Google представляє ШІ для прогнозування поведінки людських молекул

Штучний інтелект дає машинам можливість генерувати відео , писати комп'ютерний код і навіть вести розмову .

Це також прискорює зусилля з розуміння людського організму та боротьби з хворобами.

У середу Google DeepMind, центральна лабораторія штучного інтелекту технічного гіганта, і Isomorphic Labs, дочірня компанія, представили більш потужну версію AlphaFold, технології штучного інтелекту, яка допомагає вченим зрозуміти поведінку мікроскопічних механізмів, які керують клітинами в Тіло людини .

Рання версія AlphaFold, випущена в 2020 році , розв’язала головоломку, яка мучила вчених більше 50 років. Її назвали «проблемою згортання білка».

Білки - це мікроскопічні молекули, які керують поведінкою всіх живих істот. Ці молекули починаються як ланцюги хімічних сполук, а потім скручуються та згортаються в тривимірні форми, які визначають, як вони взаємодіють з іншими мікроскопічними механізмами в організмі.

Біологи витратили роки або навіть десятиліття, намагаючись точно визначити форму окремих білків. Потім з’явився AlphaFold. Коли вчений додав цій технології рядок амінокислот, які утворюють білок, він міг передбачити тривимірну форму за лічені хвилини.

Коли через рік DeepMind публічно випустив AlphaFold , біологи почали використовувати його для прискорення відкриття ліків. Дослідники з Каліфорнійського університету в Сан-Франциско використовували цю технологію, працюючи над тим, щоб зрозуміти коронавірус і підготуватися до подібних пандемій. Інші використовували його, коли намагалися знайти ліки від малярії та хвороби Паркінсона.

Є надія, що така технологія значно спростить створення нових ліків і вакцин.

«Це розповідає нам набагато більше про те, як взаємодіють клітинні машини», — сказав Джон Джампер, дослідник Google DeepMind. «Це розповідає нам, як це має працювати і що відбувається, коли ми хворіємо».

Нова версія AlphaFold — AlphaFold3 — розширює технологію за межі згортання білка. Крім передбачення форми білків, він може передбачати поведінку інших мікроскопічних біологічних механізмів, включаючи ДНК, де організм зберігає генетичну інформацію, і РНК, яка передає інформацію від ДНК до білків.

«Біологія — це динамічна система. Ви повинні розуміти взаємодію між різними молекулами та структурами», — сказав Деміс Хассабіс, виконавчий директор Google DeepMind і засновник Isomorphic Labs, якою також володіє Google. «Це крок у цьому напрямку».

Компанія пропонує веб-сайт, де вчені можуть використовувати AlphaFold3. Інші лабораторії, особливо одна в Університеті Вашингтона, пропонують подібну технологію. У статті, опублікованій у вівторок у науковому журналі Nature, доктор Джампер та його колеги-дослідники показали, що це досягає рівня точності, що значно перевищує сучасний рівень техніки.

Технологія може «заощадити місяці експериментальної роботи та дати змогу проводити дослідження, які раніше були неможливими», — сказав Деніз Каві, співзасновник і виконавчий директор Tamarind Bio, стартапу, який створює технологію для прискорення відкриття ліків. «Це є величезною перспективою».