• Ostatnia modyfikacja artykułu:4 lata temu

DeepMind pochwaliło się, że jego sztuczna inteligencja AlphaFold była w stanie rozwiązać problem, z którym przez 50 lat borykali się naukowcy.

AI była w stanie określić trójwymiarowy kształt białka na podstawie jego sekwencji aminokwasów. Tym samym AlphaFold pokonała ok. 100 innych zespołów w dwuletnim wyzwaniu przewidywania struktury białek. Wyniki trafiły do magazynu Nature i zostały opublikowane 30 listopada.

Jak zauważył John Moult, biolog obliczeniowy z University of Maryland w College Park, jest to wielkie osiągnięcie. “AI rozwiązała problem, z którym borykamy się od prawie 50 lat. To kamień milowy w dziedzinie biologii i medycyny”. Moult dodał, że nowe osiągnięcie AI może znacznie przyspieszyć prace nad odkrywaniem wielu leków.

Andrei Lupas, biolog ewolucyjny z Instytutu Biologii Rozwoju im. Maxa Plancka w Tybindze w Niemczech, dodał że AlphaFold odmieni medycynę i bioinżynierię. Lupas przekonuje, że jest to przełom, tym bardziej, że sztuczna inteligencja już teraz w niektórych zadaniach radzi sobie lepiej lub tak samo dobrze, co o wiele droższe metody, wymagające większego nakładu prac i czasu.

AlphaFold wykorzystało metodę deep learningu, aby przewidzieć odległość między parami aminokwasów w białku. Następnie AI opracowała model tego, jak powinno wyglądać białko. Efekt nie był jednak zadowalający, dlatego zespół musiał zmienić założenia. Algorytm zyskał kilka usprawnień, a dodatkowo stworzono sieć AI, która zawierała informacje na temat cech fizycznych i sposobu formowania się białek. Dodatkowo cała sieć przewidywała ostateczną strukturę docelowej sekwencji białka, a nie relacje między aminokwasami. Takie podejście już zdało egzamin.

Na koniec warto dodać, że AI uzyskała wynik ok. 90/100, podczas gdy inne zespoły mogły pochwalić się maks. 75 punktami w 100-punktowej skali.

Źródło: The Register.com

Oceń ten post