„Google Deepmind“ pristatė AI sistemą, vadinamą alphaproteo, kuri galėtų suprojektuoti naujus baltymus, kurie sėkmingai jungiasi prie tikslinių molekulių, potencialiai revoliucionizuodami vaistų dizainą ir ligos tyrimus.

Alphaproteo gali generuoti naujus baltymų rišiklius įvairiems tiksliniams baltymams, įskaitant VEGF-A, kuris yra susijęs su vėžiu ir diabeto komplikacijomis. Pažymėtina, kad tai yra pirmas kartas, kai AI įrankis sėkmingai suprojektavo baltymų segtuvą „VEGF-A“.

Sistemos veikimas yra ypač įspūdingas, pasiekiant didesnius eksperimento sėkmės procentus ir surišimo giminingumus, kurie yra iki 300 kartų geresni nei esami metodai iš septynių patikrintų tikslinių baltymų:

Išmokęs didžiulį baltymų duomenų kiekį iš baltymų duomenų banko ir daugiau nei 100 milijonų numatomų struktūrų iš „Alphafold“, „Alphaproteo“ išmoko molekulinio surišimo painiavos. Atsižvelgiant į tikslinės molekulės struktūrą ir pageidaujamas surišimo vietas, sistema generuoja kandidato baltymą, skirtą surišti tose konkrečiose vietose.

Siekdama patvirtinti alfaproteo galimybes, komanda suprojektavo įvairių tikslinių baltymų, įskaitant virusinius baltymus, susijusius su infekcijomis ir baltymais, susijusiais su vėžiu, uždegimu ir autoimuninėmis ligomis, segmentus. Rezultatai buvo perspektyvūs: dideli įrišimo lygiai ir geriausios klasės įrišimo stiprumai, stebimi visoje lentoje.

Pavyzdžiui, nukreipiant viruso baltymą BHRF1, 88% alfaproto kandidatų molekulių sėkmingai surištos šlapio laboratorijos tyrimais. Vidutiniškai alfaproto rišikliai buvo 10 kartų stipresni nei geriausi esami projektavimo metodai visuose tirtuose tiksluose.

Sistemos veikimas rodo, kad ji galėtų žymiai sutrumpinti laiką, reikalingą pradiniams eksperimentams, kuriuose dalyvauja baltymų rišikliai, įvairiose srityse. Tačiau komanda pripažįsta, kad alphaproteo turi apribojimų, nes ji negalėjo suprojektuoti sėkmingų rišiklių prieš TNFɑ (baltymas, susijęs su autoimuninėmis ligomis, tokiomis kaip reumatoidinis artritas.)

Siekdama užtikrinti atsakingą vystymąsi, „Google DeepMind“ bendradarbiauja su išorės ekspertais, norėdama informuoti apie savo laipsnišką požiūrį į pasidalinimą šiuo darbu ir prisidėti prie bendruomenės pastangų plėtoti geriausią praktiką, įskaitant NTI naująjį AI bio forumą.

Tobulėjant technologijai, komanda planuoja bendradarbiauti su mokslo bendruomene, kad panaudotų alfaproteo apie poveikio biologijos problemas ir suprastų jos apribojimus. Jie taip pat tiria narkotikų projektavimo programas „Isomorphic Labs“.

Nors „Alphaproteo“ yra reikšmingas žingsnis į priekį kuriant baltymus, tačiau stiprus surišimas paprastai yra tik pirmas žingsnis kuriant baltymus praktiniam pritaikymui. Tyrimų ir plėtros procese reikia įveikti daug bioinžinerijos iššūkių.

Nepaisant to, „Google Deepmind“ pažanga turi didžiulį potencialą pagreitinti progresą įvairiuose tyrimų spektre, įskaitant vaistų kūrimą, ląstelių ir audinių vaizdavimą, ligos supratimą ir diagnozę bei net pasėlių atsparumą kenkėjams.

Galite rasti visą „Alphaproteo Whitepaper“ čia (PDF)

Taip pat žiūrėkite: „Paige“ ir „Microsoft“ atskleidžia naujos kartos AI modelius vėžio diagnozei nustatyti

Norite sužinoti daugiau apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite AI ir „Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra kartu su kitais pirmaujančiais renginiais, įskaitant intelektualią automatizavimo konferenciją, „BlockX“, „Digital Transformation Week“ ir „Cyber ​​Security & Cloud Expo“.

Naršykite kitus būsimus „Enterprise Technology“ renginius ir internetinius seminarus, kuriuos maitina „TechForge“ čia.