Биологическая революция. Британские ученые покажут структуру всех известных науке белков
Британская компания DeepMind, занимающаяся искусственным интеллектом, заявила, что вскоре обнародует структуру практически всех известных науке белков.
В декабре 2020 года DeepMind решила 50-летнюю проблему сворачивания белка при помощи своего инструмента AlphaFold 2. Белки состоят из длинных лент аминокислот, которые скручиваются в сложные узлы. Знание формы белкового узла может выявить, что делает этот белок. Это имеет решающее значение для понимания того, как действуют болезни и разработки новых лекарств, или выявления организмов, которые могут помочь бороться с загрязнением и изменением климата. Обычно определение формы белка в лаборатории занимает недели или месяцы. AlphaFold может предсказывать формы до ближайшего атома за день или два.
Теперь исследователи DeepMind опубликовали научную статью и исходный код, которые объясняют создание этой системы. Также компания использовала его для предсказания формы почти каждого белка в организме человека (около 20 тыс.), а также сотни тысяч других белков, обнаруженных в 20 наиболее широко изученных организмах, среди которых есть дрожжи, фрукты, мухи и мыши.
Таким образом, сейчас для изучения доступно приблизительно 350 тыс. белковых структур. За несколько месяцев ученые планируют значительно расширить эту коллекцию до 100 млн структур — практически всех белков, известных науке.
«Это настоящий белковый альманах нашего мира», — пишет нейробиолог Деннис Хассабис, сооснователь и гендиректор DeepMind, в пресс-релизе. «Сворачивание белков — это проблема, над которой я работал более 20 лет. Для нас это был огромный проект. Я бы сказал, что это самое большое наше достижение на данный момент. И это в некотором смысле наиболее захватывающее, потому что оно должно иметь самое большое влияние в мире за пределами искусственного интеллекта».
Новая база данных должна помочь биологам, исследования которых раньше застревали или значительно замедлялись из-за того, что они должны были выяснить структуру того или иного белка.
Обновленная версия AlphaFold умеет оценивать свои предсказания формы белков. Например, форму 36% человеческих белков инструмент может показать с точностью до отдельных атомов. Хассабис уверен, что этого достаточно для разработки новых лекарств. Это при том что раньше, после десятилетий кропотливой работы в лабораториях, ученые смогли предсказать структуру лишь 17% человеческих белков. Если верить DeepMind, то этот результат улучшился более чем вдвое всего за несколько месяцев.
Однако для некоторых исследований ученым не нужно досконально понимать структуру белка на уровне атомов. AlphaFold предсказал форму более чем половины белков в организме человека — этого достаточно, чтобы исследователи могли определить функцию белка. Остальные данные инструмента пока не настолько точны — ученые уверены, что со временем эти данные улучшатся.
«Тот факт, что он [инструмент, — прим.] работает так качественно, впечатляет. Это невероятно. Никто из нас и представить не мог, что мы получим такое в наше время», — говорит Мохаммед Аль-Кураиш, системный биолог из Колумбийского университета.
Читайте также: