Определянето на триизмерната форма на биологичните молекули е най-предизвикателният проблем в съвременната биология.
Авторите на новата работа са използвали методите на машинатаучене и разработи подход, който решава този проблем, тъй като предвижда тяхната точна структура. Изследователите отбелязват, че техният подход може да се приложи дори към молекули и структури, които са най -трудни за определяне експериментално.
Алгоритъмът на студентите предвижда точенмолекулярни структури и въз основа на това човек може да разбере как работят в различни области: това ще помогне както в основните биологични изследвания, така и в разработването на лекарства.
Протеини - това са такива машини в молекулярнотомащаб, които изпълняват всякакви функции. За да направят нещо, те могат да се свържат с други протеини. Ако знаете, че двойка протеини участват в дадено заболяване и разбирате как си взаимодействат и двата, тогава можете да опитате да направите лекарство, което ще удари една и съща цел.
Стефан Айсман, докторант в Станфордския университет
AI се научи да намира фундаментални концепциипротеини, които са ключови за формирането на молекулярната структура. И, което е важно според авторите, той не е бил предварително зареден с данни за конкретни протеини, което би могло да направи алгоритъма предубеден към тях и да обърка глобалния анализ.
Следователно алгоритъмът намира данни и характеристики на протеини, за които учените не са знаели преди.
По време на експеримента алгоритъмът се справи успешнос протеини и аспиранти го тестваха върху молекули на РНК. В резултат на това ИИ управлява пъзела във всеки случай, въпреки че не е проектиран специално за РНК структури.
Чета Допълнително:
Космически кораб на няколко километра: всичко, което се знае за новия проект на Китай
COVID-19 мутира и ваксините се модернизират: как да се справим с нови щамове
Появи се суперкондензатор с размерите на прах: той е 3 хиляди пъти по -малък от неговите аналози