Над проблемою передбачення тривимірної структури білкових молекул, яку називають однією з головних у біології та медицині, вчені билися понад 50 років. Технологія DeepMind робить це з точністю понад 90 відсотків.
Цікаво Користувачі скаржаться: карти Google видають потенційно смертельні маршрути
Відкритий доступ та його перспективи
DeepMind, яка є дочірньою компанією Google, опублікувала вихідний код другої версії нейромережі AlphaFold на Github.
Вчені понад 50 років намагалися обчислити структуру білка, але зазнавали невдачі. Лише в кінці 2020 року компанія DeepMind представила нейромережу AlphaFold, яка змогла передбачити тривимірну структуру білка з точністю до одного атома.
Одночасно журнал Science повідомив, що група вчених з США, Канади та Європи відкрила загальний доступ до власної нейромережі RoseTTAFold. Вона також передбачає тривимірну структуру білка, але вимагає в рази менше апаратних ресурсів — 8 гігабайтів відеопам'яті на кожен графічний процесор замість 24 гігабайтів у AlphaFold 2.
У чому полягає проблема передбачення структури білка
- Будь-яка білкова молекула складається з амінокислот — відносно простих органічних речовин, які з'єднуються один з одним в ланцюг.
- Далі цей ланцюг амінокислот згортається в складну тривимірну молекулу – біологічно активний білок.
- Однак процес згортання (фолдинг білка) вкрай складно передбачити — один і той же ланцюг може згорнутися по-різному в залежності від величезного числа факторів.
- До того ж ланцюг може згорнутися не один раз, а два або й три.
- Неможливо зрозуміти, яка саме молекула білка вийде із заданого набору амінокислот.
- Це величезна проблема для біоінженерії та медицини — без точного передбачення тривимірної структури білка вкрай складно створювати нові ліки і лікувати захворювання на зразок хвороби Альцгеймера, в розвитку якої багато в чому винні неправильно згорнуті білки.
- Тепер, коли будь-яка навіть найменша лабораторія матиме доступ до таких технологій, медицину може чекати ціла низка неймовірних відкриттів.