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.
Фото: Depositphotos
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?
