DeepMind AI paātrinās zāļu atklāšanu, prognozējot, kā proteīni salocīsies

Kategorija: Mākslīgais intelekts Ievietots 03. decembris

Google DeepMind ir attīstījusies rīks proteīnu struktūras prognozēšanai no to ģenētiskās secības, iezīmējot ievērības cienīgu piemēru mākslīgā intelekta izmantošanai zinātnisko atklājumu procesā.

Kā tas strādā: Sistēma, ko sauc par AlphaFold, modelē garo aminoskābju ķēžu sarežģītos locīšanas modeļus, pamatojoties uz to ķīmisko mijiedarbību, veidojot proteīna trīsdimensiju formu. Tas ir pazīstams kā olbaltumvielu locīšanas problēma , kas ir izaicinājis zinātniekus gadu desmitiem.

Kāpēc tas ir svarīgi: Olbaltumvielu forma nosaka tā funkciju organismā, tāpēc spēja prognozēt proteīna struktūru ļauj zinātniekiem sintezēt jaunas uz proteīnu balstītas zāles slimību ārstēšanai vai jaunus enzīmus, kas noārda piesārņotājus mūsu vidē.

Apmācības dati: DeepMind komanda apmācīja dziļus neironu tīklus, lai prognozētu attālumus starp aminoskābju pāriem un leņķus starp to ķīmiskajām saitēm, izmantojot milzīgos datu apjomus, kas pieejami no genoma sekvencēšanas. Iegūtā sistēma rada ļoti precīzas olbaltumvielu struktūras, pārsniedzot iepriekšējās prognozēšanas metodes, saka komanda.

Lielāka bilde: DeepMind nav vienīgais, kas strādā, lai paātrinātu zinātnisko atklāšanu ar mašīnmācīšanos. Daudzi citi uzņēmumi un pētnieki ir mēģinājuši izstrādāt algoritmus jaunu zāļu un jaunu materiālu atklāšanai.