Uudessa työssä kirjoittajat loivat hermoverkon, joka määrittää, minkä muodon tietty proteiini saa.
Proteiinin muoto lasketaan nyt käyttämällähiukkaskiihdytin, joka antaa kolmiulotteisia valokuvia proteiinimolekyyleistä tai supertietokoneen avulla, joka laskee niiden rakenteen kemian ja kvanttifysiikan lakien mukaisesti.
Kirjoittajat loivat evoformer-algoritmin, jokayrittää määrittää yksittäisten proteiinimolekyylisegmenttien rakenteen esittäen ne kolmiulotteisena graafisen puun muodossa – matemaattisena abstraktiona, joka koostuu joukosta esineitä, jotka on kytketty pareittain toisiinsa. Evoformer yhdistää ne toisiinsa jo tunnettujen esimerkkien perusteella ja muuttaa vähitellen yhteyksien rakennetta ja solmujen sijaintia lähestyen optimiaan.
Seuraavaksi he yhdistivät tällaiset algoritmit ja loivat hermoverkon AlphaFold2.
Viime vuonna esittelimme jo ensimmäisen versionjärjestelmämme AlphaFold, joka pystyi ennustamaan proteiinien rakenteen lähes atomin tarkkuudella osana CASP13-kilpailua. Nyt olemme luoneet siitä uuden version, joka ylittää huomattavasti kaikki kilpailijat nopeudessa ja tarkkuudessa. Lisäksi sen lähdekoodi on täysin avoin.
Demis Hassabis, Deepmindin toimitusjohtaja
Tämän seurauksena hermoverkko rekonstruoi kolmiulotteisen muodon atomin tarkkuudella noin 10 minuutissa 0,096 nanometrin virheellä jokaista proteiinin sisällä olevaa atomia kohden.
Lue lisää:
Selitti kuinka maailmankaikkeus heijastuu lähellä mustia aukkoja
Joukkomyrkytys ja uudet versiot sivilisaation kuolemasta: miten tietämyksemme mayoista muuttuivat
Maan kiertoradalla tapahtuneet muutokset vaikuttivat monimutkaisen elämän syntymiseen planeetalla