AlphaFold раскрывает структуру белковой вселенной | GPTMain News

Читайте о решении проблемы фолдинга белка на deepmind.com/AlphaFold и увидеть график нашего прорыва здесь.

Прошел год с тех пор, как мы выпустили и открыли исходный код AlphaFold, нашу систему искусственного интеллекта для предсказания трехмерной структуры белка только на основе его одномерной аминокислотной последовательности, и создали базу данных структуры белка AlphaFold (AlphaFold DB), чтобы свободно делиться этими научными знаниями с мир. Белки являются строительными блоками жизни, они лежат в основе каждого биологического процесса в каждом живом существе. А поскольку форма белка тесно связана с его функцией, знание структуры белка позволяет лучше понять, что он делает и как работает. Мы надеялись, что этот новаторский ресурс поможет ускорить научные исследования и открытия во всем мире, а другие команды смогут извлечь уроки и использовать достижения, достигнутые нами с помощью AlphaFold, для дальнейших прорывов. Эта надежда стала реальностью гораздо быстрее, чем мы осмеливались мечтать. Всего двенадцать месяцев спустя к AlphaFold получили доступ более полумиллиона исследователей, и они использовались для ускорения прогресса в решении важных реальных проблем, начиная от загрязнения пластиком и заканчивая устойчивостью к антибиотикам.

Сегодня я невероятно рад поделиться следующим этапом этого путешествия. В сотрудничестве с Европейским институтом биоинформатики EMBL (EMBL-EBI) мы сейчас публикуем предсказанные структуры почти для всех известных науке каталогизированных белков, что расширит базу данных AlphaFold. более чем в 200 раз – от почти 1 миллиона структур до более чем 200 миллионов структур – с потенциалом значительно расширить наше понимание биологии.

Это обновление включает предсказанные структуры растений, бактерий, животных и других организмов, что открывает перед исследователями множество новых возможностей использовать AlphaFold для продвижения своей работы по важным вопросам, включая устойчивость, отсутствие продовольственной безопасности и забытые болезни.

Сегодняшнее обновление означает, что большинство страниц основной базы данных белков UniProt будут иметь предсказуемую структуру. Все более 200 миллионов структур также будут доступны для массовой загрузки через общедоступные наборы данных Google Cloud, что сделает AlphaFold еще более доступным для ученых по всему миру.

«AlphaFold — это уникальное и важное достижение в науке о жизни, демонстрирующее мощь ИИ. Определение трехмерной структуры белка раньше занимало многие месяцы или годы, а теперь это занимает секунды. AlphaFold уже ускорил и позволил сделать огромные открытия, включая взлом структура комплекса ядерных пор. И с этим новым добавлением структур, освещающих почти всю белковую вселенную, мы можем ожидать, что каждый день будет решаться больше биологических загадок».

– Эрик Тополь, основатель и директор Научно-исследовательского трансляционного института Скриппса.

Влияние AlphaFold на данный момент

Спустя двенадцать месяцев после первоначального выпуска AlphaFold было удивительно размышлять о невероятном влиянии, которое AlphaFold уже оказала, и о нашем долгом пути к достижению сегодняшней вехи.

Для нашей команды успех AlphaFold был особенно ценным как потому, что это была самая сложная система искусственного интеллекта, которую мы когда-либо создавали, требующая множества важных инноваций, так и потому, что она оказала самое значимое влияние на последующие процессы. Продемонстрировав, что ИИ может точно предсказать форму белка с точностью до атома, в масштабе и за минуты, AlphaFold не только предоставил решение грандиозной задачи 50-летней давности, но и стал первым серьезным доказательством нашего основополагающего тезиса: что искусственный интеллект может значительно ускорить научные открытия и, в свою очередь, продвинуть вперед человечество.

Мы открыли исходный код AlphaFold и опубликовали две подробные статьи в журнале Nature. [1, 2], которые уже цитировались более 4000 раз. Мы тесно сотрудничали с ведущей мировой компанией EMBL-EBI, чтобы разработать инструмент, который лучше всего поможет биологам получить доступ к AlphaFold и использовать его, и вместе выпустили AlphaFold DB, базу данных с возможностью поиска, которая открыта и бесплатна для всех. Прежде чем выпустить AlphaFold, в соответствии с нашим тщательным подходом к ответственному новаторству, мы обратились к более чем 30 экспертам в области биологических исследований, безопасности, этики и безопасности, чтобы помочь нам понять, как поделиться преимуществами AlphaFold с миром таким образом, чтобы будет максимизировать потенциальную выгоду и минимизировать потенциальный риск.

На сегодняшний день более 500 000 исследователей из 190 стран получили доступ к базе данных AlphaFold для просмотра более 2 миллионов структур. Наши свободно доступные структуры также были интегрированы в другие общедоступные наборы данных, такие как Ensembl, UniProt и OpenTargets, где миллионы пользователей получают к ним доступ в рамках своих повседневных рабочих процессов.

