ในงานวิจัยชิ้นใหม่นี้ ผู้เขียนได้สร้างโครงข่ายประสาทเทียมขึ้นมาเพื่อกำหนดว่าโปรตีนชนิดใดจะใช้ในรูปแบบใด
ตอนนี้รูปร่างของโปรตีนคำนวณโดยใช้เครื่องเร่งอนุภาคซึ่งให้ภาพถ่ายสามมิติของโมเลกุลโปรตีนหรือด้วยความช่วยเหลือของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ซึ่งคำนวณโครงสร้างตามกฎของเคมีและฟิสิกส์ควอนตัม
ผู้เขียนได้สร้างอัลกอริธึม evoformer ซึ่งพยายามกำหนดโครงสร้างของแต่ละส่วนของโมเลกุลโปรตีน โดยแสดงไว้ในรูปแบบของแผนภูมิต้นไม้สามมิติ ซึ่งเป็นนามธรรมทางคณิตศาสตร์ที่ประกอบด้วยชุดของวัตถุที่เชื่อมต่อกันเป็นคู่กัน Evoformer เชื่อมต่อพวกมันเข้าด้วยกันตามตัวอย่างที่ทราบอยู่แล้ว และค่อยๆ เปลี่ยนโครงสร้างของการเชื่อมต่อและตำแหน่งของโหนด โดยเข้าใกล้จุดที่เหมาะสมที่สุด
จากนั้น พวกเขารวมอัลกอริธึมดังกล่าวและสร้างโครงข่ายประสาทเทียม AlphaFold2
ปีที่แล้วเราได้นำเสนอเวอร์ชันแรกไปแล้วระบบ AlphaFold ของเรา ซึ่งสามารถทำนายโครงสร้างของโปรตีนได้ด้วยความแม่นยำเกือบระดับอะตอม ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการแข่งขัน CASP13 ตอนนี้เราได้สร้างเวอร์ชันใหม่ขึ้นมาซึ่งเหนือกว่าคู่แข่งอย่างเห็นได้ชัดในด้านความเร็วและความแม่นยำ นอกจากนี้ซอร์สโค้ดของมันยังเปิดอยู่โดยสมบูรณ์
เดมิส ฮาสซาบิส ซีอีโอของ Deepmind
เป็นผลให้โครงข่ายประสาทเทียมสร้างรูปร่างสามมิติขึ้นใหม่ด้วยความแม่นยำของอะตอมในเวลาประมาณ 10 นาที โดยมีข้อผิดพลาด 0.096 นาโนเมตรสำหรับแต่ละอะตอมภายในโปรตีน
อ่านเพิ่มเติม:
อธิบายว่าจักรวาลสะท้อนใกล้หลุมดำอย่างไร
พิษจำนวนมากและรูปแบบใหม่ของการตายของอารยธรรม: ความรู้ของเราเกี่ยวกับมายาเปลี่ยนไปอย่างไร
การเปลี่ยนแปลงในวงโคจรของโลกมีส่วนทำให้เกิดสิ่งมีชีวิตที่ซับซ้อนบนโลกใบนี้