In het nieuwe werk creëerden de auteurs een neuraal netwerk dat bepaalt welke vorm een bepaald eiwit zal aannemen.
De eiwitvorm wordt nu berekend meteen deeltjesversneller, die driedimensionale foto's van eiwitmoleculen geeft, of met behulp van een supercomputer, die hun structuur berekent volgens de wetten van de chemie en de kwantumfysica.
De auteurs creëerden het evoformer-algoritme, datprobeert de structuur van individuele segmenten van eiwitmoleculen te bepalen, door ze weer te geven in de vorm van een driedimensionale boom van grafieken - een wiskundige abstractie die bestaat uit een reeks objecten die in paren met elkaar zijn verbonden. Evoformer verbindt ze met elkaar, gebaseerd op reeds bekende voorbeelden, en verandert geleidelijk de structuur van verbindingen en de locatie van knooppunten, waardoor het optimale wordt benaderd.
Vervolgens combineerden ze dergelijke algoritmen en creëerden een neuraal netwerk AlphaFold2.
Vorig jaar presenteerden we al de eerste versieons systeem, AlphaFold, dat in staat was om de structuur van eiwitten met bijna atomaire nauwkeurigheid te voorspellen als onderdeel van de CASP13-competitie. Nu hebben we er een nieuwe versie van gemaakt, die alle concurrenten merkbaar overtreft in snelheid en nauwkeurigheid. Bovendien is de broncode volledig open.
Demis Hassabis, CEO van Deepmind
Als gevolg hiervan reconstrueert het neurale netwerk de driedimensionale vorm met atomaire precisie in ongeveer 10 minuten, met een fout van 0,096 nanometer voor elk atoom in het eiwit.
Lees verder:
Uitgelegd hoe het heelal wordt weerkaatst in de buurt van zwarte gaten
Massavergiftiging en nieuwe versies van de dood van de beschaving: hoe onze kennis over de Maya's veranderde
Veranderingen in de baan van de aarde hebben bijgedragen aan de opkomst van complex leven op de planeet