Nel nuovo lavoro, gli autori hanno creato una rete neurale che determina quale forma assumerà una particolare proteina.
La forma della proteina viene ora calcolata utilizzandoun acceleratore di particelle, che fornisce fotografie tridimensionali di molecole proteiche, o con l'aiuto di un supercomputer, che calcola la loro struttura secondo le leggi della chimica e della fisica quantistica.
Gli autori hanno creato l'algoritmo evoformer, checerca di determinare la struttura di singoli segmenti di molecole proteiche, rappresentandoli sotto forma di un albero di grafici tridimensionale, un'astrazione matematica che consiste in un insieme di oggetti collegati a coppie tra loro. Evoformer li collega tra loro, sulla base di esempi già noti, e modifica gradualmente la struttura delle connessioni e la posizione dei nodi, avvicinandosi all'ottimale.
Successivamente, hanno combinato tali algoritmi e creato una rete neurale AlphaFold2.
L'anno scorso avevamo già presentato la prima versioneil nostro sistema, AlphaFold, che è stato in grado di prevedere la struttura delle proteine con una precisione quasi atomica nell’ambito della competizione CASP13. Ora ne abbiamo creato una nuova versione, che supera notevolmente tutti i concorrenti in termini di velocità e precisione. Inoltre, il suo codice sorgente è completamente aperto.
Demis Hassabis, amministratore delegato di Deepmind
Di conseguenza, la rete neurale ricostruisce la forma tridimensionale con precisione atomica in circa 10 minuti, con un errore di 0,096 nanometri per ciascun atomo all'interno della proteina.
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