최근 몇 년 동안 AI 알고리즘은 단백질의 공간 구조를 결정하는 세 가지 고전적인 실험 방법에 추가되었으며 모든 것이 바뀌었습니다. DeepMind(Google)의 AlphaFold 패키지는 몇 달 안에 과학에 알려진 거의 모든 단백질의 공간 구조를 나타낼 것을 약속합니다. 이것은 약리학, 의학 및 산업 분야의 돌파구가 될 것입니다. 그러나 가장 중요한 것은 무한한 가능성으로 생명 공학의 새로운 수준에 도달하는 것입니다.
스위스 과학자들에 따르면, 우리는 컴퓨터로 설계된 주어진 3차원 단백질 구조에 대한 인공 유전자를 계산한 다음 그 유전자를 합성하기 직전에 있다고 합니다. 생명 공학에서 이것은 새로운 약제, 백신 또는 산업용 효소를 포함하여 미생물로부터 인공 단백질을 생산할 수 있는 길을 열어줍니다.
수십억 년 동안 진화는 생물학적 정보를 DNA에 저장하여 먼저 RNA 분자로 변환한 다음 단백질로 변환했습니다. 역 과정은 자연에 존재하지 않으므로 단백질은 아미노산으로 분해된 다음 RNA 코드로 분해되어 DNA에 기록됩니다. 그러나 인공 알고리즘은 이러한 역과정을 허용합니다.
컴퓨터 알고리즘의 도움으로 프레임워크의 일종인 명확하게 정의된 기능을 가진 주어진 구성의 단백질 컴퓨터 모델을 구축할 수 있습니다. 그런 다음 AI는 인공 단백질을 조립하는 데 필요한 아미노산의 유형과 서열을 결정합니다. 이러한 서열을 알면 필요한 RNA 조합을 결정하고 이미 DNA에 적절한 변경을 가하는 것이 쉽습니다. 그러면 그 과정은 저절로 진행될 것입니다. 인공 유전자는 완전히 프로그래밍된 속성을 가진 유기체의 모든 발달 과정과 생명을 결정할 것입니다. 과학자들은 새로운 전망에 기뻐합니다.
2021-08-20 16:08:14
작가: Vitalii Babkin