ІІ-система визначає структури білків з найвищою точністю

Просторову структуру білків досить складно визначити експериментально. Новий ШІ полегшує це завдання.

Модель штучного інтелекту від DeepMind успішно використана для визначення об'ємної структури майже всіх білків, вироблених людським організмом. Ця розробка може допомогти прискорити відкриття нових ліків, а також, потенційно, має безліч інших застосувань.

Білки - найважливіші будівельні компоненти живих організмів, ними заповнена кожна наша клітина. Розуміння тривимірної структури білків має вирішальне значення для розвитку медицини, але досі в цьому плані була вивчена лише мала їх частина.

Дослідники використовували модель штучного інтелекту під назвою AlphaFold для визначення структури 350 000 білків, що виявляються в організмі людини та інших організмах.

Інструкції зі створення людських білків містяться в наших геномах - у ДНК, локалізованій у клітинних ядрах. Геном людини кодує близько 20 000 таких білків. Біологи називають цей повний набір білків «протеомом».

Білки складаються з ланцюжків невеликих будівельних блоків, званих амінокислотами. Ці ланцюжки складаються в просторі безліччю різних способів, утворюючи унікальну тривимірну форму. Форма білка впливає на його функцію в організмі людини.

350 000 білкових структур, визначених AlphaFold, - це не тільки 20 000 білків протеома людини, а й білки різних організмів, що використовуються в наукових дослідженнях: кишкової палички, дріжджів, плодової мушки, миші. Звіт про цей гігантський стрибок в дослідженнях просторових білкових структур опублікований фахівцями з DeepMind і командою з Європейської лабораторії молекулярної біології в журналі Nature. Вчені вважають, що це найповніша і найточніша картина людського протеома на сьогоднішній день.

AlphaFold зміг визначити структурні позиції для 58% амінокислот в протеомі людини. Позиції 35,7% були визначені з дуже високим ступенем достовірності - вдвічі більше, ніж було підтверджено експериментами раннє.

Традиційні методи вивчення структури білків включають рентгенівську кристалографію, кріогенну електронну мікроскопію та інші. Всі вони складні у виконанні і дорого коштують. Тому досі не вдавалося провести систематичного визначення структур усіх білків, вироблених організмом. Фактично, до цього відкриття тільки 17% протеома було вже визначено експериментально.

- Вражає той факт, що раніше на одну структуру у нас йшло шість місяців, а тепер це займає пару хвилин. Ми не могли припустити таку швидкість. Коли ми вперше відправили сім послідовностей команді DeepMind, для двох з них у нас вже були експериментальні структури. Тому ми змогли порівняти їх, коли ми отримали результат від ШІ. Це був один з тих моментів, чесно кажучи, коли волосся стало дибки, тому що структури, створені AlphaFold, були ідентичні експериментальним,

ділиться враженням біолог Джон МакГіан (John McGeehan).

Дослідники додають, що це відкриття проллє світло на багато питань про те, як працюють живі організми, і що застосувань для такої ШІ-системи - незліченна безліч: розробка нових ліків і методів лікування захворювань, створення нових сільськогосподарських культур, здатних протистояти зміні клімату, і ферментів, здатних розщеплювати пластик, який засмічує навколишнє середовище.

Група професора МакГіана вже використовує дані AlphaFold для розробки нових ферментів, що розщеплюють пластик. Програма визначила потрібні для створення ферментів білки, структуру яких неможливо було підтвердити експериментально, це допомогло прискорити роботу над проектом на кілька років.