Rewolucja w medycynie dzięki Google? Sztuczna inteligencja skatalogowała WSZYSTKIE możliwe proteiny
Koncern Alphabet przekazał światu naukowemu dane, które prawdopodobnie znacząco się przyczynią do szybszego rozwoju biologii i medycyny. Firma, do której należy też Google, wykorzystała swoją SI do badań, którymi do tej pory zajmowały się bardzo drogie superkomputery. Efekty są niezwykle imponujące i jeszcze bardziej pożyteczne.
Rok temu składający się głównie z naukowców i powołany przez Alphabet zespół DeepMind zaprezentował światu otwartoźródłowy algorytm AlphaFold, którego zadaniem jest przewidywanie struktury protein na podstawie jej sekwencji aminokwasowej. Udostępniono też mechanizm bazy danych AlphaFold DB, by łatwo było dzielić się z innymi członkami naukowej społeczności dokonanymi za jego pomocą odkryciami. Projekt okazał się spektakularnym sukcesem.
Czytaj też:
Jak informuje Alphabet, w raptem rok po jego udostępnieniu z algorytmu skorzystało pół miliona uczonych, wykorzystując go do badań wszelakiego rodzaju, w tym nad zatruciem oceanów tworzywami sztucznymi czy podczas badań nad odpornością na antybiotyki. Teraz czas na kolejną rewolucję.
Struktura wszystkich protein w jednej bazie danych. To AlphaFold DB.
Zespół DeepMind nawiązał współpracę z Europejskim Instytutem Bioinformatyki (EMBL-EBI). Oba podmioty wspólnie wykorzystały AlphaFold do opracowania przewidywanych struktur niemal wszystkich znanych nauce protein. Innymi słowy, baza danych AlphaFold DB właśnie się rozszerzyła z niemal miliona struktur do aż ponad dwustu milionów. Do tej pory badanie struktury każdej z protein zajmowało miesiące, czasem lata.
Dla biologów, genetyków i farmaceutyków są to dane na wagę złota. Znajdują się w niej proteiny powiązane ze światem roślin, zwierząt, bakterii i w zasadzie wszystkich innych organizmów. Mogą być wykorzystane do badań nad szczepionkami, lekami, ale też i nad zwiększaniem wydajności rolniczych plonów i do rozwązywania wielu innych problemów. Dane są dostępne na UniProt oraz na microsoftowym GitHubie.
Co daje znajomość struktur protein?
Alphabet chętnie sam chwali się przykładami. Dodaje przy tym, że z uwagi na fakt, że algorytm i baza danych są w pełni darmowe i dostępne w wielu różnych źródłach, nie ma tak właściwie pojęcia kto i ile razy już z tych informacji korzystał. Informuje tylko, że w miejscach które Alphabet monitoruje, baza danych została przejrzana przez 0,5 mln uczonych ze 190 krajów, którzy pobrali z bazy 2 mln struktur. Do czego są wykorzystywane?
Alphabet podaje kilka przykładów, przy których sam też pracował. Takich jak współpraca z Inicjatywą na Rzecz Zaniedbanych Chorób (DNDI), z którą pracował nad lekarstwami na takie choroby, jak leiszmanioza czy choroba Chagasa. Alphabet i AlphaFold przyczyniły się też do postępów w badaniach nad trądem i schistosomatozą.
Za sprawą AlphaFold udało się też dokładnie opisać i przeanalizować pory jądrowe, a więc otwory w błonie jądrowej służące do transportu cząsteczek między jądrem komórkowym a cytoplazmą. Cold Spring Harbor Laboratory i Oxford Academic korzystają z AlphaFold, by znaleźć optymalne kombinację protein skutecznie i wydajnie rozkładających plastik.
Przykłady można mnożyć, a ich lista będzie się szybko wydłużać. To początek prawdziwej rewolucji i prawdziwy pokaz siły sztucznej inteligencji. Pozostaje mieć nadzieję, by przykłady takich pokazów sił również można było mnożyć.
