인공 지능은 생물학에서 가장 어려운 문제 중 하나를 해결했습니다.

단백질의 구조와 행동에 대한 오래되고 매우 복잡한 과학적 문제는 새로운 AlphaFold 인공 지능 시스템에 의해 해결되었습니다. DeepMind 과학자들은 그들이 만든 인공 지능이 아미노산 서열에서 어떤 XNUMX 차원 형태의 단백질이 형성 될지 예측할 수 있음을 보여주었습니다.

단백질이 어떤 XNUMX 차원 형태를 취할지 예측하는 것은 반세기 동안 과학자들에게 수수께끼였습니다. 아미노산 서열을 기반으로 단백질의 구조를 정확하게 예측하는 능력은 생명 과학 및 의학에 큰 도움이 될 것입니다. 그것은 세포의 구성 요소를 이해하려는 노력을 크게 가속화하고 신약을 더 빨리 개발할 수있게합니다.

팀 Deepmind 개발 된 인공 지능이 문제를 해결했습니다. 고급 알고리즘 개발에 많은 성공을 거둔 Google 계열사입니다. 몇 년 전에 당신은 AlphaGo 프로그램 바둑의 달인이 여러 번 연주했습니다. AlphaStar로 알려진 또 다른 인공 지능은 실시간 전략 게임 StarCraft II에서 플레이어의 99,8 %보다 나은 것으로 나타 났지만 새로운 인공 지능 인 AlphaFold를 달성하면 게임에서 좋은 결과를 능가합니다.

알파 폴드

AlphaFold는 생물학에서 가장 큰 문제 중 하나 인 아미노산 서열을 기반으로 단백질의 XNUMX 차원 형태를 결정하는 데 큰 진전을 이루었습니다. DeepMind 연구팀이 개발 한 인공 지능은 격년으로 개최되는 CASP 대회 (구조 예측의 비판적 평가) 약 100 개의 다른 팀과 경쟁하여 100 차원 단백질 모양을 예측할 수있는 시스템을 개발했습니다. 대회에서 연구팀은 약 XNUMX 개의 단백질에 대한 아미노산 서열을 받고이를 기반으로 구조를 개발해야합니다.

팀이 얻은 결과는 실험실 작업의 결과와 비교됩니다.
전문가들은 AlphaFold가 수행 한 작업에 깊은 인상을 받았습니다. 그들은 이것이 신약의 급진적 가속화를 포함하여 광범위한 영향을 미칠 것이라고 지적합니다. -DeepMind 팀이 성취 한 것은 환상적이며 구조 생물학 및 단백질 연구의 미래를 바꿀 것입니다. "European Institute of Bioinformatics의 은퇴 이사 인 Janet Thornton은 말합니다.-이것은 50 년 전의 문제였습니다. 제 생애에 "메릴랜드 대학 Shady Grove의 John Moult이자 CASP의 공동 설립자입니다.

AlphaFold는 2018 년에 처음으로 CASP에 참여했습니다. 그녀는 대회 결승 테이블에서 XNUMX 위를 차지했습니다. 그러나 런던의 DeepMind 알고리즘은 올해 모두를 놀라게했습니다. 경쟁에서도 AlphaFold가 놀랍도록 잘 작동하여 생물학 혁명을 예고 할 수 있음을 보여주었습니다.

-게임의 돌파구입니다. 그것은 의학, 연구 및 생명 공학을 변화시킬 것입니다. 그것은 모든 것을 바꿀 것입니다. "라고 CASP에서 다양한 팀의 성과를 평가 한 튀빙겐에있는 막스 플랑크 발달 생물학 연구소의 생물학자인 Andrei Lupas는 강조합니다.