Google компаниясының DeepMind жасанды интеллектінің барлығы дерлік ғылымға белгілі 200 миллион ақуыздың құрылымын сәтті болжаған. Кез келген адамға тегін қол жетімді бұл деректер планетадағы барлық тірі заттардың биологиясын түсіну үшін іргелі болып табылады және пластикалық ластануға немесе антибиотиктерге төзімділікке қарсы жаңа дәрі-дәрмектер мен технологиялардың дамуын итермелеуі мүмкін.
Белоктар өмірдің құрылыс материалы болып табылады. Амин қышқылдарының тізбегінен тұрады, толық пішіндерге бүктеледі, олардың функциясын негізінен анықтайтын 3D құрылымы. Ақуыздың қатпарлануын білу оның қалай жұмыс істейтінін және өзін қалай ұстайтынын түсінуге тырысуға мүмкіндік берді, бұл бес жылдан астам уақыт бойы биологияның үлкен қиындықтарының бірі болды.
Өткен жылы DeepMind AlphaFold кодын шығару арқылы ғылыми қауымдастықты таң қалдырды. Миллион белоктың құрылымы, оның ішінде адам ағзасындағы барлық белоктар Еуропалық молекулярлық биология зертханасымен (EMBL) халықаралық ғылыми-зерттеу институтымен бірге жасалған дерекқорда бар.
Табылған нәрсе биология мен медицинаны мәңгілікке өзгертті. Бірнеше минут ішінде және үлкен дәлдікпен зерттеушілер өте маңызды ақпаратты ала алды, мысалы, әртүрлі ауруларға қатысатын ақуыздар туралы. Жұмысты «Science» журналы жылдың ең маңызды ғылыми зерттеуі деп таныды.
Азық-түлік қауіпсіздігі және ауру
Бастапқы зауыттан үлкен қадам, жаңа 200 миллион ақуыз жаңартуы өсімдіктерге, бактерияларға, жануарларға және көптеген басқа организмдерге арналған құрылымдарды қамтиды, бұл AlphaFold үшін тұрақтылық, отын, азық-түлік сияқты маңызды мәселелерге әсер ету үшін үлкен мүмкіндіктер ашады. сенімсіздік және назардан тыс қалған аурулар », - дейді британдық Демис Хассабис, DeepMind негізін қалаушы және бас директоры, жасанды интеллект бойынша әлемдегі ең ірі зерттеу компанияларының бірі. Осы жылы ғылыми және техникалық зерттеулер үшін Астурия ханшайымы сыйлығымен марапатталған, шахматтың вундеркинд және компьютерлік ойын дизайнері болған Хассабис ғалымдар бұл зерттеулерді ауруларды жақсырақ түсіну және есірткі мен биологияны ашудағы инновацияларды жеделдету үшін пайдалана алады деп санайды.
2020 жылы іске қосылғаннан бері AlphaFold 500 миллионнан астам құрылым үшін 000 елден 190 2-нан астам зерттеушілерге қол жеткізді. Олар оны басқа нәрселермен қатар, аралардың денсаулығына әсер ететін ақуыздарды табу және безгекке қарсы тиімді вакцинаны шығару үшін пайдаланды. Мамыр айында Оксфорд университетінің жетекшілік ететін зерттеушілері бұл алгоритмді безгекке қарсы негізгі паразиттік ақуыздың құрылымын анықтауға көмектесу үшін пайдаланғанын және антикоагулянттардың паразиттердің берілуіне тосқауыл қоюы мүмкін екенін растады.
ядролық кеуектер
AlphaFold-тың тағы бір сәтті қолданылуы биологиядағы ең қасіретті басқатырғыштардың бірі болып табылатын ядролық кеуектер кешенін біріктіруге мүмкіндік берді. Құрылым жүздеген белок бөліктерінен тұрады және жасуша ядросының ішіне және одан шығатын барлық нәрселерді бақылайды. Ол сондай-ақ әлемнің ең кедей бөліктеріндегі адамдарға пропорционалды түрде әсер ететін лейшманиоз және Чагас ауруы немесе паразиттік құрттар тудыратын жіті және созылмалы ауру - алапес пен шистосомоз сияқты ауруларды емдеу үшін қолданылған. бүкіл әлем бойынша миллиард адам.
Құрал зерттеушілерге көп уақытты үнемдейді, өйткені ақуыз құрылымдарын болжау қиын міндет. «AlphaFold - бұл AI күшін көрсететін өмір туралы ғылымдардағы ерекше және маңызды жетістік. Протеиннің 3D құрылымын анықтау бұрын көп айлар немесе жылдарға созылатын болса, енді секундтар қажет», - деді Эрик Тополь, Скриппс ғылыми-зерттеу институтының негізін қалаушы және директоры. Хассабис оны Google іздеу сияқты қарапайым нәрсемен салыстырды.
Мадридтің Комплютенс университетінің молекулалық биология және биохимия профессоры Хесус Перес Гилдің айтуынша, АльфаФолдтың болжамдары оның зерттеу қабілетінде «үлкен өзгеріс» бар екенін көрсетеді. Жасанды интеллект сенімділігі «осы уақытқа дейін керемет болды, сіз елестеткеннен әлдеқайда жақсы. Бұл құрылымдардың көпшілігі тәжірибе жүзінде көргенде соншалықты ұқсас болып көрінуі керемет », - деп мойындады ол. Зерттеуші бұл модельдеу екенін және олардың барлығын эксперименталды зерттеулермен растау керек екенін есіне алады. Келесі қадам белоктардың құрылымын білу ғана емес, олардың басқалармен немесе басқа молекулалық элементтермен әрекеттескенде қалай өзгеретінін анықтаудан тұрады.
«Белоктар - бұл жасушалар мен ұлпалардағы функциялардың көпшілігі. Олардың қалай пайда болатынын және бір-бірімен немесе басқа молекулалармен өзара әрекеттескенде қалай әрекет ететінін білу бізге дәрі-дәрмектердің емдік мақсаттарын жасауға, тамақ өнеркәсібінде, өнеркәсіптік процестерде немесе экологиялық тұрақтылықта биотехнологиялық немесе өнеркәсіптік қолданбаларды іздеуге мүмкіндік береді», - деп көрсетеді Перес Гил. .
