Прорыв в биологии: Ученые нашли решение «проблемы свертывания белка»

Ученые из Google DeepMind получили приз в размере 3 млн долларов за разработку системы искусственного интеллекта (ИИ), которая предсказала, как почти каждый известный белок сворачивается в свою трехмерную форму.

Об этом сообщает Live Science.

Одна из премий за прорыв в области наук о жизни в этом году была присуждена Демису Хассабису, соучредителю и генеральному директору компании DeepMind, которая создала программу прогнозирования белков, известную как AlphaFold, и Джону Джамперу, старшему научному сотруднику DeepMind.

Программа с открытым исходным кодом делает свои прогнозы на основе последовательности аминокислот белка или молекулярных единиц, составляющих белок. Эти отдельные единицы соединяются в длинную цепочку, которая затем «складывается» в трехмерную форму. Трехмерная структура белка диктует, что этот белок может делать, будь то разрезание ДНК или пометка опасных патогенов для уничтожения, поэтому способность определять форму белков по их аминокислотной последовательности невероятно эффективна.

Награды за прорыв присуждаются ведущим исследователям в области фундаментальной физики, наук о жизни и математики. К каждому призу прилагается награда в размере 3 млн долларов, предоставленная спонсорами-основателями Сергеем Брином; Присциллой Чан и Марком Цукербергом; Юрием и Юлией Мильнер; и Энн Войжитски.

«Белки - это наномашины, которые управляют клетками, и предсказание их трехмерной структуры на основе последовательности их аминокислот имеет центральное значение для понимания работы жизни. Вместе со своей командой из DeepMind Хассабис и Джампер разработали и построили систему глубокого обучения, которая точно и быстро моделирует структуру белков», - говорится в заявлении фонда.

Используя AlphaFold, команда DeepMind собрала базу данных примерно из 200 млн белковых структур, включая белки, вырабатываемые растениями, бактериями, грибами и животными. Эта база данных включает почти все каталогизированные белки, известные науке.

Система ИИ «научилась» собирать эти формы, изучая известные белковые структуры, скомпилированные в существующих базах данных. Эти белковые структуры были тщательно визуализированы с помощью метода, называемого рентгеновской кристаллографией, который включает в себя анализ кристаллических белковых структур с помощью рентгеновских лучей, а затем измерение того, как эти лучи преломляются.

В этих существующих базах данных AlphaFold определил закономерности между аминокислотными последовательностями белков и их окончательными трехмерными формами. Затем, используя нейронную сеть, ИИ использовал эту информацию для многократного улучшения своей способности предсказывать белковые структуры, как известные, так и неизвестные.

«Было так вдохновляюще видеть множество способов, которыми исследовательское сообщество использовало AlphaFold, используя его для всего: от понимания болезней до защиты медоносных пчел, расшифровки биологических головоломок и более глубокого изучения происхождения самой жизни», - написал Хассабис.

«Как пионеры в зарождающейся области «цифровой биологии», мы рады видеть, что огромный потенциал ИИ начинает реализовываться как один из самых полезных инструментов человечества для продвижения научных открытий и понимания фундаментальных механизмов жизни», - добавил он.

Ранее Курсор писал, что в Китае создали маску, обнаруживающую вирусы за 10 минут. Новая биоэлектронная маска может обнаруживать распространенные респираторные вирусы, включая грипп и коронавирус, а затем известить пользователей через мобильные устройства.

Напомним, что израильские ученые создали новую полезную технологию. Экологам из Университета Бен-Гуриона в Негеве удалось разработать метод превращения опасных сточных вод промышленных объектов в ценные ресурсы.