Určení trojrozměrného tvaru biologických molekul je nejobtížnějším problémem moderní biologie.
Autoři nové práce použili metody strojeučení a vyvinul přístup, který tento problém řeší, protože předpovídá jejich přesnou strukturu. Vědci poznamenávají, že jejich přístup lze aplikovat i na molekuly a struktury, které je nejobtížněji stanovit experimentálně.
Algoritmus postgraduálních studentů předpovídá přesnémolekulárních struktur a na základě toho je možné pochopit, jak fungují v různých oblastech: to pomůže jak v základním biologickém výzkumu, tak ve vývoji léčiv.
Proteiny jsou stroje v molekulárním měřítku, které fungujíAby mohli provést nějakou akci, mohouPokud víte, že se na nemoci podílí několik proteinů, a také rozumíte tomu, jak oba interagují, můžete se pokusit vyrobit lék, který budezasáhnout jeden bod.
Stephan Eismann, doktorand, Stanfordova univerzita
Umělá inteligence se naučila nacházet základní koncepty proteinů, které jsou klíčové pro tvorbu molekulární struktury.A co je důležité, podle autorů nebyl předem zatížen údaji o konkrétních proteinech, což by mohlo způsobit, že algoritmus bude zaujatý proti nim a matoucí v globální analýze.
Algoritmus proto najde data a vlastnosti proteinů, o kterých vědci dříve nevěděli.
Během experimentu se algoritmus úspěšně vyrovnals proteiny a postgraduální studenti to testovali na molekulách RNA. Výsledkem je, že AI zvládla hádanku v každém případě, i když nebyla navržena speciálně pro struktury RNA.
Číst Dále:
Vesmírná loď vzdálená několik kilometrů: vše, co je o novém čínském projektu známo
COVID-19 mutuje a vakcíny jsou modernizovány: jak se vypořádat s novými kmeny
Objevil se superkondenzátor velikosti zrnka prachu: je 3 000krát menší než jeho analogy