„Google DeepMind“ pristatė dirbtinio intelekto sistemą, pavadintą „AlphaProteo“, kuri gali sukurti naujus baltymus, kurie sėkmingai prisijungia prie tikslinių molekulių ir gali sukelti perversmą vaistų kūrimo ir ligų tyrime.
AlphaProteo gali generuoti naujus baltymų rišiklius įvairiems tiksliniams baltymams, įskaitant VEGF-A, kuris yra susijęs su vėžio ir diabeto komplikacijomis. Pažymėtina, kad tai pirmas kartas, kai AI įrankis sėkmingai sukūrė baltymų rišiklį VEGF-A.
Sistemos našumas yra ypač įspūdingas, nes pasiekiamas didesnis eksperimentinės sėkmės rodiklis ir surišimo afinitetas, kuris yra iki 300 kartų geresnis už esamus septynių patikrintų tikslinių baltymų metodus:
„AlphaProteo“, išmokęs naudotis didžiuliais baltymų duomenų kiekiais iš Baltymų duomenų banko ir daugiau nei 100 milijonų numatytų AlphaFold struktūrų, išmoko molekulinio surišimo subtilybių. Atsižvelgiant į tikslinės molekulės struktūrą ir pageidaujamas surišimo vietas, sistema generuoja baltymą kandidatą, skirtą prisijungti prie tų specifinių vietų.
Siekdama patvirtinti AlphaProteo galimybes, komanda sukūrė rišiklius įvairiems tiksliniams baltymams, įskaitant virusinius baltymus, susijusius su infekcija, ir baltymus, susijusius su vėžiu, uždegimu ir autoimuninėmis ligomis. Rezultatai buvo daug žadantys, nes buvo pastebėti dideli įrišimo sėkmės rodikliai ir geriausi klasėje surišimo stiprumai.
Pavyzdžiui, taikant viruso baltymą BHRF1, 88% AlphaProteo kandidatų molekulių sėkmingai prisijungia atliekant šlapio laboratorinius tyrimus. Vidutiniškai AlphaProteo rišikliai buvo 10 kartų stipresni nei geriausi esami projektavimo metodai išbandytų taikinių.
Sistemos veikimas rodo, kad ji gali žymiai sutrumpinti laiką, reikalingą pradiniams eksperimentams, kuriuose dalyvauja baltymų rišikliai įvairiose srityse. Tačiau komanda pripažįsta, kad AlphaProteo turi apribojimų, nes nesugebėjo sukurti sėkmingų rišiklių prieš TNFɑ (baltymą, susijusį su autoimuninėmis ligomis, tokiomis kaip reumatoidinis artritas).
Siekdama užtikrinti atsakingą plėtrą, „Google DeepMind“ bendradarbiauja su išorės ekspertais, siekdama informuoti apie jų laipsnišką požiūrį į dalijimąsi šiuo darbu ir prisidėti prie bendruomenės pastangų kuriant geriausią praktiką, įskaitant naująjį NTI AI Bio forumą.
Tobulėjant technologijai, komanda planuoja bendradarbiauti su mokslo bendruomene, siekdama panaudoti AlphaProteo sprendžiant svarbias biologijos problemas ir suprasti jos apribojimus. Jie taip pat tiria vaistų projektavimo programas Isomorphic Labs.
Nors AlphaProteo yra reikšmingas žingsnis į priekį baltymų projektavimo srityje, stipraus surišimo pasiekimas paprastai yra tik pirmasis žingsnis kuriant baltymus praktiniam pritaikymui. Tyrimų ir plėtros procese vis dar reikia įveikti daug bioinžinerijos iššūkių.
Nepaisant to, „Google DeepMind“ pažanga turi didžiulį potencialą paspartinti įvairių tyrimų pažangą, įskaitant vaistų kūrimą, ląstelių ir audinių vaizdavimą, ligų supratimą ir diagnostiką ir netgi pasėlių atsparumą kenkėjams.
Galite rasti visą AlphaProteo baltąjį dokumentą čia (PDF)
Taip pat žiūrėkite: Paige ir Microsoft pristato naujos kartos AI modelius vėžio diagnostikai
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys vyksta kartu su kitais pagrindiniais renginiais, įskaitant Pažangiosios automatikos konferenciją, BlockX, Skaitmeninės transformacijos savaitę ir Kibernetinio saugumo ir debesų parodą.
Čia galite sužinoti apie kitus būsimus įmonės technologijų renginius ir internetinius seminarus, kuriuos palaiko „TechForge“.
