Nowa sieć neuronowa przewiduje trójwymiarowy kształt białka w 10 minut

W nowej pracy autorzy stworzyli sieć neuronową, która określa, jaką formę przybierze dane białko.

cząsteczka, zgodnie z sekwencją aminokwasów, z których się składa. Pomoże to w tworzeniu leków.

Kształt białka jest teraz obliczany za pomocąakceleratorem cząstek, który daje trójwymiarowe zdjęcia cząsteczek białek lub za pomocą superkomputera, który oblicza ich strukturę zgodnie z prawami chemii i fizyki kwantowej.

Autorzy stworzyli algorytm evoformera, którypróbuje określić strukturę poszczególnych segmentów cząsteczek białka, przedstawiając je w postaci trójwymiarowego drzewa grafów – abstrakcji matematycznej, składającej się ze zbioru obiektów połączonych ze sobą parami. Evoformer łączy je ze sobą na podstawie znanych już przykładów i stopniowo zmienia strukturę połączeń oraz położenie węzłów, zbliżając się do optymalnego.

Następnie połączyli takie algorytmy i utworzyli sieć neuronową AlphaFold2. 

W zeszłym roku zaprezentowaliśmy już pierwszą wersjęnasz system AlphaFold, który w ramach konkursu CASP13 był w stanie przewidzieć strukturę białek z niemal atomową dokładnością. Teraz stworzyliśmy jego nową wersję, która zauważalnie przewyższa wszystkich konkurentów szybkością i dokładnością. Co więcej, jego kod źródłowy jest całkowicie otwarty. 

Demis Hassabis, dyrektor generalny Deepmind

W rezultacie sieć neuronowa rekonstruuje trójwymiarowy kształt z atomową precyzją w ciągu około 10 minut, z błędem wynoszącym 0,096 nanometra na każdy atom wewnątrz białka. 

Czytaj więcej:

Wyjaśnił, w jaki sposób wszechświat odbija się w pobliżu czarnych dziur

Masowe zatrucia i nowe wersje śmierci cywilizacji: jak zmieniła się nasza wiedza o Majach

Zmiany orbity Ziemi przyczyniły się do powstania złożonego życia na planecie