UA / RU
Поддержать ZN.ua

Искусственный интеллект Meta смог предсказать форму 600 миллионов белков

На это ему потребовалось всего две недели.

Ученые компании Meta, которая владеет социальными сетям Facebook и Instagram, использовали языковой искусственный интеллект для предсказания структуры 600 миллионов белков вирусов, бактерий и других микробов, сообщает Live science. И некоторые из этих белков принадлежат организмам, неизвестным науке.

Программа, получившая название ESMFold, использовала модель, которая изначально была создана для расшифровки человеческой речи. С ее помощью она смогла спрогнозировать «повороты», определяющие трехмерную структуру белков. Результаты работы ИИ могут быть использованы для разработки новых лекарств, описания ранее неизвестных микробных функций и отслеживания эволюционных связей между отдельными родственными видами.

Читайте также: Ученые нашли белок, который может превратить муравья из рабочего в королеву

Белки – это «строительные блоки» жизни, которые состоят из цепочек аминокислот - крошечных молекулярных единиц, которые соединяются друг с другом в бесчисленных комбинациях, образуя трехмерную форму белка. Знание формы белка позволяет определить его функции. Но существует бесчисленное множество способов, которыми может комбинироваться один и тот же набор аминокислот.

Золотым стандартом для определения структуры белка является рентгеновская кристаллография, позволяющая увидеть, как высокоэнергетические световые лучи преломляются вокруг белков, но это кропотливый метод, на получение результатов которого могут уйти месяцы или годы, и он не работает для всех типов белков. После десятилетий работы с помощью рентгеновской кристаллографии было расшифровано более 100 тысяч белковых структур. Чтобы решить эту проблему, специалисты Meta решили разработать собственную программу, которая предсказывает форму белка.

Чтобы проверить работу своей программы, исследователи использовали базу метагономной ДНК, которая была секвенирована из почвы, воды, кишечника и с кожи человека. Введя данные в программу, ученым удалось спрогнозировать форму 617 миллионов белков за две недели.

 Это на 400 миллионов больше, чем смогла спрогнозировать программа AlphaFold от компании DeepMind.