Искусственный интеллект совершил прорыв в понимании трехмерной структуры белка

Понять, как именно и по каким закономерностям белковая молекула сворачивается, принимая уникальную пространственную форму, — это одна из важнейших задач биологии и медицины за последние 50 лет. Похоже, AI ее решил. Искусственный интеллект AlphaFold за несколько часов расчетов сумел предсказать третичную структуру белка вплоть до каждого атома (на заглавном фото — структура белка, предсказанная им). До сих пор такой точности удавалось достичь только трудоемкими и дорогостоящими лабораторными методами.

Результаты были представлены 30 ноября, и по мнению экспертов, они предвещают революцию в мире биологических и смежных научных дисциплин.

Почему это важно?

Один из фундаментальных вопросов биологии и медицины — вопрос о том, как именно и по каким законам длинная молекула белка (полипептидная цепь) сворачивается в объемную третичную структуру. Разные белки могут принимать форму глобулы (вытянутого шарика), палочки, веретена. От третичной структуры белка зависят его функции. Белки — это и строительный материал живой клетки, и ферменты, и гормоны, и антитела, борющиеся с инфекциями. Даже крошечные перестройки этих жизненно важных молекул могут иметь катастрофические последствия для нашего здоровья. 

Понимание трехмерной структуры белка важно при изучении механизмов рака, деменции, инфекционных заболеваний, а также может сыграть решающую роль в разработке новых лекарств, в том числе, например, от Covid-19. 

Существуют десятки тысяч человеческих белков и множество миллиардов белков других биологических видов, включая бактерии и вирусы, но моделирование формы даже одного-единственного белка требует дорогостоящего оборудования и может занять годы. Тогда как AI способен невероятно ускорить этот процесс.

Как искусственный интеллект изучает форму белков?

В 1972 году американский биохимик Кристиан Анфинсен был удостоен Нобелевской премии за исследование, показавшее, что можно определить форму белков на основе последовательности аминокислот (“кирпичиков”, из которых состоят белки). 

С тех пор ведется работа по компьютерному моделированию и прогнозированию трехмерной структуры белка на основе их аминокислотных последовательностей. А с 1994 года эти эксперименты объединились в один международный масштабный эксперимент по предсказанию белковых структур. Раз в два года независимые эксперты оценивают результаты работы десятков команд из более чем 20 стран. Компьютерные прогнозы для группы из ста белков сравнивают с прогнозами, полученными при помощи экспериментальных методов (рентгеновская кристаллография, спектроскопия, криоэлектронная микроскопия). 

Экспертиза оценивает точность модели в диапазоне от 0 до 100. 30 ноября 2020 года программа AlphaFold лаборатории DeepMind получила 92,5 балла, тогда как точность лабораторных методов — около 90 баллов. 

Искусственный интеллект AlphaFold основан на концепции так называемого «глубокого обучения». Программа самообучается, используя информацию о трехмерных формах уже известных белков, хранящуюся в международной базе данных (там около 170 тыс. аминокислотных последовательностей). Уже в 2018 году программа AlphaFold заняла первое место на «белковом конкурсе», но в нынешнем году она, по мнению экспертного жюри, оказалась на голову выше остальных команд.

Кто такие Deep Mind?

DeepMind — это компания и исследовательская лаборатория, наиболее известная благодаря играм на основе искусственного интеллекта: «Go» и «StarCraft». Компания была приобретена корпорацией Google в 2014 году.

Что дальше?

Deep Mind предоставят ученым доступ к своему искусственному интеллекту, чтобы продолжить работу по изучению структур белка. На следующем этапе предстоит узнать, как несколько белков сочетаются друг с другом, образуя четвертичную структуру и как белки взаимодействуют с другими молекулами, такими как ДНК и РНК.

По материалам Nature

Читайте также:

Диетологи назвали белки, продлевающие жизнь

Новая вакцина от коронавируса: поможет ли она остановить пандемию и когда ее получит Украина?