru Nature că a folosit instrumentul pentru prezicerea structurii proteinelor care interacționează cu ADN-ul atunci când copiază genomurile, iar experimentele arată că predicțiile sunt în cea mai mare parte precise.
Cu toate acestea, spre deosebire de predecesorii săi, AlphaFold 3 nu mai este open source. Aceasta înseamnă că oamenii de știință nu pot folosi versiuni personalizate ale modelului AI și nici nu pot accesa codul sau datele de formare în mod public pentru munca lor de cercetare.
Oamenii de știință care doresc să folosească AlphaFold3 pentru cercetare necomercială îl pot accesa gratuit prin intermediul programului recent lansat Serverul AlphaFold. Ei își pot introduce secvențele moleculare dorite și pot obține predicții în câteva minute. Dar pot efectua doar 20 de locuri de muncă pe zi.