Bioloģisko molekulu trīsdimensiju formas noteikšana ir vissarežģītākā problēma mūsdienu bioloģijā.
Jaunā darba autori izmantoja mašīnas metodesmācījās un izstrādāja pieeju, kas atrisina šo problēmu, jo tā paredz precīzu to struktūru. Pētnieki atzīmē, ka viņu pieeju var piemērot pat molekulām un struktūrām, kuras ir visgrūtāk noteikt eksperimentāli.
Absolventu algoritms paredz precīzumolekulārās struktūras, un, pamatojoties uz to, var saprast, kā tās darbojas dažādās jomās: tas palīdzēs gan fundamentālos bioloģiskos pētījumos, gan zāļu izstrādē.
Olbaltumvielas - tās ir šādas mašīnas molekulārimēroga, kas veic visdažādākās funkcijas. Lai kaut ko darītu, tie var saistīties ar citiem proteīniem. Ja zināt, ka daži proteīni ir iesaistīti slimībā, kā arī saprotat, kā tie abi mijiedarbojas, varat mēģināt izveidot zāles, kas trāpīs vienam un tam pašam mērķim.
Stefans Eismans, Stenfordas universitātes doktorants
AI iemācījās atrast pamatjēdzienusolbaltumvielas, kas ir svarīgas molekulārās struktūras veidošanā. Un, kas ir svarīgi, pēc autoru domām, tajā nebija iepriekš ielādēti dati par konkrētiem proteīniem, kas varētu padarīt algoritmu neobjektīvu pret tiem un sajaukt globālo analīzi.
Tāpēc algoritms atrod datus un proteīnu īpašības, par kurām zinātnieki iepriekš nebija informēti.
Eksperimenta laikā algoritms veiksmīgi tika galāar proteīniem un maģistranti to pārbaudīja uz RNS molekulām. Tā rezultātā AI katrā gadījumā pārvaldīja mīklu, lai gan tā nebija īpaši izstrādāta RNS struktūrām.
Lasīt Tālāk:
Kosmosa kuģis vairāku kilometru attālumā: viss, kas ir zināms par Ķīnas jauno projektu
COVID-19 mutācijas, un vakcīnas tiek modernizētas: kā rīkoties ar jauniem celmiem
Ir parādījies superkondensators putekļu plankuma lielumā: tas ir 3 tūkstošus reižu mazāks nekā tā analogi