DeepMind enthüllt die Struktur von 200 Millionen Proteinen in einem wissenschaftlichen Sprung nach vorn | tiefer Verstand

Künstliche Intelligenz hat die Struktur fast aller der Wissenschaft bekannten Proteine ​​gelöst und den Weg für die Entwicklung neuer Medikamente oder Technologien geebnet, um globale Herausforderungen wie Hunger oder Umweltverschmutzung anzugehen.

Proteine ​​sind die Bausteine ​​des Lebens. Es besteht aus Ketten von Aminosäuren, die zu komplexen Formen gefaltet sind, deren dreidimensionale Struktur weitgehend ihre Funktion bestimmt. Sobald Sie wissen, wie sich ein Protein faltet, können Sie beginnen zu verstehen, wie es funktioniert und wie Sie sein Verhalten ändern können. Obwohl die DNA die Anweisungen für die Herstellung einer Kette von Aminosäuren liefert, war es schwieriger vorherzusagen, wie sie interagieren werden, um eine dreidimensionale Form zu bilden, und bis vor kurzem hatten Wissenschaftler nur einen Bruchteil der etwa 200 m bekannten Proteine ​​entschlüsselt Wissenschaft.

Im November 2020 hat die Artificial Intelligence Group tiefer Verstand Es gab bekannt, dass es ein Programm namens AlphaFold entwickelt hat, das diese Informationen mithilfe eines Algorithmus schnell vorhersagen kann. Seitdem erforscht er die genetischen Codes jedes Organismus, dessen Genom sequenziert wurde, und sagt die Strukturen von Hunderten Millionen Proteinen voraus, die sie zusammen enthalten.

Letztes Jahr veröffentlichte DeepMind die Proteinstrukturen von zwanzig Arten – einschließlich Ungefähr 20.000 Proteine ​​werden vom Menschen exprimiert – Offen Datenbank. Jetzt hat er die Arbeit erledigt und die vorhergesagten Strukturen von mehr als 200 Millionen Proteinen freigesetzt.

„Im Wesentlichen kann man sich vorstellen, dass es die gesamte Proteinwelt abdeckt“, sagte Demis Hassabis, DeepMind und Gründer und CEO von DeepMind.

Wissenschaftler nutzen bereits einige seiner früheren Vorhersagen, um bei der Entwicklung neuer Medikamente zu helfen. Im Mai Forscher unter der Leitung von Professor Matthew Higgins von der Universität Oxford bekannt geben Sie verwendeten AlphaFold-Modelle, um die Struktur eines Schlüsselproteins des Malariaparasiten zu bestimmen und herauszufinden, wo wahrscheinlich Antikörper binden, die die Übertragung des Parasiten verhindern könnten.

„Früher haben wir eine Technik namens Proteinkristallographie verwendet, um zu sehen, wie dieses Molekül aussah, aber weil es so dynamisch und beweglich ist, konnten wir damit nicht umgehen“, sagte Higgins. „Als wir die AlphaFold-Modelle nahmen und sie mit diesen experimentellen Beweisen kombinierten, machte plötzlich alles Sinn. Diese Erkenntnisse werden nun genutzt, um verbesserte Impfstoffe zu entwickeln, die Antikörper induzieren, die eine Übertragung wirksamer verhindern.“

AlphaFold-Modelle werden auch von Wissenschaftlern des Zentrums für Enzyminnovation der Universität von Portsmouth verwendet, um Enzyme aus der natürlichen Welt zu identifizieren, die modifiziert werden können, um Plastik zu verdauen und zu recyceln. Professor John McGeehan, der die Arbeit leitet, sagte. „Es gibt einen vollständigen Paradigmenwechsel. Wir können wirklich beschleunigen, wohin wir von hier aus gehen – und das hilft uns, diese wertvollen Ressourcen auf die Dinge zu lenken, die wichtig sind.“

Professor Dame Janet Thornton, Gruppenleiterin und leitende Wissenschaftlerin bei European Molecular Biologie European Institute of Laboratory Bioinformatics sagte: „AlphaFold-Proteinstrukturvorhersagen werden bereits auf unzählige Weise verwendet. Ich gehe davon aus, dass dieses neueste Update in den kommenden Monaten und Jahren zu einer Flut aufregender neuer Entdeckungen führen wird, alles dank der Tatsache, dass die Daten es sind für jedermann nutzbar.“