WYZNACZANIE TRENDÓW W NAUCE: Sztuczna inteligencja rozwiązuje zagadkę, nad którą biolodzy głowili się od 50 lat

Nowy system sztucznej inteligencji umożliwił rozwiązanie bardzo skomplikowanego problemu naukowego dotyczącego struktury i zachowania białek.

Naukowcy znają miliony białek. Od insuliny regulującej poziom cukru we krwi po przeciwciała, które pomagają nam zwalczać infekcje – białka pełnią kluczową rolę niemal we wszystkich procesach zachodzących w ciele człowieka i u innych organizmów. To, w jaki sposób działają, zależy od ich trójwymiarowego kształtu. Od pół wieku naukowcy starali się przewidzieć, jak białka składają się w takie niepowtarzalne trójwymiarowe struktury, poznanie tego procesu jest bowiem niezbędne dla zrozumienia biologicznych mechanizmów życia.Rozwiązanie zagadki przyniosła należąca do Google i mieszcząca się w Londynie firma DeepMind, która opracowała AlphaFold, pionierski system sztucznej inteligencji umożliwiający określenie trójwymiarowej struktury białka z nieosiągalną dotąd dokładnością w ciągu zaledwie kilku dni. W standardowych warunkach laboratoryjnych proces ten trwałby lata. AlphaFold określił kształt mniej więcej dwóch trzecich zestawu około 100 białek z dokładnością porównywalną z eksperymentami laboratoryjnymi oraz uzyskał wysoką dokładność w przypadku pozostałej jednej trzeciej.

Aby opracować to rozwiązanie, specjaliści z DeepMind wzięli udział w 14. edycji konkursu CASP (Critical Assessment of Structure Prediction), zwanej w skrócie CASP14 (14th Community Wide Experiment on the Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction). Od 1994 roku, czyli pierwszej edycji znanej jako CASP1, konkurs przyciąga naukowców, którzy podejmują się wyzwania związanego z przewidywaniem struktury białek. Tegoroczny CASP14 to jedna z wielu odsłon tego wydarzenia, w której zespoły z ponad 20 krajów świata zaprezentowały swoje modele struktury białek.

Cytowany w komunikacie prasowym organizator CASP14 dr Andriy Kryshtafovych z Uniwersytetu Kalifornijskiego nazywa to osiągnięcie „prawdziwie niezwykłym”. „Możliwość szybkiego i dokładnego badania kształtu białek może zrewolucjonizować nauki przyrodnicze. Teraz, gdy udało się stworzyć skuteczne rozwiązanie do badania pojedynczych białek, otwarła się przed nami droga do opracowania nowych metod określania kształtu kompleksów białkowych – zbiorów białek, które wspólnie tworzą większość mechanizmów funkcjonowania żywych organizmów. Ponadto dzięki temu odkryciu powstaną zapewne także inne zastosowania”.Prof. Janet Thornton, była dyrektorka Europejskiego Instytutu Bioinformatyki przy Europejskim Laboratorium Biologii Molekularnej, niezwiązana z CASP ani DeepMind, komentuje: „Wspaniale jest być świadkiem triumfu ludzkiej ciekawości, wytrwałości i inteligencji, które przyczyniły się do rozwiązywania tego problemu. Dokładniejsze poznanie struktur białek oraz możliwość przewidywania ich przy pomocy komputerów oznacza poszerzenie wiedzy na temat życia, ewolucji oraz, rzecz jasna, ludzkiego zdrowia i chorób”.

„To fascynujący moment dla tej dziedziny nauki”, stwierdza Demis Hassabis, współzałożyciel firmy DeepMind, w wypowiedzi dla dziennika „The Guardian”. „Algorytmy stają się teraz na tyle dojrzałe i zaawansowane, że można je wykorzystywać do rozwiązywania naprawdę trudnych problemów badawczych”.

Omawianą zagadkę naukową udało się rozwiązać dekady wcześniej, niż przewidywano. „Nie przypuszczałam, że odpowiedź na to wyzwanie zostanie znaleziona za jeszcze mojego życia”, dodaje prof. Thornton. „Znajomość tych struktur będzie niezwykle pomocna w zrozumieniu sposobu działania ludzkiego organizmu”.

„To prawdziwy przełom”, mówi w rozmowie z „Nature” Andrei Lupas, biolog ewolucyjny pracujący z niemieckiego Instytutu Biologii Rozwoju im. Maxa Plancka, który zajmował się oceną wyników różnych zespołów CASP. „To dokonanie zmieni medycynę, badania naukowe, bioinżynierię oraz wszystkie dziedziny naszego życia”.

DeepMind planuje złożenie artykułu opisującego wyniki swoich badań do publikacji w jednym z czasopism naukowych.


data ostatniej modyfikacji: 2020-12-16 17:15:02
Komentarze
Polityka Prywatności