アミノ酸の配列は、互いに組み合わされると、何億もの奇妙なタンパク質の形に折りたたまれますが、これは予測することができず、実験室で研究するだけでした。生物学におけるAIテクノロジーの出現で進歩が概説され、現在、ブレークスルーが準備されています-GoogleのDeepMindの構造は、科学で知られているすべてのタンパク質の形をすぐに提示することを約束します。生物学における発見。
DeepMindはまだGoogleを離れることができていませんが、予測されるすべてのタンパク質形態のオープンデータベースを作成することを約束しています。これは数ヶ月以内に起こり、生物学の歴史の中で最も野心的な出来事になることを約束します。タンパク質形状予測プログラムは多くの企業や研究チームによって開発されていますが、AlphaFoldDeepMindパッケージは形状予測で最高の精度を示しています。これらのツールはパブリックドメインであり、既製のタンパク質データベースは世界中の生物学者の作業を大いに促進します-それを持って使ってください。
AlphaFoldは、タンパク質の形状を原子精度で予測できます。しかし、精度がさらに低いと、新薬の開発が可能になり、これまで研究されていなかったタンパク質のおおよその空間構成に関する情報が提供されます。したがって、過去10年間で生物学者がヒトタンパク質のわずか17％の構造を研究できた場合、AlphaFoldは数週間でヒトタンパク質形態のベースを2倍の36％にしました。この情報はまだ検証されていませんが、AlphaFoldアルゴリズムは、その能力がほぼ間違っていることを以前に証明しています。
DeepMindは、ヒトのタンパク質に加えて、酵母からミバエ、マウスなど、最大で数億のタンパク質形態まで、最も研究されている20の生物のタンパク質形態を提示することを約束します。現在、DeepMindデータベースには35万の予測タンパク質フォームに関する情報が含まれていますが、数か月以内に1億以上のフォームに拡張され、科学でほぼすべてのタンパク質が知られるようになります。他のタンパク質と組み合わせたときに空間的な形をとるタンパク質は、まだ研究に向いていませんが、これはAIの次のナッツになるでしょう。
2021-07-23 18:31:10
著者: Vitalii Babkin