Grote prestatie: Google’s AI-lab DeepMind lanceert een betrouwbaar model voor voorspelling van eiwitstructuur

De wetenschappelijke gemeenschap prijst het werk van DeepMind, een dochteronderneming van Google, die dankzij een AI-model nu in staat is om de structuur van eiwitten met ongeëvenaarde nauwkeurigheid te voorspellen. Genoeg om de oneindige zoektocht te versnellen.

Een dochteronderneming van Google, het DeepMind AI-onderzoekslab – waarvan bekend is dat het een AI heeft gemaakt die de grootste kampioenen kan verslaan Gaan of De derde aardbeving – Hij heeft zojuist een kaart gemaakt van menselijke eiwitten, alle gegevens zijn vrij beschikbaar. Een project mogelijk gemaakt door kunstmatige intelligentie, waarvan de impact volgens prominente vertegenwoordigers van de wetenschappelijke gemeenschap net zo belangrijk kan zijn als het project gericht op het in kaart brengen van alle menselijke genen. Venky Ramakrishnan, Nobelprijswinnaar voor Scheikunde 2009, herinnert zich in een persbericht a “Een geweldige doorbraak, die veel eerder gebeurde dan veel experts hadden verwacht. Het zal spannend zijn om de vele manieren te zien waarop biologisch onderzoek drastisch zal veranderen.”.

Eiwitten zijn lange, complexe moleculen die ontelbare functies vervullen in het menselijk lichaam en zich onderscheiden door hun vorm, structuur en manier van vouwen. Het bestuderen van eiwitten en het begrijpen hoe ze buigen volgens hun doel is zeer nuttig voor wetenschappers, of het nu gaat om hoe het menselijk lichaam werkt of de ontwikkeling van ziekten, om nog maar te zwijgen van creatie, behandeling of medicijnen, bijvoorbeeld tegen Covid.

jaar aan onderzoek opgedaan

Om wetenschappers te behoeden voor lange en dure experimenten om de vorm van eiwitten te bepalen (de structuur van een ervan kan slechts enkele maanden of jaren duren), heeft DeepMind een kunstmatige-intelligentiemodel ontwikkeld genaamd AlphaFold2, dat in staat is om met grote nauwkeurigheid de structuur van deze eiwitten te voorspellen. eiwitten. grote complexe moleculen. Een kunstmatige intelligentie die uit zichzelf leerde en groeide tot het huidige niveau van nauwkeurigheid, waardoor DeepMind honderdduizenden voorspellingen kon publiceren.

gevraagd door de randDemis Hassabis, mede-oprichter en directeur van DeepMind, legt uit dat hij deze sprong voorwaarts ziet als الأمام “Het hoogtepunt van meer dan 10 jaar divers en gevarieerd werk”. “Vanaf het begin is dit waar we naar hebben gestreefd: grote doorbraken maken door kunstmatige intelligentie, ze testen in games en ze vervolgens toepassen op problemen in de echte wereld om te zien of we wetenschappelijk onderzoek en onderzoek naar de mensheid kunnen versnellen.”, hij voegt toe.

Vorige week publiceerde het in Londen gevestigde bedrijf in Wetenschappelijk tijdschrift natuur Zijn methodologie en de belangrijkste principes van zijn algoritmen, die hun vermogen aantonen om de structuur van eiwitten bijna perfect te voorspellen. In een tweede artikel toonde DeepMind zijn vermogen aan om de structuur van 60% van de aminozuren in het menselijk lichaam te voorspellen, terwijl het de effectiviteit van zijn AI op andere organismen aantoonde (er werden overtuigende tests uitgevoerd op muizen, vliegen en E. coli). Dit resulteerde in de publicatie van structurele voorspellingen voor 350.000 eiwitten online in een database die wordt gehost door het Laboratory of Molecular Biology opEuropees Instituut voor Bio-informatica.

Edith Heard, directeur van dit lab, maakt geen geheim van haar enthousiasme: “Het nauwkeurig voorspellen van hun structuur heeft een breed scala aan wetenschappelijke toepassingen, van het ontwikkelen van nieuwe medicijnen en behandelingen voor ziekten tot het ontwerpen van toekomstige gewassen die bestand zijn tegen klimaatverandering, of enzymen die plastic kunnen afbreken. […] Toepassingen worden alleen beperkt door onze verbeelding..

200 miljoen eiwitten in het zoekapparaat

Vanuit puur medisch oogpunt kunnen structureel gewijzigde eiwitten verantwoordelijk zijn voor de ontwikkeling van ziekten zoals Alzheimer en Parkinson. Het vermogen om de vorm van een eiwit te voorspellen, zou wetenschappers kunnen helpen om het te controleren en te veranderen om de functie ervan te verbeteren door de DNA-sequentie ervan aan te passen, of zelfs door medicijnen te ontwerpen die er direct op zijn gericht.

Op dit moment zijn ongeveer 180.000 eiwitten geanalyseerd van de meer dan 200 miljoen eiwitten die bekend zijn in levende organismen. Dit is de reden waarom een ​​betrouwbare voorspelling van de structuur ervan wordt beschouwd als een van de grootste uitdagingen in de biologie. “Onze ambitie is om de database de komende maanden uit te breiden naar de hele eiwitwereld, dus meer dan 200 miljoen eiwitten.”, zegt Demis Hassabis van DeepMind. De enige beperking is dat eiwitten dynamische moleculen zijn die voortdurend van structuur veranderen afhankelijk van hun omgeving, terwijl het DeepMind-algoritme alleen een statische structuur kan voorspellen.

“Het was een van die keren dat mijn haar overeind stond […] Met deze informatie kunnen we de ontwikkeling versnellen van enzymen die plastic kunnen verteren. We hebben net een aantal jaren gewonnen in het vak.”zegt John McGeehan, directeur van het Center for Enzyme Research aan de Universiteit van Portsmouth, die de afgelopen maanden AlphaFold heeft kunnen testen. Hij prees ook de beschikbaarheid van het werk van DeepMind in open source, en daarom toegankelijk voor het grootste aantal, wat het wetenschappelijk onderzoek op veel toepassingsgebieden niet zal nalaten. En Google won de Nobelprijs door DeepMind tussenbeide te komen?

Bronnen: diepe geestEn de Financiële tijdenEn de de rand