Jurnal FM 
DeepMind a prezis structura aproape tuturor proteinelor cunoscute științei
#Postat de Antoniu Lovin on iulie 29, 2022
DeepMind spune că instrumentul său AlphaFold a prezis cu succes structura aproape tuturor proteinelor cunoscute științei. De astăzi, laboratorul de inteligență artificială deținut de Alphabet oferă oricui baza de date cu peste 200 de milioane de proteine gratuit. Când DeepMind a introdus AlphaFold în 2020, comunitatea științifică a fost luată prin surprindere. Oamenii de știință au petrecut decenii încercând să înțeleagă cum sunt structurate proteinele, care sunt esențiale pentru viață; a fost considerată una dintre „marile provocări” ale biologiei. Înțelegerea modului în care sunt modelate este crucială pentru înțelegerea modului în care funcționează. Anul trecut, DeepMind a lansat codul sursă al AlphaFold și a făcut ca structurile a 1 milion de proteine, inclusiv aproape fiecare proteină din corpul uman, să fie disponibile în baza de date AlphaFold Protein Structure Database.
Sursa foto: technologyreview.com
Baza de date a fost construită împreună cu Laboratorul European de Biologie Moleculară, un institut public internațional de cercetare care găzduiește deja o bază de date mare de informații despre proteine. Cea mai recentă lansare de date oferă bazei de date un impuls masiv. Actualizarea include structuri pentru „plante, bacterii, animale și multe, multe alte organisme, deschizând oportunități uriașe pentru AlphaFold de a avea impact asupra unor probleme importante precum durabilitatea, combustibilul, insecuritatea alimentară și bolile neglijate”, Demis Hassabis, fondatorul DeepMind. și CEO, a declarat reporterilor la un apel săptămâna aceasta. Baza de date extinsă ar putea acționa ca o resursă importantă pentru oamenii de știință, ajutându-i să înțeleagă mai bine bolile. De asemenea, ar putea accelera inovația în descoperirea și biologia medicamentelor. „AlphaFold este probabil cea mai importantă contribuție a comunității AI la comunitatea științifică”, a spus Jian Peng, profesor de informatică la Universitatea din Illinois Urbana-Champaign, specializat în biologie computațională. De la lansarea sa în 2020, cercetătorii au folosit deja AlphaFold pentru a înțelege proteinele care afectează sănătatea albinelor și pentru a dezvolta un vaccin eficient împotriva malariei. Baza de date permite cercetătorilor să caute structurile 3D ale proteinelor „aproape la fel de ușor ca o căutare pe Google prin cuvinte cheie”, a spus Hassabis. Prezicerea structurilor proteinelor necesită foarte mult timp, iar deținerea unui instrument cu 200 de milioane de structuri de proteine ușor disponibile va economisi mult timp cercetătorilor, a spus Mohammed AlQuraishi, un biolog de sisteme la Universitatea Columbia, care nu este implicat în cercetarea DeepMind. AlphaFold ar putea ajuta, de asemenea, oamenii de știință să reevalueze cercetările anterioare pentru a înțelege mai bine cum apar bolile, a spus Peng.
Cu toate acestea, pentru multe proteine „suntem interesați să înțelegem modul în care structura lor este modificată de mutații și variații alelice naturale, iar acest lucru nu va fi abordat de această bază de date”, a spus AlQuraishi. „Dar, desigur, domeniul se dezvoltă rapid, așa că mă aștept ca instrumente care să modeleze cu exactitate variantele de proteine să înceapă să apară în curând”, a adăugat el. De asemenea, calitatea predicțiilor AlphaFold poate să nu fie la fel de precisă pentru proteinele mai rare, cu informații evolutive mai puțin disponibile, spune Peng. Mișcarea este cea mai recentă dezvoltare a impulsului DeepMind către „biologia digitală”, unde „AI și metodele computaționale pot ajuta la înțelegerea și modelarea proceselor biologice importante”, a spus Hassabis. Hassabis conduce, de asemenea, o nouă afacere, deținută și de Alphabet, numită Isomorphic Labs, care dezvoltă AI pentru descoperirea de medicamente. Pushmeet Kohli, șeful AI pentru știință la DeepMind, a declarat că compania are o mulțime de provocări în științele vieții pe care încă vrea să le abordeze, cum ar fi modul în care proteinele se comportă și interacționează cu alte proteine. Hassabis a spus că visul său este că AI nu ar putea ajuta doar să descopere structura proteinelor, ci să devină „o parte semnificativă a procesului de descoperire a noilor medicamente și remedii”. Sursa: technologyreview.com
