Искусственный интеллект от DeepMind смоделировал 20 000 белковых структур человека

Специалисты ИИ-лаборатории DeepMind собрали самую полную базу данных белковых структур человека, созданную нейронной сетью AlphaFold. Набор содержит 20 000 трехмерных моделей.

Первая версия алгоритма предсказала структуру белка с точностью 98,5%, а также вычислила положение около 60% аминокислот в этих цепочках. Ученые надеются, что это поможет построить протеомную карту, включающую все кодируемые геномом человека белки.

По словам исследователей, AlphaFold превосходит ускоритель частиц и другие приборы, используемые для изучения структуры белков в течение последних 50 лет. В частности, ученым удалось точно определить строение молекул, связанных с диабетом, синдромом Вольфрама и другими болезнями, которые ранее не удавалось выявить экспериментальным путем.

Кроме белков человека, исследователи провели расчеты для двух десятков живых организмов, включая плодовых мух, мышей и дрожжей. В общей сложности алгоритм смоделировал 350 000 белковых структур.

В ближайшем будущем ученые планируют расширить базу и определить трехмерную структуру 100 млн белков, известных науке. Они надеются, что это приблизит человечество к пониманию устройства живых организмов и изобретению новых типов лекарств.

Напомним, в марте ученые из компании NVIDIA и Гарвардского университета разработали искусственный интеллект, ускоряющий анализ генома человека.

В июле исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско представили нейроинтерфейс, который позволил парализованному мужчине говорить. 

Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!