Determinar a forma tridimensional das moléculas biológicas é o problema mais desafiador da biologia moderna.
Os autores do novo trabalho usaram os métodos da máquinaaprendendo e desenvolveu uma abordagem que resolve este problema, pois prevê sua estrutura exata. Os pesquisadores observam que sua abordagem pode ser aplicada até mesmo a moléculas e estruturas que são mais difíceis de determinar experimentalmente.
Algoritmo de alunos de pós-graduação prevêestruturas moleculares e, com base nisso, pode-se entender como funcionam em diferentes campos: isso ajudará tanto na pesquisa biológica básica quanto no desenvolvimento de medicamentos.
Proteínas - estas são máquinas no molecularescala, que executa todos os tipos de funções. Para fazer alguma coisa, eles podem se ligar a outras proteínas. Se você sabe que um par de proteínas está envolvido em uma doença e também entende como ambas interagem, então você pode tentar fazer um medicamento que atinja o mesmo alvo.
Stefan Eismann, estudante de doutorado na Universidade de Stanford
IA aprendeu a encontrar conceitos fundamentaisproteínas que são fundamentais para a formação da estrutura molecular. E, o que é mais importante, segundo os autores, ele não foi pré-carregado com dados sobre proteínas específicas, o que poderia tornar o algoritmo tendencioso para elas e confundir a análise global.
Portanto, o algoritmo encontra dados e características de proteínas que os cientistas não conheciam antes.
Durante o experimento, o algoritmo lidou com sucessocom proteínas e alunos de pós-graduação testaram em moléculas de RNA. Como resultado, a IA gerenciou o quebra-cabeça em todos os casos, embora não tenha sido projetado especificamente para estruturas de RNA.
Ler Avançar:
Uma nave espacial a vários quilômetros de distância: tudo o que se sabe sobre o novo projeto da China
COVID-19 sofre mutação e vacinas são modernizadas: como lidar com novas cepas
Surgiu um supercapacitor do tamanho de uma partícula de poeira: é 3 mil vezes menor que seus análogos