Jauns neironu tīkls paredz olbaltumvielu 3D formu 10 minūtēs

Jaunajā darbā autori izveidoja neironu tīklu, kas nosaka, kādā formā būs konkrētais proteīns.

molekula atbilstoši aminoskābju secībai, no kuras tā sastāv. Tas palīdzēs izveidot zāles.

Olbaltumvielu forma tagad tiek aprēķināta, izmantojotdaļiņu paātrinātājs, kas dod trīsdimensiju olbaltumvielu molekulu fotogrāfijas vai ar superdatora palīdzību, kas aprēķina to struktūru saskaņā ar ķīmijas un kvantu fizikas likumiem.

Autori izveidoja evoformera algoritmu, kasmēģina noteikt atsevišķu proteīnu molekulu segmentu struktūru, attēlojot tos trīsdimensiju grafiku koka veidā — matemātisku abstrakciju, kas sastāv no objektu kopas, kas savienoti pa pāriem savā starpā. Evoformer savieno tos savā starpā, pamatojoties uz jau zināmiem piemēriem, un pakāpeniski maina savienojumu struktūru un mezglu izvietojumu, tuvojoties optimālajam.

Pēc tam viņi apvienoja šādus algoritmus un izveidoja neironu tīklu AlphaFold2. 

Pagājušajā gadā mēs jau prezentējām pirmo versijumūsu sistēma AlphaFold, kas CASP13 konkursa ietvaros spēja paredzēt proteīnu struktūru ar gandrīz atomu precizitāti. Tagad esam radījuši jaunu tā versiju, kas ātrumā un precizitātē manāmi pārspēj visus konkurentus. Turklāt tā pirmkods ir pilnībā atvērts. 

Demis Hassabis, Deepmind izpilddirektors

Rezultātā neironu tīkls ar atomu precizitāti rekonstruē trīsdimensiju formu aptuveni 10 minūtēs ar kļūdu 0,096 nanometri katram atomam proteīnā. 

Lasīt vairāk:

Paskaidroja, kā Visums atspoguļojas melno caurumu tuvumā

Masveida saindēšanās un jaunas civilizācijas nāves versijas: kā mainījās mūsu zināšanas par maijiem

Zemes orbītas izmaiņas veicināja sarežģītas dzīves parādīšanos uz planētas