Нейросети научились предсказывать структуру белков

Задача определения трехмерной структуры белка всегда очень актуальной для биологов и медиков. Важность заключается в том, что структура определяет функцию белка. Ее знание позволяет исследователям решать различные задачи, например, создавать лекарства.

То, каким образом белок свернется, содержится в одномерной структуре аминокислот. Но предсказать третичную структуру сложно, так как существует огромное количество возможных конфигураций. Поэтому используются экспериментальные методы, однако они дорогостоящие, трудоемкие и долгие.

В июле 2022 DeepMind объявила, что ее модель искусственного интеллекта AlphaFold предсказала форму почти каждого известного белка на Земле с помощью секвенированного генома. AlphaFold ранее предсказала форму всех белков человека. Год спустя его белковая база данных расширилась и теперь содержит более 200 млн. белковых структур.

DeepMind опубликовала предсказанные структуры белков в общедоступной базе данных, размещенной Европейским институтом биоинформатики в Европейской лаборатории молекулярной биологии (EMBL-EBI), что позволило исследователям со всего мира получить к ним доступ и использовать данные для исследований, связанных с медициной и биологией. Дальнейшие разработки учёных могут помочь контролировать или модифицировать белки, что особенно полезно при разработке новых лекарств.