{"id":14293,"url":"\/distributions\/14293\/click?bit=1&hash=05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","hash":"05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","title":"\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432 \u043d\u0438 \u043a\u043e\u043f\u0435\u0439\u043a\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

Нейросеть DeepMind расшифровала структуру почти всех белков, известных науке

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.

Источник: hightech.plus

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда