DeepMind mengungkapkan struktur 200 juta protein dalam lompatan ilmiah ke depan | pikiran yang dalam

Kecerdasan buatan telah memecahkan struktur hampir setiap protein yang dikenal sains, membuka jalan bagi pengembangan obat atau teknologi baru untuk mengatasi tantangan global seperti kelaparan atau polusi.

Protein adalah bahan pembangun kehidupan. Ini terdiri dari rantai asam amino, dilipat menjadi bentuk kompleks, struktur tiga dimensi yang sangat menentukan fungsinya. Setelah Anda mengetahui bagaimana protein terlipat, Anda dapat mulai memahami cara kerjanya dan bagaimana mengubah perilakunya. Meskipun DNA memberikan instruksi untuk membuat rantai asam amino, memprediksi bagaimana mereka akan berinteraksi untuk membentuk bentuk tiga dimensi lebih sulit, dan sampai saat ini, para ilmuwan hanya menguraikan sebagian kecil dari sekitar 200 m protein yang diketahui. sains.

Pada November 2020, Grup Kecerdasan Buatan pikiran yang dalam Ia mengumumkan bahwa mereka telah mengembangkan sebuah program yang disebut AlphaFold yang dapat dengan cepat memprediksi informasi ini menggunakan suatu algoritma. Sejak itu, dia telah menghancurkan kode genetik setiap organisme yang genomnya telah diurutkan, memprediksi struktur ratusan juta protein yang dikandungnya secara kolektif.

Tahun lalu, DeepMind menerbitkan struktur protein dari dua puluh spesies – termasuk Sekitar 20.000 protein diekspresikan oleh manusia – Membuka Basis data. Sekarang dia telah menyelesaikan tugasnya, melepaskan struktur prediksi lebih dari 200 juta protein.

“Pada dasarnya, Anda dapat menganggapnya mencakup seluruh dunia protein,” kata Demis Hassabis, pendiri dan CEO DeepMind dan DeepMind.

Para ilmuwan sudah menggunakan beberapa prediksi sebelumnya untuk membantu mengembangkan obat baru. Pada bulan Mei, para peneliti yang dipimpin oleh Profesor Matthew Higgins dari Universitas Oxford mengumumkan Mereka menggunakan model AlphaFold untuk membantu menentukan struktur protein parasit malaria utama, dan mencari tahu di mana antibodi yang dapat mencegah penularan parasit cenderung terikat.

“Sebelumnya, kami menggunakan teknik yang disebut kristalografi protein untuk melihat seperti apa molekul ini, tetapi karena sangat dinamis dan bergerak, kami tidak dapat menanganinya,” kata Higgins. “Ketika kami mengambil model AlphaFold dan menggabungkannya dengan bukti eksperimental ini, tiba-tiba semuanya masuk akal. Wawasan ini sekarang akan digunakan untuk merancang vaksin yang lebih baik yang menginduksi antibodi yang lebih efektif dalam mencegah penularan.”

Model AlphaFold juga digunakan oleh para ilmuwan di Pusat Inovasi Enzim Universitas Portsmouth, untuk mengidentifikasi enzim dari alam yang dapat dimodifikasi untuk mencerna dan mendaur ulang plastik. Profesor John McGeehan, yang memimpin pekerjaan itu, mengatakan. “Ada perubahan paradigma yang lengkap. Kami benar-benar dapat mempercepat tujuan kami dari sini — dan itu membantu kami mengarahkan sumber daya berharga ini ke hal-hal yang penting.”

Profesor Dame Janet Thornton, Pemimpin Kelompok dan Ilmuwan Kepala di European Molecular biologi European Institute of Laboratory Bioinformatics mengatakan: “Prediksi struktur protein AlphaFold sudah digunakan dalam banyak cara. Saya berharap pembaruan terbaru ini mengarah pada semburan penemuan baru yang menarik dalam beberapa bulan dan tahun mendatang, semua berkat fakta bahwa data tersedia untuk digunakan semua orang.”