Прорыв в области искусственного интеллекта, который может вызвать революцию в медицине

Искусственный интеллект был использован для предсказания структуры почти всех белков, производимых человеческим организмом. Эта разработка может помочь ускорить открытие новых лекарств для лечения болезней, а также найти другие применения.

Белки - важнейшие строительные блоки живых организмов; ими заполнена каждая наша клетка. Понимание формы белков имеет решающее значение для развития медицины, но до сих пор была изучена лишь малая их часть.

Исследователи из компании DeepMind (входит в Google) использовали программу под названием AlphaFold для определения структур 350 000 белков, принадлежащих человеку и другим организмам. Инструкции по созданию человеческих белков содержатся в нашем геноме - в ДНК, содержащейся в ядрах человеческих клеток. Геном человека содержит информацию о примерно 20 000 таких белков. В совокупности биологи называют этот полный набор белков "протеомом".

Белки состоят из цепочек небольших строительных блоков, называемых аминокислотами. Эти цепочки складываются множеством различных способов, образуя уникальную трехмерную форму. Форма белка определяет его функцию в организме человека. 350 000 белковых структур, предсказанных AlphaFold, включают не только 20 000, содержащихся в протеоме человека, но и так называемые модельные организмы, используемые в научных исследованиях, такие как кишечная палочка, дрожжи, плодовая мушка и мышь. Этот гигантский скачок в возможностях описан исследователями DeepMind и командой из Европейской лаборатории молекулярной биологии (EMBL) в журнале Nature.

AlphaFold смог уверенно предсказать структурные позиции для 58% аминокислот в протеоме человека. Позиции 35,7% были предсказаны с очень высокой степенью достоверности - вдвое больше, чем было подтверждено экспериментами.

Трехмерные формы белков обычно определяются в рамках целенаправленных научных исследований с использованием сложного оборудования, но до сих пор ни один проект не проводил систематического определения структур всех белков, производимых организмом. Фактически, только у 17% протеома определена структура, подтвержденная экспериментально. С помощью же AlphaFold все изменилось - раньше на определение одной структуры уходило шесть месяцев, а теперь это занимает пару минут. Программа работает очень быстро.

Эта разработка может ускорить процесс создания новых лекарств для лечения заболеваний, поскольку такие знания будут иметь огромное значение для нашего понимания того, как устроена жизнь. Среди тех применений, которые мы можем предвидеть уже сейчас, - это разработка новых лекарств и методов лечения болезней, создание будущих сельскохозяйственных культур, способных противостоять изменению климата, и ферментов, способных расщеплять пластик, пронизывающий окружающую среду.

Доктор Юэн Бирни, директор Европейского института биоинформатики EMBL, сказал, что предсказанные AlphaFold структуры являются "одним из самых важных наборов данных со времен картирования генома человека".

DeepMind объединился с EMBL, чтобы сделать код AlphaFold и предсказания структуры белка открытыми для мирового научного сообщества. При этом DeepMind планирует значительно расширить охват базы данных, включив в нее почти все известные науке секвенированные белки - более 100 миллионов структур.