Greška

Došlo je do greške.

Google DeepMind AI dešifrovao 3D strukturu skoro svih poznatih proteina

29.07.2022 21:00 | 0 Biznis IT
Google DeepMind AI dešifrovao 3D strukturu skoro svih poznatih proteina

Kako prenosi Independent, Google-ov DeepMind AI dešifrovao 3D strukturu skoro svih proteina poznatih nauci. U pitanju je revolucionarni napredak u nauci koji može dovesti do boljeg razumevanja retkih genetskih bolesti, a što je podjenako važno, možda i važnije - može pomoći u razvoju novih vakcina i lekova. 

DeepMind je u četvrtak objavio da je njegov AlphaFold AI “razbio” strukturu od preko 200 miliona proteina - čitavog "univerzuma proteina" poznatih današnjoj nauci.

U pitanju je odlučujući prodor u ovom delu nauke

Proteini su gradivni blokovi života i igraju višestruke uloge u telu kao strukturne jedinice, transportni molekuli  i funkcionalni katalizatori hemijskih reakcija u telu kao što su enzimi.

Jedinstvena 3D struktura koju svaki od ovih proteina ima u našem telu, savijanjem svojih sastavnih lanaca molekula aminokiselina, igraju glavnu ulogu u obavljanju njihove funkcije.

Science.jpg

Decenijama, biolozi su pokušavali da protumače proteinske strukture pomoću skupih eksperimentalnih sredstava, uključujući upotrebu mukotrpnih i dugotrajnih metoda kao što je rendgenska kristalografija ili elektronska mikroskopija.

Sa pojavom računara, istraživači su dobili mogućnost da naprave virtuelne modele kako bi se lanci aminokiselina koji čine proteine, savijali pod različitim uslovima i doveli do kompletne 3D strukture proteina.

Sa realizacijom AlphaFold-a 2020. godine, preko pola miliona istraživača širom sveta koristilo je AI aplikaciju da dešifruje strukturu „skoro svih katalogizovanih proteina poznatih današnjoj nauci“.

AlphaFold je upotrebljen za ispitivanje i analizu oko 100.000 poznatih struktura dobijenih savijanjem proteina – koje su naučnici već dešifrovali – iz kojih je AI (veštačka inteligencija) naučila da dekodira ostatak, kaže kompanija.

Pred nama je nova era napretka i otkrića

Najnoviji napredak, prema DeepMind-u, proširiće bazu podataka o strukturi proteina AlphaFold (AlphaFold DB) sa milion na preko 200 miliona struktura, sa potencijalom da ubrza rešavanje važnih problema iz stvarnog sveta „od zagađenja plastikom do otpornosti na antibiotike .”

U novom ažuriranju, DeepMind je dodao strukture proteina koji se nalaze u biljkama, bakterijama, životinjama i drugim organizmima, što može pomoći u rešavanju važnih globalnih pitanja, uključujući održivost, nesigurnost hrane i zanemarene bolesti.

„Možete zamisliti da to pokriva čitav proteinski univerzum. Sada smo na početku nove ere u digitalnoj biologiji“, rekao je šef DeepMinda, Demis Hassabis na brifingu za novinare.

Nove epoha u lečenju bolesti

Na ovaj način naučnici mogu bolje razumeti da li su varijante oblika proteina koji se razlikuju među pojedincima, povezane sa bolestima.

Na primer, strukture proteina koje je predvideo AlphaFold pomažu u razvoju lekova za zanemarene tropske bolesti kao što su lajšmanijaza i Chagasova bolest – bolesti koje nesrazmerno pogađaju ljude u siromašnijim delovima sveta.

Protein_structure.jpg

A u aprilu su naučnici sa Univerziteta Jejl koristili AlphaFold-ovu bazu podataka za razvoj nove vakcine protiv malarije.

Razbijanjem strukture ključnih proteina u telu, povezanih sa bolestima, naučnici mogu napraviti lekove koji mogu efikasno da aktiviraju ili preuzmu ulogu proteina koji ne funkcionišu, ili da potisnu one koji uzrokuju probleme.

Dekodiranje proteinskih struktura ne pomaže samo u lečenju bolesti, već može pomoći i u pronalaženju rešenja za globalna ekološka pitanja.

Na primer, istraživači su se udružili sa DeepMind-ovom veštačkom inteligencijom kako bi razvili brže delujuće enzime za razgradnju i recikliranje nekih plastičnih materijala za jednokratnu upotrebu koji su najveći i najopasniji zagađivači na svetu.

… i vraćamo se na suštinu svega

„AlphaFold je jedinstven napredak od nesgledivog značaja u nauci o životu koji pokazuje moć veštačke inteligencije. Određivanje 3D strukture proteina nekada je trajalo mnogo meseci ili godina, a sada je potrebno nekoliko sekundi“, rekao je Erik Topol, osnivač i direktor Translacionog instituta za istraživanje Scripps.

„AlphaFold je već ubrzao i omogućio masovna otkrića, uključujući dešifrovanje strukture kompleksa nuklearnih pora. A sa ovim novim dodatkom struktura koje osvetljavaju skoro ceo univerzum proteina, možemo očekivati da će se više bioloških misterija rešavati svakog dana“, dodao je dr Topol.

Kina je zahtevala tajni Tik Tok nalog kako bi širila propagandu na zapadu

Jedna od najpoželjnijih funkcija, konačno na iPhone 14 modelu

10604
10605
10606
10607
10608
10609