Подразделение Google DeepMind представило новую версию модели искусственного интеллекта AlphaFold, предназначенной для прогнозирования формы и поведения белков. AlphaFold 3 не просто улучшает точность предсказаний, но и предоставляет новую функциональность — система теперь способна предсказывать взаимодействие белков с другими биологическими молекулами. Кроме того, ограниченная версия AlphaFold 3 впервые стала доступна в формате бесплатного веб-приложения.
Создание AlphaFold 3 — значительное достижение в области биоинформатики и молекулярной биологии. Основной задачей предыдущих версий AlphaFold было предсказание трехмерной структуры белков на основе их аминокислотной последовательности. Однако AlphaFold 3 идет дальше: помимо более точного определения формы белков, она предсказывает, как белки взаимодействуют с другими молекулами, такими как липиды, нуклеотиды и малые молекулы, играющие ключевую роль в биохимических процессах.
Это открывает новые возможности для исследователей, работающих над разработкой лекарств и изучающих механизмы заболеваний. Возможность моделировать взаимодействия между белками и молекулами-мишенями ускоряет процесс поиска потенциальных лекарственных препаратов и позволяет глубже понимать фундаментальные биологические процессы.
Ранее AlphaFold уже продемонстрировала свою эффективность, решив задачу предсказания структуры белков с потрясающей точностью. В 2020 году команда DeepMind объявила, что их модель смогла предсказать структуру белков с точностью, сравнимой с экспериментальными методами, такими как рентгеновская кристаллография и криоэлектронная микроскопия. Это вызвало настоящую революцию в области структурной биологии, ускорив исследования в этой области.
Теперь же с выпуском AlphaFold 3 DeepMind делает еще один шаг вперед. Ограниченная версия системы доступна бесплатно в формате веб-приложения, что позволяет исследователям со всего мира использовать инструменты AlphaFold для своих проектов. Полная версия доступна коммерческим партнерам и научным организациям, занимающимся исследованиями в области биологии и медицины.
Разработчики AlphaFold 3 подчеркивают, что их миссия — предоставить ученым инструменты, которые ускорят темпы биологических открытий. «Мы стремимся сделать AlphaFold максимально доступной для научного сообщества, чтобы каждый исследователь мог использовать ее потенциал для решения важнейших задач в биологии и медицине», — говорится в заявлении Google DeepMind.
