Искусственный интеллект упростил лечение болезней: он решил проблему, которая 50 лет не давалась ученым

Исследователи считают, что искусственный интеллект смог решить научную проблему, которой уже 50 лет. Это может привести к кардинальным изменениям в борьбе с болезнями. Что это за проблема и почему она так важна для человечества, рассказало издание Independent.

Фото: Shutterstock

В течение многих лет ученые боролись с проблемой «сворачивания белков» – картографирования трехмерных форм белков, ответственных за заболевания от рака до COVID-19.

Компания Deepmind от Google утверждает, что создала программу с искусственным интеллектом под названием AlphaFold, которая может решить эти проблемы за считанные дни.

Если это сработает, то, по мнению экспертов, решение пришло на «десятилетия» раньше, чем ожидалось, и может иметь трансформирующий эффект в способах лечения болезней.

В настоящее время известно 200 миллионов белков, но только часть из них фактически исследована с полным пониманием, что они делают и как работают. Даже те, которые были успешно изучены, часто полагаются на дорогие и трудоемкие методы, когда ученые тратят годы на развертывание каждой структуры и полагаются на оборудование, которое может стоить миллионы долларов.

DeepMind работал над проектом ИИ по критической оценке методов предсказания структуры белка (CASP14) с группой ученых, которые занимаются этим вопросом с 1994 года.

По теме:

«Белки – чрезвычайно сложные молекулы, и их точная трехмерная структура является ключевой для многих функций, которые они выполняют, например, инсулина, регулирующего уровень сахара в нашей крови, и антител, которые помогают нам бороться с инфекциями, – сказал доктор Джон Моулт. – Даже крошечные перестройки этих жизненно важных молекул могут иметь катастрофические последствия для нашего здоровья, поэтому один из наиболее эффективных способов понять болезнь и найти новые методы лечения – это изучить вовлеченные белки».

«Существуют десятки тысяч человеческих белков и многие миллиарды других видов, включая бактерии и вирусы, но определение формы только одного требует дорогостоящего оборудования и может занять годы», – добавил он.

В ходе последнего теста DeepMind сообщила, что AlphaFold определила форму примерно двух третей белков с точностью, сопоставимой с лабораторными экспериментами. Результаты этих испытаний были опубликованы в интернете, чтобы их могли изучить другие ученые.

Теперь исследователи, стоящие за проектом, говорят, что предстоит еще многое сделать, в том числе выяснить, как несколько белков образуют комплексы и как они взаимодействуют с ДНК.

DeepMind планирует подать документ с подробным описанием своей системы в рецензируемый журнал для изучения более широким научным сообществом.

Вам может быть интересно: главные новости Нью-Йорка, истории наших иммигрантов и полезные советы о жизни в Большом Яблоке – читайте все это на ForumDaily New York.

Профессор Венки Рамакришнан, лауреат Нобелевской премии и президент Королевского общества, сказал: «Эта вычислительная работа представляет собой ошеломляющий шаг вперед в решении проблемы сворачивания белков, грандиозной задаче биологии 50-летней давности. Это произошло на десятилетия раньше, чем предсказывали многие специалисты в этой области. Будет интересно увидеть, как это коренным образом изменит биологические исследования».

DeepMind отметила, что, помимо прочего, прогнозирование белковых структур может быть важной частью ответа на будущие пандемии, и что компания уже использовала свою технологию машинного обучения для изучения белковых структур вируса SARS-CoV-2, вызывающего COVID-19.

Читайте также на ForumDaily:

Сложно отличить от человека: искусственный интеллект стал ведущей новостей в Корее

Чего хотят кошки: создано приложение для ‘перевода’ мяуканья на человеческий язык

Перепутала лысину с мячом: на футбольном матче ‘умная’ камера снимала судью

30 книг, которые стоит прочитать: рекомендации Илона Маска

Хотите больше важных и интересных новостей о жизни в США и иммиграции в Америку? Подписывайтесь на нашу страницу в Facebook. Выбирайте опцию “Приоритет в показе” –  и читайте нас первыми. И не забудьте подписаться на ForumDaily Woman и на ForumDaily New York – там вас ждет масса интересной и позитивной информации.