Мы были поражены скоростью, с которой AlphaFold уже стал важным инструментом для сотен тысяч ученых в лабораториях и университетах по всему миру, помогая им в их важной работе. Что касается нашей собственной работы с AlphaFold, мы отдавали приоритет приложениям, которые, по нашему мнению, принесут наибольшую пользу обществу, уделяя особое внимание инициативам, которые исторически недофинансировались или игнорировались. Например, мы сотрудничали с инициативой «Лекарства от забытых болезней» (DNDi), чтобы помочь продвинуть их исследования, приближая их к поиску жизненно важных лекарств от таких болезней, как лейшманиоз и болезнь Шагаса, которые непропорционально поражают людей в более бедных частях мира. Мы также поддержали Всемирный день забытых тропических болезней, создав прогнозы структуры организмов, которые Всемирная организация здравоохранения считает приоритетными для своих исследований, помогая в дальнейшем изучении таких болезней, как проказа и шистосомоз, которые опустошают жизни более 1 миллиарда человек. глобально.

Было так вдохновляюще видеть множество способов, которыми исследовательское сообщество использовало AlphaFold, используя его для всего: от понимания болезней до защиты медоносных пчел, расшифровки биологических головоломок и более глубокого изучения происхождения самой жизни.

Другие впечатляющие примеры, выбранные членами нашей команды AlphaFold, включают:

Биологическая головоломка, выбранная Кэтрин Туньясувунакол.

В недавнем специальном выпуске журнала Science несколько групп описали, как AlphaFold помог им собрать воедино комплекс ядерных пор, одну из самых дьявольских головоломок в биологии. Гигантская структура состоит из сотен белковых частей и контролирует все, что входит и выходит из клеточного ядра. Его тонкая структура была наконец раскрыта с использованием существующих экспериментальных методов для выявления его контура и предсказаний AlphaFold для завершения и интерпретации любых неясных областей. Эта мощная комбинация теперь становится рутинной в лабораториях, открывая новую науку и показывая, как экспериментальные и вычислительные методы могут работать вместе.

Новый мир биоинформатики, выбранный Ричардом Эвансом

Инструменты структурного поиска, такие как Foldseek и Dali, позволяют пользователям очень быстро искать записи, похожие на данный белок. Это может стать первым шагом к сбору больших наборов данных о последовательностях практически полезных белков, таких как те, которые расщепляют пластик, и может дать представление о функциях белков. Обновление базы данных, включающее более 200 миллионов предсказанных структур, еще больше усилит это воздействие.

Прямое воздействие на здоровье человека, выбранное Джоном Джампером

AlphaFold уже оказывает значительное прямое влияние на здоровье человека. Встреча с исследователями из Европейского общества генетики человека показала, насколько важны структуры AlphaFold для биологов и клиницистов, пытающихся разгадать причины редких генетических заболеваний. Кроме того, AlphaFold ускоряет поиск лекарств, обеспечивая лучшее понимание недавно идентифицированных белков, которые могут быть мишенями для лекарств, и помогая ученым быстрее находить потенциальные лекарства, которые связываются с ними.

«AlphaFold стал важным инструментом для биофармацевтических исследований почти за одну ночь, в том числе здесь, в ROME Therapeutics, где он позволяет нам предсказывать белковые структуры в областях темного генома, для которых никогда раньше не было решено. Скорость и точность AlphaFold ускоряют процесс открытия лекарств. , и мы только начинаем осознавать его влияние на ускорение доставки новых лекарств пациентам».

– Розана Капеллер, президент и главный исполнительный директор ROME Therapeutics и бывший руководитель отдела корпоративного управления Nimbus Therapeutics.

Только начало

AlphaFold открыла для биологии эру структурного изобилия, открывая возможности научных исследований на цифровой скорости. База данных AlphaFold служит «поиском Google» для белковых структур, предоставляя исследователям мгновенный доступ к предсказанным моделям белков, которые они изучают, позволяя им сосредоточить свои усилия и ускорить экспериментальную работу. От борьбы с болезнями до разработки вакцин — AlphaFold уже позволила добиться невероятных успехов в решении некоторых из наших самых серьезных глобальных проблем, и это только начало результатов, которые мы увидим в ближайшие несколько лет. Мы надеемся, что эта расширенная база данных поможет бесчисленному количеству ученых в их работе и откроет совершенно новые направления научных исследований, такие как метапротеомика.

В DeepMind мы усердно работаем над тем, чтобы использовать весь этот потенциал, вкладывая значительные средства во многие области, в том числе в партнерство с нашей новой сестринской компанией Alphabet Isomorphic Labs, чтобы переосмыслить весь процесс открытия лекарств, исходя из первых принципов с подходом, ориентированным на ИИ; создание лаборатории в известном Институте Фрэнсиса Крика для укрепления связи между ИИ и экспериментальными методами для углубления понимания биологии, включая дизайн белков и геномику; и расширение нашей команды ИИ для науки, чтобы ускорить дальнейший прогресс в наших фундаментальных биологических исследованиях и применить ИИ к другим интересным и важным научным задачам, таким как климатология, квантовая химия и термоядерный синтез.

AlphaFold — это проблеск будущего и того, что может быть возможно с помощью вычислительных методов и методов искусственного интеллекта, применяемых в биологии. На самом фундаментальном уровне биологию можно рассматривать как систему обработки информации, хотя и необычайно сложную и возникающую. Точно так же, как математика является идеальным языком описания физики, мы считаем, что ИИ может оказаться именно тем методом, который поможет справиться с динамической сложностью биологии. AlphaFold является важным первым доказательством этого и признаком гораздо большего. Как пионеры в зарождающейся области «цифровой биологии», мы рады видеть, что огромный потенциал ИИ начинает реализовываться как один из самых полезных инструментов человечества для продвижения научных открытий и понимания фундаментальных механизмов жизни.