Нейросеть AlphaFold решила полувековую «проблему сворачивания белка»

Новости

DeepMind разрабатывает решение искусственного интеллекта для решения проблемы, связанной с белками 50-летней давности, создавая потенциал для ускорения биологических исследований.

Важным научным достижением стала последняя версия системы искусственного интеллекта DeepMind AlphaFold, которая была признана решением большой проблемы 50-летней давности предсказания структуры белка, часто называемой «проблемой сворачивания белка», согласно строгим независимым исследованиям. оценка. Этот прорыв может значительно ускорить биологические исследования в долгосрочной перспективе, открывая новые возможности в понимании болезней и открытии лекарств среди других областей.

Сегодня результаты CASP14 показывают, что последняя система DeepMind AlphaFold обеспечивает беспрецедентный уровень точности в прогнозировании структуры. Система способна определять конструкции с высокой точностью за считанные дни. CASP, Критическая оценка прогнозирования структуры белка, — это проводимая сообществом раз в два года оценка, начатая в 1994 году и являющаяся золотым стандартом для оценки методов прогнозирования. Участники должны слепо предсказать структуру белков, которая только недавно — или в некоторых случаях еще не — была экспериментально определена, и ждать, пока их прогнозы будут сравнены с экспериментальными данными.

CASP использует метрику «Global Distance Test (GDT)» для оценки точности в диапазоне от 0 до 100. Средняя оценка новой системы AlphaFold по всем задачам составляет 92,4 GDT. Средняя ошибка системы составляет примерно 1,6 Ангстрем — это примерно ширина атома . По словам профессора Джона Моулта, соучредителя и председателя CASP, оценка около 90 GDT неофициально считается конкурентоспособной с результатами, полученными с помощью экспериментальных методов.

Газета «DAILY» — Новости Ростова-на-Дону