Модель искусственного интеллекта от DeepMind успешно использована для определения объёмной структуры почти всех белков, производимых человеческим организмом. Эта разработка может помочь ускорить открытие новых лекарств, а также, потенциально, имеет множество других применений.
Белки — важнейшие строительные компоненты живых организмов, ими заполнена каждая наша клетка. Понимание трёхмерной структуры белков имеет решающее значение для развития медицины, но до сих пор в этом плане была изучена лишь малая их часть.
Исследователи использовали модель искусственного интеллекта под названием AlphaFold для определения структуры 350 000 белков, обнаруживаемых в организме человека и других организмах.
Инструкции по созданию человеческих белков содержатся в наших геномах — в ДНК, локализованной в клеточных ядрах. Геном человека кодирует около 20 000 таких белков. Биологи называют этот полный набор белков «протеомом».
Белки состоят из цепочек небольших строительных блоков, называемых аминокислотами. Эти цепочки складываются в пространстве множеством различных способов, образуя уникальную трёхмерную форму. Форма белка влияет на его функцию в организме человека.
350 000 белковых структур, определённых AlphaFold, — это не только 20 000 белков протеома человека, но и белки различных организмов, используемых в научных исследованиях: кишечной палочки, дрожжей, плодовой мушки, мыши. Отчёт об этом гигантском скачке в исследованиях пространственных белковых структур опубликован специалистами из DeepMind и командой из Европейской лаборатории молекулярной биологии в журнале Nature. Учёные считают, что это самая полная и точная картина человеческого протеома на сегодняшний день.
AlphaFold смог определить структурные позиции для 58% аминокислот в протеоме человека. Позиции 35,7% были определены с очень высокой степенью достоверности — вдвое больше, чем было подтверждено экспериментами раннее.
Традиционные методы изучения структуры белков включают рентгеновскую кристаллографию, криогенную электронную микроскопию и другие. Все они сложны в исполнении и дорого стоят. Поэтому до сих пор не удавалось произвести систематического определения структур всех белков, производимых организмом. Фактически, до этого открытия только 17% протеома было уже определено экспериментально.
— Поражает тот факт, что раньше на одну структуру у нас уходило шесть месяцев, а теперь это занимает пару минут. Мы не могли предположить такую скорость. Когда мы впервые отправили семь последовательностей команде DeepMind, для двух из них у нас уже были экспериментальные структуры. Поэтому мы смогли сравнить их, когда мы получили результат от ИИ. Это был один из тех моментов, честно говоря, когда волосы встали дыбом, потому что структуры, созданные AlphaFold, были идентичны экспериментальным,
Исследователи добавляют, что это открытие прольёт свет на многие вопросы о том, как работают живые организмы, и что применений для такой ИИ-системы — бесчисленное множество: разработка новых лекарств и методов лечения заболеваний, создание новых сельскохозяйственных культур, способных противостоять изменению климата, и ферментов, способных расщеплять пластик, который засоряет окружающую среду.
Группа профессора МакГиана уже использует данные AlphaFold для разработки новых ферментов, расщепляющих пластик. Программа определила нужные для создание ферментов белки, структуру которых невозможно было подтвердить экспериментально, это помогло ускорить работу над проектом на несколько лет.