No novo trabalho, os autores criaram uma rede neural que determina a forma que uma determinada proteína assumirá.
A forma da proteína agora é calculada usandoum acelerador de partículas, que fornece fotografias tridimensionais de moléculas de proteínas, ou com a ajuda de um supercomputador, que calcula sua estrutura de acordo com as leis da química e da física quântica.
Os autores criaram o algoritmo evoformer, quetenta determinar a estrutura de segmentos individuais de moléculas de proteínas, representando-os na forma de uma árvore tridimensional de gráficos – uma abstração matemática que consiste em um conjunto de objetos conectados em pares entre si. O Evoformer os conecta entre si, com base em exemplos já conhecidos, e altera gradativamente a estrutura das conexões e a localização dos nós, aproximando-se do ideal.
Em seguida, eles combinaram esses algoritmos e criaram uma rede neural AlphaFold2.
No ano passado já apresentamos a primeira versãonosso sistema, AlphaFold, que foi capaz de prever a estrutura das proteínas com precisão quase atômica como parte da competição CASP13. Agora criamos uma nova versão que supera visivelmente todos os concorrentes em velocidade e precisão. Além disso, seu código-fonte é totalmente aberto.
Demis Hassabis, CEO da Deepmind
Como resultado, a rede neural reconstrói a forma tridimensional com precisão atômica em cerca de 10 minutos, com um erro de 0,096 nanômetros para cada átomo dentro da proteína.
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