La détermination de la forme tridimensionnelle des molécules biologiques constitue le problème le plus complexe de la biologie moderne.
Les auteurs du nouveau travail ont utilisé les méthodes de la machineapprentissage et développé une approche qui résout ce problème, car elle prédit leur structure exacte. Les chercheurs notent que leur approche peut être appliquée même aux molécules et aux structures les plus difficiles à déterminer expérimentalement.
L'algorithme des étudiants diplômés préditstructures moléculaires et sur cette base, il est possible de comprendre comment elles fonctionnent dans différents domaines : cela aidera à la fois dans la recherche biologique fondamentale et dans le développement de médicaments.
Protéines - ce sont de telles machines dans le domaine moléculaireéchelle, qui remplissent toutes sortes de fonctions. Pour faire quelque chose, ils peuvent se lier à d’autres protéines. Si vous savez qu'une paire de protéines est impliquée dans une maladie et que vous comprenez également comment elles interagissent toutes les deux, vous pouvez alors essayer de fabriquer un médicament qui atteindra la même cible.
Stefan Eismann, doctorant à l'Université de Stanford
L'IA a appris à trouver des concepts fondamentauxprotéines qui sont essentielles à la formation de la structure moléculaire. Et, surtout, selon les auteurs, il n'était pas préchargé avec des données sur des protéines spécifiques, ce qui pourrait biaiser l'algorithme en leur faveur et perturber l'analyse globale.
Par conséquent, l'algorithme trouve des données et des caractéristiques de protéines dont les scientifiques n'avaient pas connaissance auparavant.
Au cours de l'expérience, l'algorithme a réussi à faire faceavec des protéines et des étudiants diplômés l'ont testé sur des molécules d'ARN. En conséquence, l'IA a géré le puzzle dans tous les cas, bien qu'elle n'ait pas été conçue spécifiquement pour les structures d'ARN.
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