ИИ AlphaFold от Google спрогнозировал форму нового белка быстрее учёных

DeepMind на международной конференции в Канкуне представила ИИ AlphaFold, который может стать основой будущих систем искусственного интеллекта для науки. Разработка подразделения Google смогла быстрее учёных спрогнозировать трёхмерную структуру белка, основываясь на генетической последовательности.

Как это работает?

ИИ обучали на тысячах различных последовательностей, которые генетики собрали в ходе многолетних исследований. В результате AlphaFold начал создавать 3D-модели белков быстрее и точнее, чем это делают учёные. Это позволило системе выйти на первое место среди 98 участников, спрогнозировав наиболее точную структуру для 25 из 43 белков. На втором месте оказалась команда, которая построила всего 3 из 43 белков.

ИИ AlphaFold от Google спрогнозировал форму нового белка быстрее учёных

Сами белки представляют собой основу живых организмов, потому информация об их трёхмерной структуре чрезвычайно важна. Однако определение 3D-структуры белков порой занимает годы. В ДНК содержится только последовательность аминокислот, но нет информации о том, как будут сворачиваться цепочки. Это называется проблема фолдинга (сворачивания) белка. А с ростом количества белка возрастает и сложность моделирования новых цепочек ДНК. Эту задачу и способен решить ИИ.

Зачем это нужно?

Белки являются основой жизни. От их неправильного сворачивания зависит появление таких заболеваний как болезнь Альцгеймера, Паркинсона, Гентингтона и кистозный фиброз. Использование ИИ для моделирования структуры белков позволит лучше понять принципы работы человеческого организма, а в будущем, возможно, разработать лекарства для этих и других заболеваний.

ИИ AlphaFold от Google спрогнозировал форму нового белка быстрее учёных

Также это позволит разработать безопасные методы устранения последствий разлива нефти, создать биоразлагаемый пластик и так далее. Использование ИИ позволяет ускорить исследования и снизить их стоимость.

Учёные полагают, что ИИ в будущем сможет решать фундаментальные научные проблемы. Пока создатели AlphaFold признают, что до появления полноценного ИИ-учёного ещё далеко.

tproger.ru