03.12.2018, 08:22
Редакция Naked Science
725

Алгоритм DeepMind предсказал трехмерную форму белка лучше человека

Свои способности искусственный интеллект продемонстрировал на конкурсе по предсказанию форм белка.

120
©Wikipedia / Автор: Plinia Abito

Искусственный интеллект AlphaFold, созданный компанией DeepMind, которая с 2014 года принадлежит Google, победил на соревновании по предсказанию белковых структур Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP). Об этом сообщает издание The Guardian.

 

Белок — сложное органическое вещество, состоящее из множества аминокислотных остатков. Белки в теле человека строятся на основе 20 стандартных аминокислот, каждый из них — цепь из разной последовательности этих аминокислот. Количество аминокислотных остатков в белке может варьироваться от нескольких сотен до нескольких сот тысяч. Однако функции белка определяются не только составом, но и конформацией (пространственным расположением молекул): например, гемоглобин, который обладает четвертичной структурой, и именно она определяет способность протеина связываться с кислородом и переносить его в ткани.

 

В нашем организме может находиться от десятков тысяч различных белков до миллиона. Определение их структур, а значит, и функций, позволило бы лучше понять не только работу организма в целом, но и создать новые типы препаратов, борющиеся с самыми разными недугами — от диабета до болезни Паркинсона.

 

Конкурс CASP проходит каждые два года. На нем команды ученых со всего мира соревнуются в предсказании форм белка, которые недавно открыли, но еще не опубликовали. В это раз в соревновании участвовал искусственный интеллект британской компании DeepMind, названный AlphaFold. Авторы тренировали алгоритм на тысячах известных структур. На предсказание первой структуры ему потребовалось две недели, но сейчас он справляется с этим заданием за пару часов.

 

Алгоритм DeepMind предсказал трехмерную форму белка лучше человека – иллюстрация к материалу на Naked Science

Пример определения структуры / ©The Guardian

 

AlphaFold занял первое место в конкурсе, предсказав наиболее точную форму 25 белков из 43 представленных, в то время как команда, занявшая второе место, справилась с тремя протеинами из 43.

 

В прошлом году алгоритм DeepMindAlphaGoпревзошел сильнейшего игрока в го. Сейчас основатель компании Демис Хассабис (Demis Hassabis) сказал, что победа в игре никогда не была целью команды, они всегда стремились к решению реальных проблем, таких как предсказание структур белка.

 

Весной этого года Демис Хассабис признал «риски» ИИ и отметил, что польза или угроза будут зависеть от того, как люди захотят его использовать.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl (Cmd) + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
14 сентября, 07:49
Марк Чернов

Британские физики впервые визуализировали процесс, при котором две отрицательно заряженные молекулы ДНК сближаются и пристыковываются друг к другу точно в местах с одинаковым генетическим кодом вопреки ожидаемому отталкиванию. Прямое наблюдение этого механизма подтвердило 20-летнюю гипотезу и раскрыло фундаментальные процессы восстановления генома, деления клеток и развития онкологических заболеваний.

14 сентября, 11:27
Марк Чернов

Японские ученые выяснили, что даже короткий вдох аромата свежесваренного кофе способен быстро улучшить эмоциональное состояние и уменьшить уровень стресса. У молодых участников эксперимента всего за пять минут вдыхания кофейного аромата снизились показатели тревожности, усталости и подавленности. При этом частота сердечных сокращений практически не изменилась.

14 сентября, 15:23
Татьяна Зайцева

Авторы нового исследования, возможно, нашли ответ на вопрос, почему естественный отбор не устранил из человеческого генома мутацию, повышающую риск такого тяжелого аутоиммунного заболевания, как волчанка. По-видимому, все дело в эволюционном компромиссе: уязвимость в одной сфере — расплата за преимущество в другой.

9 сентября, 22:44
Александр Березин

Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?

11 сентября, 10:25
Александр Березин

Современная космология до недавнего времени опиралась на так называемый космологический принцип, по которому у Вселенной нет какого-то выделенного направления. И наблюдатель в любой ее точке должен видеть однородную в этом смысле картину. Астроном из Северокавказской астрофизической обсерватории показал, что это не так даже для очень древней Вселенной.

12 сентября, 09:45
Любовь С.

Превратив почти 30 лет наблюдений за сверхмассивной черной дырой в видео, астрономы выяснили, что яркие участки в джете движутся совсем не так, как считалось раньше.

9 сентября, 22:44
Александр Березин

Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?

28 августа, 15:43
Татьяна Зайцева

Сопротивление жителей Европы самой идее употребления насекомых в пищу может иметь эволюционные корни, уходящие вглубь тысячелетий, пришли к выводу авторы нового исследования. Оказалось, предки современных европейцев ели насекомых лишь эпизодически. Кроме того, из-за генетических мутаций они плохо переваривали их экзоскелеты.

19 августа, 18:31
Александр Березин

После сокращения длины очередей и роста доступности бензина в первую неделю августа ситуация снова ухудшилась. Если с 20 июня по начало августа кризис носил в основном психологический характер, то сейчас ситуация принципиально иная: августовские атаки на НПЗ показали, что меры по усилению их противовоздушной обороны не были достаточно полными. Значит, прогноз автора Naked Science от 19 июля о том, что острая фаза кризиса закончится до конца лета, был частично неверным.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий