DeepMind выпускает расширенную базу данных воссозданных ИИ структур всех известных белков, об этом объявила материнская компания Google Alphabet.
В 2020 году DeepMind выпустила ИИ AlphaFold AI, который позволяет с высокой точностью предсказывать структуры белков — информацию, которая поможет ученым понять, как работают белки и использовать эти знания для разработки лекарств.
На основе воссозданных ИИ белковых структур была собрана база данных, которая состоит из более 200 млн известных человеку белков. Сообщается, что доступ к ней будет бесплатным. Таким образом компания планируют простимулировать исследования ученых.
Ранее ученые из Вашингтонского университета разработали ИИ, который создает белки для использования в лекарственных препаратах. Исследователи обучили несколько нейронных сетей на данных о белках. В итоге им удалось создать два метода разработки белков с новыми функциями.
Искусственный интеллект определил форму практически каждого белка, известного науке.
Эксперты говорят, что прорыв поможет решить основные глобальные проблемы, такие как разработка вакцин против малярии и борьба с пластиковым загрязнением.
Белки являются строительными блоками жизни, и их форма тесно связана с их функциями.
Возможность предсказать структуру белка дает ученым лучшее понимание того, что он делает и как он работает.
Мы надеемся, что эта расширенная база данных поможет огромному количеству ученых в их важной работе и откроет совершенно новые возможности для научных открытий.
Демис Хассабис, генеральный директор DeepMind
Исследование было проведено DeepMind и Европейским институтом биоинформатики EMBL (EMBL-EBI), которые использовали систему искусственного интеллекта AlphaFold для прогнозирования трехмерной структуры белка.
База данных белковых структур AlphaFold, которая находится в свободном доступе для научного сообщества, была расширена с почти одного миллиона белковых структур до более чем 200 миллионов структур, охватывающих почти каждый организм на Земле , чей геном был секвенирован.
Расширение включает в себя предсказанные формы для самого широкого круга видов, включая растения, бактерии, животных и другие организмы, открывая новые направления исследований в области наук о жизни.
Демис Хассабис, основатель и генеральный директор DeepMind, сказал: «Мы были поражены скоростью, с которой AlphaFold уже стал важным инструментом для сотен тысяч ученых в лабораториях и университетах по всему миру.
«От борьбы с болезнями до борьбы с пластиковым загрязнением — AlphaFold уже оказал невероятное влияние на некоторые из наших самых больших глобальных проблем.
«Мы надеемся, что эта расширенная база данных поможет бесчисленному количеству ученых в их важной работе и откроет совершенно новые возможности для научных открытий».
В декабре 2020 года AlphaFold был признан организаторами Критической оценки прогнозирования структуры белка (Casp) решением 50-летней грандиозной задачи прогнозирования структуры белка.
В то время он продемонстрировал, что может точно предсказать форму белка в масштабе и за минуты с точностью до атома.
База данных работает как интернет-поиск белковых структур, предоставляя мгновенный доступ к предсказанным моделям.
Короткое видео на английском об роли белках ( протеинов ) с русскими субтитрами.