Determinare la forma tridimensionale delle molecole biologiche è il problema più impegnativo della biologia moderna.
Gli autori del nuovo lavoro hanno utilizzato i metodi della macchinaapprendimento e ha sviluppato un approccio che risolve questo problema, in quanto prevede la loro esatta struttura. I ricercatori fanno notare che il loro approccio può essere applicato anche a molecole e strutture che sono più difficili da determinare sperimentalmente.
L'algoritmo degli studenti laureati prevede accuratostrutture molecolari, e sulla base di questo, si può capire come funzionano in diversi campi: questo aiuterà sia nella ricerca biologica di base che nello sviluppo di farmaci.
Proteine - queste sono macchine del genere nel molecolarescala, che svolgono tutti i tipi di funzioni. Per fare qualcosa, possono legarsi ad altre proteine. Se sai che una coppia di proteine è coinvolta in una malattia e capisci anche come interagiscono entrambe, allora puoi provare a creare un farmaco che colpisca lo stesso bersaglio.
Stefan Eismann, dottorando presso l'Università di Stanford
L'intelligenza artificiale ha imparato a trovare concetti fondamentaliproteine fondamentali per la formazione della struttura molecolare. E, cosa importante secondo gli autori, non era precaricato con dati su proteine specifiche, il che avrebbe potuto rendere l'algoritmo sbilanciato nei loro confronti e confondere l'analisi globale.
Pertanto, l'algoritmo trova dati e caratteristiche delle proteine di cui gli scienziati non erano a conoscenza prima.
Durante l'esperimento, l'algoritmo ha affrontato con successocon proteine e dottorandi lo hanno testato su molecole di RNA. Di conseguenza, l'IA ha gestito il puzzle in ogni caso, sebbene non fosse progettata specificamente per le strutture dell'RNA.
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