In der neuen Arbeit haben die Autoren ein neuronales Netzwerk erstellt, das bestimmt, welche Form ein bestimmtes Protein annehmen wird.
Die Proteinform wird nun berechnet miteinem Teilchenbeschleuniger, der dreidimensionale Aufnahmen von Proteinmolekülen macht, oder mit Hilfe eines Supercomputers, der ihre Struktur nach den Gesetzen der Chemie und Quantenphysik berechnet.
Die Autoren haben den Evoformer-Algorithmus erstellt, derversucht, die Struktur einzelner Segmente von Proteinmolekülen zu bestimmen und sie in Form eines dreidimensionalen Diagrammbaums darzustellen – eine mathematische Abstraktion, die aus einer Menge paarweise miteinander verbundener Objekte besteht. Evoformer verbindet sie anhand bereits bekannter Beispiele miteinander und verändert nach und nach die Struktur der Verbindungen und die Lage der Knoten, bis sie sich dem Optimum nähern.
Als nächstes kombinierten sie solche Algorithmen und erstellten ein neuronales Netzwerk AlphaFold2.
Letztes Jahr haben wir bereits die erste Version vorgestelltUnser System AlphaFold, das im Rahmen des CASP13-Wettbewerbs die Struktur von Proteinen mit nahezu atomarer Genauigkeit vorhersagen konnte. Jetzt haben wir eine neue Version davon erstellt, die in Geschwindigkeit und Genauigkeit alle Mitbewerber deutlich übertrifft. Darüber hinaus ist der Quellcode vollständig offen.
Demis Hassabis, CEO von Deepmind
Als Ergebnis rekonstruiert das neuronale Netzwerk die dreidimensionale Form mit atomarer Präzision in etwa 10 Minuten, mit einem Fehler von 0,096 Nanometern für jedes Atom innerhalb des Proteins.
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