Лаборатория искусственного интеллекта DeepMind от Alphabet объявила сегодня, что ее система AlphaFold совершила «крупный научный прорыв» в биологии, который может помочь в процессе открытия лекарств.
Белки — неотъемлемая часть жизни, поддерживающая практически все ее функции. Это большие сложные молекулы, состоящие из цепочек аминокислот, и то, что делает белок, в значительной степени зависит от его уникальной трехмерной структуры. Определение того, в какие формы сворачиваются белки, известно как «проблема сворачивания белков», и уже 50 лет является главной задачей в биологии.
Ученые сегодня определяют структуру белков с помощью ядерного магнитного резонанса, рентгеновской кристаллографии и криоэлектронной микроскопии. Эти методы требуют дорогостоящего оборудования и могут занять годы «обширных проб и ошибок».
Разверните белок, и вы увидите, что он похож на нитку бусин, состоящую из 20 различных типов аминокислот. Взаимодействия между этими аминокислотами заставляют белок сворачиваться, принимая свою форму из почти безграничных возможностей.
DeepMind, стремясь к тому, чтобы ИИ решал все больше проблем, воспользовалась существующими усилиями по «вычислительному предсказанию трехмерной структуры белка исключительно на основе его одномерной аминокислотной последовательности».
Научное сообщество работало над стимулированием исследований в этом направлении, проводя каждые два года конкурс (CASP), где исследователям предоставляются новые структуры белков, которые были частным образом картированы существующими методами, для симуляции. Затем результаты сравниваются и оцениваются.
Для последней версии AlphaFold, использованной на CASP14, мы создали систему нейронной сети, основанную на механизме внимания, обученную сквозным образом, которая пытается интерпретировать структуру этого графа, одновременно рассуждая над неявным графом, который она строит. Она использует эволюционно связанные последовательности, множественное выравнивание последовательностей (MSA) и представление пар аминокислотных остатков для уточнения этого графа.
Последняя система AlphaFold от DeepMind получила среднюю оценку GDT в 92,4 по всем мишеням. Рейтинги выше 90 считаются сопоставимыми с существующими сегодня трудоемкими методами.
Эти захватывающие результаты открывают возможности для биологов использовать вычислительное предсказание структуры в качестве основного инструмента в научных исследованиях.
Проект AlphaFold является четырехлетним начинанием исследовательской лаборатории Alphabet. Этот последний прорыв может быть особенно многообещающим для открытия лекарств от болезней, а также для «поиска ферментов, разлагающих промышленные отходы».