Sztuczna inteligencja rozwiązała problem, nad którym naukowcy pracują od 50 lat

Natalia Zębacka
Natalia Zębacka - Redaktor Brandsit
4 min

Algorytm AlphaFold przyczynił się do rozwiązania jednego z najważniejszych zagadnień, z którym biolodzy zmagali się od kilkudziesięciu lat. Specjaliści z DeepMind napisali oprogramowanie wykorzystujące potencjał sztucznej inteligencji do przewidywania struktury białek na podstawie sekwencji aminokwasów. Dokładność nowego narzędzia zaskoczyła naukowców. Odkrycie ułatwi badanie struktur biologicznych i może przyczynić się do powstania leków o niespotykanej dotychczas skuteczności działania.

– Problemem, w jaki sposób białka się zwijają, zajmujemy się już przez prawie 50 lat. Pracując nad nim osobiście przez tak długi czas i po tylu wzlotach i upadkach, zastanawiając się, czy kiedykolwiek znajdziemy rozwiązanie, widzę, że tak wyjątkowe doświadczenie jak DeepMind opracowuje rozwiązanie tego problemu podkreśla prof. John Moult z Uniwersytetu Marylandu, współzałożyciel i przewodniczący eksperymentu CASP (Krytycznej Oceny Prognoz Struktury Białek).

Białka stanowią podstawowy budulec wszystkich organizmów żywych, a pełniona przez nie rola jest uzależniona m.in. od ich trójwymiarowej struktury. Naukowcy od lat próbowali stworzyć narzędzia i wypracować metody, które pozwolą określić ułożenie białek, co pozwoliłoby lepiej zrozumieć sposób ich funkcjonowania, a także zrobić znaczne postępy na drodze do opracowania leków o wysokiej skuteczności.

Świat nauki od 1994 roku co dwa lata organizuje konkurs Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction, w ramach którego testowane są nowe narzędzia informatyczne wyspecjalizowane w procesie przewidywania przestrzennej struktury białek na podstawie ich sekwencji aminokwasowej. Algorytm AlphaFold po raz pierwszy przystąpił do zawodów w 2018 roku i od razu wspiął się na szczyt listy najskuteczniejszego oprogramowania. Ale to jego druga, odświeżona odsłona zaprezentowana podczas CASP 2020 zaskoczyła naukowców swoją skutecznością.

- Advertisement -

Oprogramowanie od DeepMind okazało się tak precyzyjne, że wyniki obliczeń predykcyjnych w niektórych przypadkach nie różniły się od pomiarów struktury białek wykonanych metodą eksperymentalną. W większości pomiarów uzyskał dokładność na poziomie 90 proc., zaś margines błędu w odtworzeniu trójwymiarowej struktury przestrzennej wyniósł ok. 0,16 nm.

– Ta praca obliczeniowa stanowi ogromny postęp w rozwiązywaniu problemu zwijania białek, który od 50 lat jest wielkim wyzwaniem w biologii. Dokonało się to dekady wcześniej, niż wielu ekspertów dziedziny się spodziewało. Odkrycie  fundamentalnie zmieni badania biologiczne na wiele sposobów – wskazuje prof. Venki Ramakrishnan, laureat Nagrody Nobla i prezes brytyjskiej akademii nauk The Royal Society.

AlphaFold nie tylko zdystansował przeszło setkę konkurencyjnych programów, wskazał także nowy kierunek rozwoju nauk biologicznych. W przyszłości, kiedy algorytm uda się dopracować, może zastąpić metody eksperymentalne i znacząco przyspieszyć zmapowanie przestrzenne znanych białek. W ciągu ostatnich 50 lat udało się odtworzyć wygląd jedynie 100 tys. z nich, a do zbadania pozostało jeszcze blisko 200 mln, które dotychczas udało się zsekwencjonować.

Sekret skuteczności AlphaFold tkwi w czterech latach intensywnych badań nad procesem szkolenia sztucznej inteligencji przy wykorzystaniu technologii uczenia maszynowego. Zespół DeepMind zaprogramował swój algorytm na podstawie bazy danych zawierającej informacje o strukturze przestrzennej ok. 170 tys. znanych białek. Dane te zestawiono z sekwencjami aminokwasów o nieznanej strukturze, które posłużyły za materiał szkoleniowy w trakcie kilkutygodniowego treningu.

– AlphaFold to postęp, który się dokonuje raz na generację. Przewiduje struktury białek z niesamowitą szybkością i precyzją. Ten krok naprzód pokazuje, w jaki sposób metody obliczeniowe mogą przekształcić badania w dziedzinie biologii i dają duże nadzieje na przyspieszenie procesu odkrywania leków tłumaczy dr Arthur D. Levinson, założyciel i dyrektor generalny Calico, były prezes i dyrektor generalny Genentech.

Według analityków z firmy Grand View Research wartość globalnego rynku sztucznej inteligencji w 2020 roku wyniesie 62,4 mld dol. Przewiduje się, że do 2027 roku wzrośnie do 733,7 mld dol. przy średniorocznym tempie wzrostu na poziomie 42,2 proc.

Udostępnij
- REKLAMA -