En el nuevo trabajo, los autores crearon una red neuronal que determina qué forma tomará una proteína en particular.
La forma de la proteína ahora se calcula usandoun acelerador de partículas, que da fotografías tridimensionales de moléculas de proteínas, o con la ayuda de una supercomputadora, que calcula su estructura de acuerdo con las leyes de la química y la física cuántica.
Los autores crearon el algoritmo evoformer, queintenta determinar la estructura de segmentos individuales de moléculas de proteínas, representándolos en forma de un árbol tridimensional de gráficos, una abstracción matemática que consiste en un conjunto de objetos conectados en pares entre sí. Evoformer los conecta entre sí basándose en ejemplos ya conocidos y cambia gradualmente la estructura de las conexiones y la ubicación de los nodos, acercándose al óptimo.
A continuación, combinaron dichos algoritmos y crearon una red neuronal AlphaFold2.
El año pasado ya presentamos la primera versión.nuestro sistema, AlphaFold, que pudo predecir la estructura de proteínas con precisión casi atómica como parte del concurso CASP13. Ahora hemos creado una nueva versión que supera notablemente a todos los competidores en velocidad y precisión. Además, su código fuente es completamente abierto.
Demis Hassabis, director ejecutivo de Deepmind
Como resultado, la red neuronal reconstruye la forma tridimensional con precisión atómica en unos 10 minutos, con un error de 0,096 nanómetros para cada átomo dentro de la proteína.
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