П’ятниця, 21 Червня, 2024

Штучний інтелект Google вирішив 50-річну проблему біології, що може зробити прорив у медицині

Штучний інтелект DeepMind, який перемагає людей в іграх, може стати рішенням для 50-річної проблеми в біології. Алгоритму з високою точністю вдається передбачати, як складаються протеїни – одні з найважливіших молекул у живих організмах. Можливість швидко прогнозувати геометрію протеїну у складеному стані може зробити прорив у медицині, значно пришвидшивши розробку ліків.

Протеїни (інша назва – білки) – це молекули, основу яких складають амінокислоти. Білки є одними з найважливіших молекул у живих організмах, оскільки забезпечують протікання біохімічних реакцій, виконання механічних дій, захист від інфекцій, передачу сигналів тощо.

Ключовою особливістю білків, яка забезпечує виконання ними їхніх функцій, є його тривимірна структура. Молекула білка такого ж складу, але іншої форми не зможе виконувати покладених на неї завдань, а в деяких випадках стає отруйною.

Моделювання того, як складаються білки, потребує великих обчислювальних потужностей. Існує проєкт Folding@home, який дозволяє кожному бажаючому віддати потужність свого ПК на справу науки. Навесні 2020 року проект почав вивчати коронавірус COVID-19, і до нього приєдналося стільки користувачів, що сукупна обчислювальна потужність перевершила топовий майбутній суперкомп’ютер 2023 року.

Штучний інтелект DeepMind оснастили моделлю передбачення AlphaFold 2, яку тренували на 170 тисячах відомих структурах білків, а також на великій кількості протеїнів, чия форма ще невідома. Апаратно DeepMind використовував 128 хмарних ядер Google TPUv3.

Точність передбачень тривимірної структури білка, яку надає DeepMind, за словами авторів, дуже близька до отриманої експериментальним шляхом. На генерацію такого передбачення для деяких білків штучний інтелект витрачає лише кілька годин, для інших – усього кілька днів.

Можливість швидко прогнозувати тривимірну структуру білка може допомогти вченим зрозуміти функції тисяч білків у людському тілі. Знання такої інформації дозволить створювати нові ліки та розроблювати нові способи терапії хвороб.

Євген
Євген
Євген пише для TechToday з 2012 року. Інженер за освітою. Захоплюється реставрацією старих автомобілів.

Vodafone

Залишайтеся з нами

10,052Фанитак
1,445Послідовникислідувати
105Абонентипідписуватися