5656 подписчиков
Девочки, сегодня Шведская королевская академия наук объявила лауреатов Нобелевской премии по химии, которую традиционно разделили между учёными, вместе совершившими прорыв в науке.
Одну половину премии получил специалист по вычислительной биологии Дэвид Бейкер (62 года) из Университета Вашингтона — за "вычислительную модель белков". Вторую, за "предсказание структуры белков", разделил коллектив молодых учёных из двух человек, работающих на британскую дочку Google — компанию Deep Mind. Авторы из Google DeepMind — совсем молодые учёные. Один из них исследователь искусственного интеллекта, нейробиолог и разработчик компьютерных игр Демис Хассабис (48 лет), а второй Джон Майкл Джампер, специалист по искусственному интеллекту и машинному обучению.
Вы зададите резонный вопрос: но причём же тут химия? А те, кто знает историю Google DeepMind, наверняка вспомнят, что этот британский стартап изначально занимался алгоритмами и машинным обучением. Это они первыми создали компьютерную программу для игры в китайскую стратегическую игру Го, которая смогла победить человека. Ранее это считалось невозможным.
И вот эти трое добились настоящего прорыва в методах математического прогнозирования структуры белков. С применением искусственного интеллекта, конечно же! В результате их совместных усилий в 2018 году появилась нейросеть AlphaFold, которая навсегда изменила молекулярную биологию.
С помощью AlphaFold удалось решить фундаментальную проблему, над которой химики, биологи и специалисты по компьютерным вычислениям бились более 50 лет: как смоделировать 3D-структуру любого белка, зная только последовательность составляющих его аминокислот.
Как говорил дедушка Фридрих Энгельс: «Жизнь есть способ существования белковых тел…» Белки — наше всё, но прежде всего, мы сами. Поскольку структура любой молекулы определяет её свойства, знание точной структуры белка позволяет прогнозировать его взаимодействие с клеточными рецепторами, реакции с ферментами и всевозможные биологические эффекты.
Но структура белков невероятно сложна, что же делать? Теперь достаточно обратиться в открытую базу данных, составленную Google DeepMind. Она содержит описания структуры около 200 миллионов белков — практически всех известных сегодня. А вместо длительных и энергоёмких вычислений теперь достаточно сделать лишь один запрос, а если нужного белка нет в базе — нейросеть AlphaFold поможет смоделировать новый с нужными свойствами.
Это откроет путь к массовой индивидуальной медицине, когда лекарства можно будет проектировать и создавать, исходя из особенностей каждого человека, а также изучать развитие болезней на молекулярном уровне, разрабатывать вакцины в разы быстрее, сделать их безопаснее и эффективнее.
2 минуты
9 октября 2024