Sztuczna inteligencja DeepMind AlphaFold przewiduje fałdowanie białek

DeepMind AlphaFold, system wykorzystujący sztuczną inteligencję, z niezwykłą dokładnością przewiduje fałdowanie białek, co jest wyzwaniem dla biologów od 50 lat.

Białka to podstawa życia

W każdym żywym organizmie znajdują się tysiące różnych białek. Są podstawą życia, wspierając jego każdy aspekt. Każde białko ma swój skomplikowany, niepowtarzalny kształt. Są zbudowane z łańcuchów aminokwasów. Ich funkcja zależy właśnie od unikalnej struktury 3D.

Laureat Nagrody Nobla w dziedzinie chemii z roku 1972 Christian Anfinsen wykazał, że sekwencja aminokwasów determinuje kształt białka. Od tego czasu naukowcy poszukiwali sposobu na określenie kształtu białka po sekwencji występujących w nim aminokwasów.

Do niedawna głównym sposobem na to okazywały się długotrwałe i kosztowne eksperymenty. Jeszcze w 1969 roku, Cyrus Levinthal obliczył, że wszystkich możliwych konfiguracji białka może być 10300. W naturze białka fałdują się w czasie kilku milisekund.

Powstał jednak system rozwiązujący ten problem z dużą dokładnością, a chodzi o narzędzie DeepMind AlphaFold.

DeepMind AlphaFold przewiduje fałdowanie białek

Firma DeepMind ogłosiła, że najnowsza wersja jej systemu jest w stanie z niespotykaną dotąd dokładnością przewidzieć, jaki kształt przybierze białko, znając jego sekwencję aminokwasów.

Niektórzy mogliby pomyśleć, że to czcze przechwałki, ale DeepMind AlphaFold wziął udział w próbie organizowanej co dwa lata przez Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP). Organizacja ta powstała, aby obiektywnie testować metody przewidywania fałdowania białek metodą ślepych testów.

Systemy otrzymują sekwencje aminokwasów z białek, które metodami eksperymentalnymi zostały już zbadane. Oprogramowanie ma przewidzieć z najwyższą dokładnością, jak będzie wyglądał ich kształt w trzech wymiarach. Wyniki porównywane są przez sędziów.

System DeepMind AlphaFold wykorzystujący sztuczną inteligencję uzyskał najwyższą, jak do tej pory, przyznaną ocenę. Poniżej można obejrzeć dwa modele białek, które modelowało oprogramowanie. Dokładność wynosi odpowiednio 90,7 GDT po lewej stronie i 93,3 GDT po prawej stronie.

deepmind-alphafold-sztuczna-inteligencja-przewiduje-faldowanie-bialek-przyklady
Zielony kolor to struktury białek z eksperymentów, a niebieski kolor to przewidywania AlphaFold.

Dokładność jest bardzo wysoka, ale oprogramowanie cały czas ewoluuje, a zespół ma na celu znaczne poprawienie przewidywań. System DeepMind AlphaFoldmoże znacznie przyspieszyć pracę naukowców na całym świecie.

Źródło: DeepMind

Dodaj komentarz