AI prezice forma aproape tuturor proteinelor cunoscute în știință

În 2020, un laborator de inteligență artificială numit DeepMind a dezvăluit o tehnologie care poate prezice forma proteinelor – mecanismele microscopice care conduc comportamentul corpului uman și al tuturor celorlalte viețuitoare.

Un an mai târziu, laboratorul a împărtășit instrumentul, numit AlphaFold, cu oamenii de știință și Deblocați forme previzibile de peste 350.000 de proteine, inclusiv toate proteinele exprimate în genomul uman. El a transformat imediat cursul cercetărilor biologice. Dacă oamenii de știință pot identifica formele proteinelor, ei pot accelera capacitatea de a înțelege bolile, de a concepe noi medicamente și, în caz contrar, de a investiga misterele vieții de pe Pământ.

Acum, DeepMind a lansat predicții pentru aproape fiecare proteină cunoscută științei. Joi, laboratorul din Londra, care este deținut de aceeași companie-mamă ca Google, a declarat că a adăugat peste 200 de milioane de predicții la o bază de date online disponibilă gratuit pentru oamenii de știință din întreaga lume.

Cu această nouă lansare, oamenii de știință din spatele DeepMind speră să accelereze căutarea unor organisme și mai misterioase și să declanșeze un nou domeniu numit metaproteomică.

„Oamenii de știință pot explora acum întreaga bază de date și pot căuta modele – asocieri între specii și modele evolutive care poate nu au fost clare până acum”, a declarat Demis Hassabis, CEO al DeepMind, într-un interviu telefonic.

Proteinele încep ca lanțuri de compuși chimici, apoi se răsucesc și se pliază în forme tridimensionale care determină modul în care aceste molecule se raportează la altele. Dacă oamenii de știință pot determina cum arată o anumită proteină, ei pot descifra cum funcționează.

Aceste cunoștințe sunt adesea o parte vitală a luptei împotriva bolilor și bolilor. De exemplu, bacteriile rezistă la antibiotice exprimând anumite proteine. Dacă oamenii de știință pot înțelege cum funcționează aceste proteine, ei pot începe să lupte împotriva rezistenței la antibiotice.

Anterior, determinarea formei unei proteine ​​necesita experimente extinse care implicau raze X, microscoape și alte instrumente pe o bancă de laborator. Acum, analizând seria de compuși chimici care alcătuiesc proteina, AlphaFold poate prezice forma acesteia.

Tehnologia nu este perfectă. Dar poate prezice forma unei proteine ​​cu o precizie care rivalizează cu experimentele fizice în aproximativ 63 la sută din timp, conform testelor standard independente. Cu predicția în mână, oamenii de știință pot verifica acuratețea acesteia relativ rapid.

Clement Verba, cercetător la Universitatea din California, San Francisco, care folosește tehnologia pentru a înțelege coronavirusul și a se pregăti pentru pandemii similare, a declarat că tehnologia a „expedit” această lucrare, economisind adesea luni de timp de probă. Alții au folosit instrumentul în timp ce luptau pentru a combate gastroenterita, malaria și boala Parkinson.

De asemenea, tehnologia a accelerat cercetarea în afara corpului uman, inclusiv eforturile de îmbunătățire a sănătății albinelor. Baza de date extinsă a DeepMind ar putea ajuta o comunitate mai mare de oameni de știință să obțină beneficii similare.

Dr. Verba, ca și Dr. Hasabis, consideră că baza de date va oferi noi modalități de a înțelege modul în care proteinele se comportă între specii. El o vede, de asemenea, ca pe o modalitate de a educa o nouă generație de savanți. Nu toți cercetătorii sunt bine versați în acest tip de biologie structurală. O bază de date cu toate proteinele cunoscute scade bariera de intrare. „Ar putea aduce biologia structurală maselor”, a spus dr. Verba.