Структура белка KRAS. Фото: Unsplash.com
Над проблемой сворачивания (укладки, формирования пространственной структуры или попросту фолдинга) белка биологи бились последние полвека. Специально обученный ИИ компании DeepMind решил многие сложнейшие задачи в этой области за 15 минут. Предсказание пространственной структуры белка софтом AlphaFold многие называют первым значимым результатом работы ИИ и значительным шагом в его развитии.
В журнале Nature сотрудники DeepMind выложили в общий доступ более 350 тысяч предсказанных белковых структур, и результат скоро смогут повторить лаборатории по всему миру. Среди предсказанных структур могут находиться ключи к разгадке лечения рака и болезни Альцгеймера, борьбы с ковидом, а также новых способов ресайкла пластика.
Прорыв произошел в ноябре 2020 года. Команда DeepMind (которая, напомню, является дочерней компанией Google Alphabet) выиграла в конкурсе по прогнозированию структуры белка CASP 14 (технически предсказание проводится по аминокислотной последовательности трехмерной структуры белка). В июле 2021-го DeepMind опубликовала первый материал с полным кодом и методологией проекта AlphaFold 2 в журнале Nature.
Во второй статье, написанной при участии Лаборатории европейской молекулярной биологии Европейского института биоинформатики, было объявлено о возможности предсказания 3D-структуры 98,5% человеческого протеома и доступности данных бесплатно через Protein Structure Database.
