Određivanje trodimenzionalnog oblika bioloških molekula najzahtjevniji je problem moderne biologije.
Autori novog rada koristili su metode strojaučenja i razvili pristup koji rješava ovaj problem jer predviđa njihovu točnu strukturu. Istraživači primjećuju da se njihov pristup može primijeniti čak i na molekule i strukture koje je najteže eksperimentalno odrediti.
Algoritam diplomanata predviđa točnostmolekularne strukture, pa se na temelju toga može razumjeti kako oni djeluju na različitim područjima: to će pomoći i u temeljnim biološkim istraživanjima i u razvoju lijekova.
Proteini - to su takvi strojevi u molekularnomljestvica, koja obavlja sve vrste funkcija. Kako bi nešto učinili, mogu se vezati za druge proteine. Ako znate da je par proteina uključen u bolest, a također razumijete kako oboje međusobno djeluju, tada možete pokušati napraviti lijek koji će pogoditi istu metu.
Stefan Eismann, doktorant na Sveučilištu Stanford
AI je naučio pronaći temeljne koncepteproteini koji su ključni za formiranje molekularne strukture. I, što je važno prema autorima, nisu bili unaprijed učitani podaci o određenim proteinima, zbog čega bi algoritam mogao biti pristran prema njima i zbuniti globalnu analizu.
Stoga algoritam pronalazi podatke i karakteristike proteina kojih znanstvenici prije nisu bili svjesni.
Tijekom eksperimenta algoritam se uspješno nosios proteinima i apsolventi su to testirali na molekulama RNK. Kao rezultat toga, umjetna inteligencija je u svakom slučaju upravljala zagonetkom, iako nije bila posebno dizajnirana za strukture RNK.
Čitati Unaprijediti:
Svemirski brod udaljen nekoliko kilometara: sve što se zna o novom kineskom projektu
COVID-19 mutira, a cjepiva se moderniziraju: kako se nositi s novim sojevima
Pojavio se superkondenzator veličine zrnca prašine: 3 tisuće je puta manji od njegovih analoga