Noi progrese științifice făcute de I.A. DeepMind descoperă structura a 200 de milioane de proteine

Foto HEPTA
  • Inteligența artificială a descifrat structura practic a tuturor proteinelor cunoscute de știință.
  • Grupul de inteligență artificială DeepMind a anunțat că a dezvoltat un program numit AlphaFold care poate prezice rapid formarea lanțurilor de aminoacizi.
  • Oamenii de știință folosesc deja unele dintre predicțiile sale anterioare pentru a contribui la dezvoltarea de noi medicamente.

Inteligența artificială a descifrat structura practic a tuturor proteinelor cunoscute de știință, deschizând calea pentru dezvoltarea de noi medicamente sau tehnologii pentru a aborda provocări globale precum foametea sau poluarea.

Proteinele sunt elementele constitutive ale vieții. Formată din lanțuri de aminoacizi, pliate în forme complexe, structura lor 3D le determină în mare măsură funcția. Deși ADN-ul furnizează instrucțiunile pentru crearea lanțului de aminoacizi, a fost mai dificil să se prevadă cum interacționează aceștia pentru a forma o formă 3D și, până de curând, oamenii de știință au descifrat doar o parte din cele aproximativ 200 de milioane de proteine cunoscute de știință.

În noiembrie 2020, grupul de inteligență artificială DeepMind a anunțat că a dezvoltat un program numit AlphaFold care poate prezice rapid aceste informații cu ajutorul unui algoritm. De atunci, acesta a răscolit codurile genetice ale fiecărui organism al cărui genom a fost secvențiat și a prezis structurile sutelor de milioane de proteine pe care le conțin în mod colectiv.

Predicțiile DeepMind deja contribuie la dezvoltarea de noi medicamente

Anul trecut, DeepMind a publicat structurile proteinelor pentru 20 de specii – inclusiv aproape toate cele 20.000 de proteine exprimate de oameni – într-o bază de date deschisă. Acum, a terminat treaba și a publicat structurile prezise pentru mai mult de 200 de milioane de proteine.

Oamenii de știință folosesc deja unele dintre predicțiile sale anterioare pentru a contribui la dezvoltarea de noi medicamente. În luna mai, cercetătorii conduși de profesorul Matthew Higgins de la Universitatea din Oxford au anunțat că au folosit modelele AlphaFold pentru a ajuta la determinarea structurii unei proteine cheie a parazitului malariei și pentru a stabili unde este posibil să se lege anticorpii care ar putea bloca transmiterea parazitului.

„Când am luat modelele AlphaFold și le-am combinat cu aceste dovezi experimentale, dintr-o dată totul a căpătat sens. Această perspectivă va fi folosită acum pentru a proiecta vaccinuri îmbunătățite care să inducă cei mai puternici anticorpi de blocare a transmiterii”, a declarat Higgins.

Modelele AlphaFold sunt, de asemenea, folosite de oamenii de știință de la Centrul pentru inovare enzimatică al Universității Portsmouth, pentru a identifica enzimele din lumea naturală care ar putea fi modificate pentru a digera și recicla plasticul.