Над проблемой предсказания трехмерной структуры белковых молекул, которую называют одной из главных в биологии и медицине, ученые бились более 50 лет. Технология DeepMind делает это с точностью более 90 процентов.
Интересно Пользователи жалуются: карты Google выдают потенциально смертельные маршруты
Открытый доступ и его перспективы
DeepMind, которая является дочерней компанией Google, опубликовала исходный код второй версии нейросети AlphaFold на Github.
Ученые более 50 лет пытались вычислить структуру белка, но терпели неудачу. Лишь в конце 2020 года компания DeepMind представила нейросеть AlphaFold, которая смогла предсказать трехмерную структуру белка с точностью до одного атома.
Одновременно журнал Science сообщил, что группа ученых из США, Канады и Европы открыла общий доступ к собственной нейросети RoseTTAFold. Она также предусматривает трехмерную структуру белка, но требует в разы меньше аппаратных ресурсов – 8 гигабайтов видеопамяти на каждый графический процессор вместо 24 гигабайтов у AlphaFold 2.
В чем заключается проблема предсказания структуры белка
- Любая белковая молекула состоит из аминокислот — относительно простых органических веществ, которые соединяются друг с другом в цепь.
- Далее эта цепь аминокислот сворачивается в сложную трехмерную молекулу – биологически активный белок.
- Однако процесс свертывания (фолдинг белка) крайне сложно предсказать – одна и та же цепь может свернуться по-разному в зависимости от огромного числа факторов.
- К тому же цепь может свернуться не один раз, а два или и три.
- Невозможно понять, какая именно молекула белка выйдет из заданного набора аминокислот.
- Это огромная проблема для биоинженерии и медицины – без точного предсказания трехмерной структуры белка крайне сложно создавать новые лекарства и лечить заболевания вроде болезни Альцгеймера, в развитии которой во многом виноваты неправильно свернутые белки.
- Теперь, когда любая даже самая маленькая лаборатория будет иметь доступ к таким технологиям, медицину может ждать целый ряд невероятных открытий.