ИИ решил полувековой “Большой вызов” биологии

Базирующаяся в Великобритании компания по разработке искусственного интеллекта (ИИ) DeepMind сообщила о крупном достижении их ИИ алгоритма AlphaFold.

На протяжении уже около полувека ученые пытаются научиться предсказывать, как белки принимают ту или иную трехмерную форму — как они складываются.

Ученые называют это фолдингом (от англ. folding).Чем лучше ученые будут знать 3D-форму того или иного белка, тем лучше они будут понимать, чем конкретно занимается этот белок и как он может вызывать заболевания. Как только задача фолдинга белков будет решена, наука сделает огромный шаг вперед. Резко ускорится разработка новых лекарств и изучение болезней. Именно поэтому ученые не сдаются и ищут возможные решения этой задачи.

Белки состоят из одномерной цепочки аминокислот, которая складывается в определенную форму. Эта форма имеет огромное значение в работе белка.Поэтому ученые хотят научиться по одной лишь цепочке понимать, как она сложится, какую структуру, или форму, примет. Это очень непростая задача, ведь существует астрономическое число возможных фолдингов.

По оценке самих исследователей, на рассмотрение всех возможных вариантов складывания белков не хватит возраста Вселенной (13,8 млрд лет).В 1990-х был запущен эксперимент CASP (Критическая оценка предсказания белковых структур, wiki). Каждые два года этот проект очень дотошно тестирует разработанные учеными системы предсказания белкового фолдинга.Для тестирования организаторы CASP подбирают белки, форма которых либо еще не была найдена, либо результаты еще не были опубликованы. Задача программы — по цепочке предсказать форму белка с точностью, сравнимой с точностью аналогичных лабораторных исследований.И в этом году была CASP насчитал рекордную точность. Такой высокий результат показал ИИ AlphaFold компании DeepMind. Программа создала очень точный пространственный граф белка.Систему AlphaFold тренирвоали на базе данных из 170 000 белковых структур. По словам компании, средняя ошибка предсказаний AlphaFold составила всего 1,6 ангстрома (примерно с ширину атома).

Ограничения программы

Несмотря на такой отличный результат, есть несколько важных моментов, которые такие программы пока не могут разрешить.AlphaFold, как и другие подобные программы, выдает лишь результат, финальную структуру, но она не способна объяснить, почему белок сложился именно так, а уж тем более почему он складывается именно так одновременно в миллиардах клеток.

Особую ценность представляет именно управление этим процессом. Ведь при его нарушениях и возникают многие болезни, а некоторые лекарства оказывают влияние, когда в него вмешиваются.

Существует немало белков, которые ведут себя не так, как должны были бы. Некоторые тут же застревают в мембране, другие очень быстро набирают на себя химические изменения. Другим требуются очень специализированные взаимодействия и условия, в которых они просто меняют форму. В общем, важна и динамика, на которую программы пока не способны. Они выдают усредненный вариант.

Необходимо отметить, что исследование DeepMind еще не прошло рецензирование и не было опубликовано в научном журнале. Но многие эксперты области, знакомые с работой компании, уже признали достижение.

Добавить комментарий