DeepMind, un nou pas important în știință: Inteligența Artificială a descoperit structura a 200 de milioane de proteine, ceea ce deschide calea către dezvoltarea de noi medicamente și tehnologii

Inteligența artificială a descifrat structura practic a tuturor proteinelor cunoscute de știință, deschizând calea pentru dezvoltarea de noi medicamente sau tehnologii care să abordeze provocări globale precum foametea sau poluarea, relatează The Guardian.

Proteinele sunt elementele constitutive ale vieții. Formată din lanțuri de aminoacizi, pliate în forme complexe, structura lor 3D le determină în mare măsură funcția. Odată ce știți cum se pliază o proteină, puteți începe să înțelegeți cum funcționează și cum să îi modificați comportamentul. Deși ADN-ul furnizează instrucțiunile pentru crearea lanțului de aminoacizi, a fost mai dificil să se prevadă cum interacționează aceștia pentru a forma o formă 3D și, până de curând, oamenii de știință au descifrat doar o parte din cele aproximativ 200 de milioane de proteine cunoscute de știință.

În noiembrie 2020, grupul de inteligență artificială DeepMind a anunțat că a dezvoltat un program numit AlphaFold care poate prezice rapid aceste informații cu ajutorul unui algoritm. De atunci, acesta a răscolit codurile genetice ale fiecărui organism al cărui genom a fost secvențiat și a prezis structurile sutelor de milioane de proteine pe care le conțin în mod colectiv.

Anul trecut, DeepMind a publicat structurile proteinelor pentru 20 de specii – inclusiv aproape toate cele 20.000 de proteine exprimate de oameni – într-o bază de date deschisă. Acum, a terminat treaba și a publicat structurile prezise pentru mai mult de 200 de milioane de proteine.

„În esență, vă puteți gândi că acoperă întregul univers proteic. Aceasta include structuri predictive pentru plante, bacterii, animale și multe alte organisme, deschizând noi oportunități uriașe pentru ca AlphaFold să aibă un impact asupra unor probleme importante, cum ar fi durabilitatea, insecuritatea alimentară și bolile neglijate”, a declarat Demis Hassabis, fondatorul și directorul executiv al DeepMind.

Oamenii de știință folosesc deja unele dintre previziunile anterioare pentru a contribui la dezvoltarea de noi medicamente. În luna mai, cercetătorii conduși de profesorul Matthew Higgins de la Universitatea din Oxford au anunțat că au folosit modelele AlphaFold pentru a ajuta la determinarea structurii unei proteine cheie a parazitului malariei și pentru a stabili unde este posibil să se lege anticorpii care ar putea bloca transmiterea parazitului.

„Anterior, am folosit o tehnică numită cristalografie a proteinelor pentru a afla cum arată această moleculă, dar pentru că este destul de dinamică și se mișcă, nu am reușit să o înțelegem”, a declarat Higgins. „Când am luat modelele AlphaFold și le-am combinat cu aceste dovezi experimentale, dintr-o dată totul a căpătat sens. Această perspectivă va fi folosită acum pentru a proiecta vaccinuri îmbunătățite care să inducă cei mai puternici anticorpi de blocare a transmiterii.”

Modelele AlphaFold sunt, de asemenea, utilizate de oamenii de știință de la Centrul pentru inovare enzimatică al Universității Portsmouth, pentru a identifica enzimele din lumea naturală care ar putea fi modificate pentru a digera și recicla plasticul. „Ne-a luat destul de mult timp să parcurgem această bază de date masivă de structuri, dar am deschis o întreagă gamă de noi forme tridimensionale pe care nu le-am mai văzut până acum și care ar putea descompune plasticul”, a declarat profesorul John McGeehan, care conduce această activitate. „Există o schimbare completă de paradigmă. Putem accelera cu adevărat direcția în care mergem de aici – și asta ne ajută să direcționăm aceste resurse prețioase către lucrurile care contează”.

Prof. Dame Janet Thornton, liderul grupului și cercetător principal la Institutul European de Bioinformatică al Laboratorului European de Biologie Moleculară, a declarat: „Am fost foarte încântată de această cercetare – Predicțiile structurii proteinelor AlphaFold sunt deja utilizate într-o multitudine de moduri. Mă aștept ca această ultimă actualizare să declanșeze o avalanșă de descoperiri noi și interesante în lunile și anii care vor urma, iar toate acestea se datorează faptului că datele sunt disponibile în mod deschis pentru a fi utilizate de toată lumea”.