• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
16.09.2022, 19:00
Александра Медведева
1,4 тыс

Искусственный интеллект научился создавать новые белки

❋ 4.8

Впервые ученые использовали искусственный интеллект для генерации совершенно новых белков. Комбинируя алгоритмы машинного обучения, исследователи смогли создать сложные белковые конструкции причудливых форм, которые при этом могли функционировать.

Структуры белков, созданные искусственным интеллектом
Структуры белков, созданные искусственным интеллектом/ © Ian Haydon, UW Medicine Institute for Protein Design / Автор: Ольга Кузьмина

За последние два года искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в прогнозировании структуры белков. Теперь подобный прорыв случился и в области дизайна белков. Ученые из Вашингтонского университета (США) показали, что машинное обучение можно использовать для быстрого и точного создания новых белковых молекул. Результаты их исследования, опубликованные в журнале Science, позволят создавать новые вакцины, лекарства, биоматериалы и устройства для улавливания углерода.

Белки — неотъемлемая часть любого живого организма, они участвуют практически во всех клеточных процессах. Белок состоит из последовательностей аминокислот, определяющих его трехмерную форму, которая важна для его функционирования. Не так давно алгоритмы машинного обучения AlphaFold и RoseTTAFold научились детально предсказывать структуры природных белков на основе одних лишь аминокислотных последовательностей. Однако все существующие белки составляют менее одного процента от всех теоретически возможных белков, которые тоже могут обладать различными уникальными и полезными функциями.

Теперь ученые продемонстрировали, что ИИ может генерировать новые структуры белков двумя способами. Первый получил название hallucination: он напоминает DALL-E или другую генеративную нейросеть, которая создает вывод на основе простых подсказок. Второй, inpainting, аналогичен функции автозаполнения в современных поисковиках.

Чтобы ускорить процесс создания белков, ученые разработали новый алгоритм ProteinMPNN для генерации аминокислотных последовательностей, который работал в 200 раз быстрее, чем лучшие из предыдущих аналогов. Кроме того, исследователи использовали программу AlphaFold, чтобы независимо оценить, могут ли аминокислотные последовательности, которые создал ProteinMPNN, складываться в желаемые формы.

Комбинация этих инструментов машинного обучения позволила создать новые белки, которые успешно функционировали в лабораторных условиях. Ученым удалось соорудить несколько очень сложных белковых конструкций. Например, наноразмерные кольца, которые, по мнению создателей, могут стать частями нестандартных наномеханизмов.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
1 августа, 20:27
Evgenia Vavilova

Команда исследователей из Германии и Турции впервые исследовала ледник на вершине Большого Арарата на высоте более пяти тысяч метров. Две недели в июле 2026 года ученые собирали данные о вечных снегах горы, которые до этого не были тщательно исследованы.

3 августа, 12:57
Илья Гриднев

Психологи показали, что базовые черты человеческой личности меняются на протяжении жизни не меньше, чем уровень дохода или состояние здоровья. Проанализировав данные более 160 тысяч человек, ученые пришли к выводу, что общепринятое представление о «неизменном характере» ошибочно.

3 августа, 13:03
Evgenia Vavilova

В Тюмени у «Газпром нефти» естественным образом сформировался большой научно-исследовательский кластер. В городе расположено более десятка институтов и образовательных центров, филиалы РАН, а в 2024 году на полную мощность заработал исследовательский центр «Геосфера». Корреспондент Naked Science побывала в Тюмени по приглашению «Газпром нефти». Рассказываем об этом опыте в подробностях.

1 августа, 20:27
Evgenia Vavilova

Команда исследователей из Германии и Турции впервые исследовала ледник на вершине Большого Арарата на высоте более пяти тысяч метров. Две недели в июле 2026 года ученые собирали данные о вечных снегах горы, которые до этого не были тщательно исследованы.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

28 июля, 11:46
Редакция Naked Science

Правительство испанского автономного сообщества Арагон поддержало строительство гигафабрики по производству аккумуляторов в Фигеруэласе — совместный проект Stellantis и CATL. Решение завершило процесс согласования, открыв путь к реализации проекта TORO.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

9 июля, 13:06
Редакция Naked Science

Видеосервисы стали неотъемлемой частью жизни россиян. В 2026 году охваты большинства платформ продолжают расти, в том числе YouTube.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий