D.I. atspėja svarbias molekulių formas

 „DeepMind“ suteikė 3-D struktūrą 350 000 baltymų, įskaitant kiekvieną žmogaus kūne pagamintą baltymą, žadėdamas naudą medicinai ir vaistų dizainui. 

Bakterijos priešinasi antibiotikams, gamindamos tam tikrus baltymus; jei mokslininkams pavyktų nustatyti šių baltymų formas, jie galėtų sukurti naujus antibiotikus arba bakterijas slopinančius vaistus. 

Anksčiau, norint tiksliai nustatyti baltymo formą, laboratorijoje prireikė mėnesių, metų ar net dešimtmečių bandymų ir klaidų, kuriuose dalyvavo rentgeno spinduliai, mikroskopai ir kiti įrankiai. Tačiau „DeepMind“ gali gerokai sutrumpinti laiko juostą su savo D.I. technologija, žinoma kaip „AlphaFold“. 

Kai daktaras McGeehanas išsiuntė „DeepMind“ savo septynių fermentų sąrašą, jis laboratorijai pasakė, kad jau nustatė dviejų iš jų formas, tačiau nepasakė, kurias dvi. Tai buvo būdas patikrinti, kaip gerai sistema veikia; „AlphaFold“ išlaikė testą, teisingai numatydama abi formas. Dar nuostabiau, sakė dr. McGeehanas, kad prognozės pasirodė per kelias dienas. Vėliau jis sužinojo, kad „AlphaFold“ iš tikrųjų atliko užduotį vos per kelias valandas. 

„AlphaFold“ prognozuoja baltymų struktūras, naudodama vadinamąjį neuroninį tinklą - matematinę sistemą, kuri gali išmokti užduotis analizuodama didžiulius duomenų kiekius - šiuo atveju tūkstančius žinomų baltymų ir jų fizinių formų - ir ekstrapoliuodama į nežinomybę. 

Kaip atrado daktaras McGeehanas, rezultatas gali būti nepaprastai tikslus. Remiantis nepriklausomais etaloniniais bandymais, kurie palygina jos prognozes su žinomomis baltymų struktūromis, „AlphaFold“ gali nuspėti baltymų formą tiksliai, palyginti su fiziniais eksperimentais maždaug 63 proc. laiko. 

Dauguma ekspertų manė, kad iki šios galingos technologijos dar toli. Tačiau sistemos tikslumas skiriasi, todėl kai kurios „DeepMind“ duomenų bazės prognozės bus mažiau naudingos, nei kitos. Kiekvienoje duomenų bazės prognozėje pateikiamas „pasitikėjimo balas“, nurodantis, ar jis gali būti tikslus. „DeepMind“ tyrėjų skaičiavimais, sistema teikia „gerą“ prognozę apie 95 procentus laiko. 

„DeepMind“ kūrėjai nusprendė laisvai dalytis baltymų struktūrų duomenų baze, o ne parduoti prieigą, tikėdamiesi paskatinti pažangą visuose biologijos moksluose. „Mes esame suinteresuoti maksimaliu poveikiu“, - sakė „DeepMind“, kuris priklauso tai pačiai patronuojančiai įmonei, kaip „Google“, tačiau veikia labiau kaip tyrimų laboratorija, nei komercinis verslas, vykdantysis direktorius ir įkūrėjas Demisas Hassabisas. 

Kai kurie mokslininkai palygino naują „DeepMind“ duomenų bazę su žmogaus genomo projektu. Baigtas 2003 m., žmogaus genomo projektas pateikė visų žmogaus genų žemėlapį. Dabar „DeepMind“ pateikė maždaug 20 000 baltymų, kuriuos išreiškia žmogaus genomas, žemėlapį - tai dar vienas žingsnis, siekiant suprasti, kaip veikia mūsų kūnas ir kaip galime reaguoti, kai viskas blogai. 

Taip pat tikimasi, kad technologija ir toliau vystysis. Vašingtono universiteto laboratorija sukūrė panašią sistemą, vadinamą RoseTTAFold, ir, kaip ir „DeepMind“, ji atvirai pasidalijo savo sistemą valdančiu kompiuterio kodu. Kiekvienas gali naudoti šią technologiją ir kiekvienas gali dirbti, ją tobulindamas“.

Norite sužinoti, kaip atrodo baltymas, kuris domina Jus? Eikite čia, suraskite tą baltymą, su kompiuterio pele jį pasukinėkite ir pasižiūrėkite. Liečiant pele baltymo grandinę, matome užrašą, kokia amino rūgšties liekana yra šioje vietoje. Geriausiai, patikimiausiai, atspėtos struktūros, įeinančios į alfa-spirales ir beta-struktūras baltymo centre. Baltymo periferijoje esančios atskiros polipeptidinės grandinės atspėtos prasčiau, todėl pažymėtos geltonai ir net raudonai.