Künstliche Intelligenz hat die Struktur jedes der Wissenschaft bekannten Proteins verstanden und den Weg für die Entwicklung neuer Medikamente oder Technologien geebnet, um globale Herausforderungen wie Hunger oder Umweltverschmutzung zu bewältigen.
Proteine sind die Bausteine des Lebens. Bestehend aus Ketten von Aminosäuren, die zu komplexen Formen gefaltet sind, bestimmt ihre 3D-Struktur weitgehend ihre Funktion. Sobald Sie wissen, wie sich ein Protein faltet, können Sie beginnen zu verstehen, wie es funktioniert und wie Sie sein Verhalten ändern können. Obwohl die DNA die Anweisungen zum Aufbau einer Kette von Aminosäuren liefert, ist es schwierig vorherzusagen, wie sie interagieren, um ein 3D-Muster zu bilden, und bis vor kurzem verstanden Wissenschaftler nur einen Bruchteil der etwa 200 Millionen Proteine, die der Wissenschaft bekannt sind.
Im November 2020 hat das KI-Team tiefer Verstand gab bekannt, dass es ein Programm namens AlphaFold entwickelt hat, das diese Informationen mithilfe eines Algorithmus schnell vorhersagen kann. Seitdem wurde sein Genom durch die genetischen Codes jedes sequenzierten Organismus zerkleinert und die Strukturen der Hunderte Millionen von Proteinen vorhergesagt, die sie zusammen enthalten.
Letztes Jahr veröffentlichte DeepMind Proteinstrukturen für 20 Arten – darunter Fast 20.000 Proteine werden vom Menschen exprimiert – In geöffneter Position Datenbank. Jetzt hat es die Arbeit abgeschlossen und die vorhergesagten Strukturen für mehr als 200 Millionen Proteine veröffentlicht.
„Im Wesentlichen kann man sich vorstellen, dass es das gesamte Proteinuniversum abdeckt. Es umfasst prädiktive Strukturen für Pflanzen, Bakterien, Tiere und viele andere Arten, was Alphafold enorme neue Möglichkeiten bei kritischen Themen wie Nachhaltigkeit, Ernährungsunsicherheit und vernachlässigten Krankheiten eröffnet.“ sagte Demis Hassabis, Geschäftsführer.
Wissenschaftler nutzen bereits einige seiner früheren Vorhersagen, um neue Medikamente zu entwickeln. Im Mai Forscher unter der Leitung von Professor Matthew Higgins an der Universität Oxford erklärt Sie verwendeten Alphafoldin-Modelle, um die Struktur eines Schlüsselproteins des Malariaparasiten zu bestimmen und zu identifizieren, wo Antikörper binden könnten, die die Ausbreitung des Parasiten blockieren könnten.
„Früher haben wir eine Technik namens Proteinkristallographie verwendet, um herauszufinden, wie dieses Molekül aussieht, aber weil es so dynamisch und bewegt ist, konnten wir es nicht erfassen“, sagte Higgins. „Als wir die Alphafold-Modelle nahmen und sie mit diesen experimentellen Beweisen kombinierten, machte es plötzlich Sinn. Diese Erkenntnis kann nun genutzt werden, um verbesserte Impfstoffe zu entwickeln, die stärkere transferblockierende Antikörper induzieren.
Die Proben von Alphafold werden von Wissenschaftlern des Center for Enzyme Discovery der University of Portsmouth verwendet, um Enzyme aus der natürlichen Welt zu identifizieren, die für die Verdauung und das Recycling von Kunststoff angepasst werden könnten. „Wir haben lange gebraucht, um diese riesige Strukturdatenbank zu durchsuchen, aber wir haben eine ganze Reihe neuer dreidimensionaler Formen erschlossen, die Kunststoff zersetzen können“, sagte der Hauptautor Professor John McKeehan. Arbeit. „Es hat einen kompletten Paradigmenwechsel gegeben. Von hier aus können wir wirklich beschleunigen, wohin wir gehen – und es hilft, diese wertvollen Ressourcen auf die Dinge zu lenken, die wichtig sind.
Professor Dame Janet Thornton, Gruppenleiterin und europäische molekulare Seniorwissenschaftlerin Biologie Das European Bioinformatics Institute des Labors sagte: „Alphafold-Proteinstrukturvorhersagen werden bereits auf unzählige Weise verwendet. Ich gehe davon aus, dass dieses neueste Update in den kommenden Monaten und Jahren eine Lawine neuer und aufregender Entdeckungen auslösen wird, da die Daten für jedermann offen zugänglich sind verwenden.“
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