Искусственный интеллект от DeepMind, компании Google, успешно предсказал структуру 200 миллионов белков, почти всех известных науке. Эти данные, доступные каждому бесплатно, имеют основополагающее значение для понимания биологии всех живых существ на планете и могут способствовать разработке новых лекарств или технологий против загрязнения пластиком или устойчивости к антибиотикам.
Белки – это строительные блоки жизни. Состоят из цепочек аминокислот, сложенных в законченные формы, трехмерная структура, которая во многом определяет их функцию. Знание того, как сворачивается белок, позволило нам попытаться понять, как он работает и как ведет себя, что было одной из величайших задач биологии на протяжении более пяти лет.
В прошлом году DeepMind удивила научное сообщество, выпустив код AlphaFold. Структуры миллиона белков, включая все белки человеческого организма, доступны в базе данных, созданной совместно с Европейской лабораторией молекулярной биологии (EMBL), международным исследовательским институтом.
Это открытие навсегда изменило биологию и медицину. За считанные минуты и с большой точностью исследователям удалось получить очень актуальную информацию, например, о белках, участвующих в различных заболеваниях. Работа была признана журналом «Наука» самым важным научным исследованием года.
Отсутствие продовольственной безопасности и болезни
Новое обновление с 200 миллионами белков, значительное ускорение по сравнению с первоначальной мельницей, включает структуры для растений, бактерий, животных и многих, многих других организмов, открывая огромные возможности для AlphaFold для воздействия на важные вопросы, такие как устойчивость, топливо, отсутствие продовольственной безопасности и заброшенность. болезней», — говорит британец Демис Хассабис, основатель и генеральный директор DeepMind, одной из крупнейших в мире компаний, занимающихся исследованиями искусственного интеллекта. Награжденный в этом году принцессой Астурийской за научные и технические исследования, Хассабис, который был вундеркиндом в шахматах и разработчиком компьютерных игр, считает, что ученые могут использовать полученные результаты для лучшего понимания болезней и ускорения инноваций в открытии лекарств и биологии.
С момента запуска в 2020 году более 500 000 исследователей из 190 стран получили доступ к AlphaFold для более чем 2 миллионов структур. Они использовали его, среди прочего, чтобы понять белки, влияющие на здоровье пчел, и выпустить эффективную вакцину против малярии. В мае исследователи под руководством Оксфордского университета объявили, что они использовали этот алгоритм, чтобы помочь определить структуру ключевого белка малярийного паразита, и подтвердили, что антикоагулянты могут блокировать передачу паразита.
ядерные поры
Еще одно успешное использование AlphaFold позволило нам собрать комплекс ядерных пор — одну из самых дьявольских загадок биологии. Структура состоит из сотен белковых частей и контролирует все, что входит и выходит из ядра клетки. Его также использовали для борьбы с такими заболеваниями, как лейшманиоз и болезнь Шагаса, которые непропорционально сильно поражают людей в беднейших частях мира, или проказой и шистосомозом, острым и хроническим заболеванием, вызываемым паразитическими червями, которое опустошает жизни более чем одного человека. миллиардов человек по всему миру.
Этот инструмент сэкономит исследователям много времени; предсказание белковых структур — трудная задача. «AlphaFold — это уникальное и важное достижение в области наук о жизни, которое демонстрирует мощь искусственного интеллекта. Определение трехмерной структуры белка раньше занимало многие месяцы или годы, теперь это занимает секунды», — говорит Эрик Тополь, основатель и директор Исследовательского института Скриппса. Хассабис сравнил это с чем-то простым, например, с поиском в Google.
Хесус Перес Хиль, профессор молекулярной биологии и биохимии Мадридского университета Комплутенсе, прогнозы AlphaFold предполагают «огромные изменения» в ее исследовательских возможностях. Надежность искусственного интеллекта «до сих пор была впечатляющей, намного лучше, чем можно было себе представить. Невероятно, что многие из этих структур выглядят настолько похожими, когда их наблюдали экспериментально», — признался он. Исследователь помнит, что это симуляции, и все они должны быть подтверждены экспериментальными исследованиями. Следующий шаг будет заключаться не только в знании структуры белков, но и в выяснении того, как они изменяются при взаимодействии с другими молекулами или с другими молекулярными элементами.
«Белки — это то, что выполняет большинство функций в клетках и тканях. Знание того, как они образуются и как ведут себя при взаимодействии друг с другом или с другими молекулами, позволит нам разрабатывать терапевтические мишени для лекарств, искать биотехнологические или промышленные применения в пищевой промышленности, промышленных процессах или экологической устойчивости», — говорит Перес Хиль. .
