Эксперты объявили, что одна из самых больших загадок биологии была раскрыта с помощью искусственного интеллекта.
Предсказание того, как белок сворачивается в уникальную трехмерную форму, на протяжении полувека озадачило ученых.
По словам организаторов научного конкурса, лондонская лаборатория искусственного интеллекта DeepMind в значительной степени решила эту проблему.
Лучшее понимание форм белков может сыграть решающую роль в разработке новых лекарств для лечения болезней.
Ожидается, что продвижение DeepMind ускорит исследования множества заболеваний, включая Covid-19.
По их словам, их программа определила форму белков с точностью, сопоставимой с дорогими и трудоемкими лабораторными методами.
Доктор Андрей Крыштафович из Калифорнийского университета (UC) в Дэвисе в США, один из коллегии научных судей, охарактеризовал это достижение как «поистине выдающееся».
«Возможность быстро и точно исследовать форму белков может произвести революцию в науках о жизни», - сказал он.
Что такое белки?
Белки присутствуют во всех живых существах, где они играют центральную роль в химических процессах, необходимых для жизни.
Состоящие из цепочек аминокислот, они складываются бесконечным количеством способов в сложные формы, которые являются ключом к тому, как они выполняют свои жизненно важные функции.
Многие заболевания связаны с ролью белков в катализаторах химических реакций (ферменты), борьбе с болезнями (антитела) или действиями в качестве химических посредников (гормоны, такие как инсулин).
«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 - изучить вовлеченные белки», - сказал доктор Джон Моулт из Университета Мэриленда, США. председатель коллегии научных судей.
«Есть десятки тысяч человеческих белков и многие миллиарды других видов, включая бактерии и вирусы, но разработка формы только одного требует дорогостоящего оборудования и может занять годы».
Как работает задача?
В 1972 году Кристиан Анфинсен был удостоен Нобелевской премии за свою работу, показавшую, что можно определить форму белков на основе последовательности их аминокислотных строительных блоков.
Каждые два года десятки команд из более чем 20 стран вслепую пытаются с помощью компьютеров предсказать форму набора из примерно 100 белков по их аминокислотным последовательностям.
В то же время, трехмерные структуры разрабатываются в лаборатории биологами с использованием традиционных методов, таких как рентгеновская кристаллография и ЯМР-спектроскопия, которые определяют расположение каждого атома относительно друг друга в молекуле белка.
Группа ученых из Casp (Общественный эксперимент по критической оценке методов прогнозирования структуры белка) затем сравнивает эти прогнозы с трехмерными структурами, полученными с помощью экспериментальных методов.
Casp использует метрику, известную как тест глобального расстояния, для оценки точности в диапазоне от 0 до 100. Оценка около 90 баллов, полученная программой DeepMind AlphaFold, считается сопоставимой с лабораторными методами.
Что случилось в этом году?
В последнем раунде испытания, Casp-14, AlphaFold определила форму примерно двух третей белков с точностью, сопоставимой с лабораторными экспериментами.
Эксперты заявили, что точность для большинства других белков также была высокой, хотя и не совсем на этом уровне.
AlphaFold основан на концепции, называемой глубоким обучением. В этом процессе структура свернутого белка представлена в виде пространственного графика.
Затем программа «учится», используя информацию о трехмерных формах известных белков, хранящуюся в Общедоступной базе данных белков .
Программа искусственного интеллекта смогла за считанные дни сделать то, что на лабораторном стенде могло занять годы.
Как будет использоваться эта информация?
Знание трехмерной структуры белка важно при разработке лекарств и понимании болезней человека, включая рак, деменцию и инфекционные заболевания.
Одним из примеров является Covid-19, где ученые изучали, как белок-шип на поверхности вируса Sars-CoV-2 взаимодействует с рецепторами в клетках человека.
Профессор Эндрю Мартин из Университетского колледжа Лондона (UCL), бывший участник Casp и эксперт по оценке, сказал BBC News: «Понимание того, как последовательность белка складывается в три измерения, на самом деле является одним из фундаментальных вопросов биологии.
«Функционирование белка в целом зависит от его трехмерной структуры и функции белка, что имеет отношение ко всему, что касается здоровья и болезней.
«Зная трехмерные структуры белков, мы можем помочь создавать лекарства и решать проблемы со здоровьем, будь то инфекции или наследственные заболевания».
Профессор Джанет Торнтон из Европейского института биоинформатики EMBL в Хинкстоне, Великобритания, сказала, что то, как белки складываются для создания «изысканно уникальных трехмерных структур», является одной из самых больших загадок биологии.
«Лучшее понимание белковых структур и способность предсказывать их с помощью компьютера означает лучшее понимание жизни, эволюции и, конечно же, здоровья и болезней человека», - пояснила она.
Что произойдет дальше?
Другие ученые захотят посмотреть на данные, чтобы определить, насколько точен метод ИИ и насколько хорошо он работает на очень подробном уровне.
По-прежнему существует пробел в знаниях, в том числе о том, как несколько белков сочетаются друг с другом и как белки взаимодействуют с другими молекулами, такими как ДНК и РНК.
«Теперь, когда проблема в значительной степени решена для отдельных белков, открыт путь для разработки новых методов определения формы белковых комплексов - совокупностей белков, которые работают вместе, образуя большую часть механизмов жизни, а также для других приложений, "- сказал доктор Крыштафович.