AlphaFold предсказал практически все известные науке белки
Просмотров: 2
Алгоритм ИИ-лаборатории DeepMind AlphaFold предсказал структуры более 200 млн белков. Это почти все известные науке соединения, обнаруженные в растениях, бактериях и животных.
По словам разработчиков, благодаря открытому исходному коду AlphaFold ученые со всего мира могут использовать его в своих исследованиях. В июле 2021 года алгоритм расшифровывал 350 000 3D-структур. С тех пор системой воспользовались тысячи ученых, заявили в DeepMind.
«Более 500 000 исследователей и биологов использовали базу данных для просмотра более 2 млн структур. И эти прогностические структуры помогли ученым сделать новые блестящие открытия», — сказал основатель и генеральный директор DeepMind Демис Хассабис.
Например, в апреле 2022 года ученые Йельского университета использовали базу данных AlphaFold для разработки новой высокоэффективной вакцины против малярии. В июле 2021 года исследователи Портсмутского университета обратились к системе при создании ферментов, которые будут бороться с загрязнением окружающей среды одноразовым пластиком.
«Это продвинуло нас на год вперед, если не на два», — заявил директор Портсмутского центра инноваций в области ферментов Джон МакГихан.
В DeepMind также сообщили, что за прошлый год ученые опубликовали свыше 1000 работ, в которых применяли AlphaFold. В будущем исследователи планируют привлечь алгоритм для создания лекарств против малоисследованных, но широко распространенных тропических заболеваний вроде лейшманиоза.
Напомним, в июле 2021 года DeepMind представила алгоритм AlphaFold, смоделировавший 20 000 белковых структур человека. Разработчики открыли доступ к программе для исследователей со всего мира.
В ноябре холдинг Alphabet основал компанию Isomorphic Laboratories, которая задействует искусственный интеллект для поиска новых видов лекарств.
В июле 2022 года исследователи из MIT разработали модель глубокого обучения EquiBind, которая в 1200 раз быстрее аналогов связывает молекулы с белками при создании лекарств.