Революционизация прогнозирования биологических молекул с помощью AlphaFold от DeepMind

Передовой метод AlphaFold от DeepMind революционный прогноз биологических молекул

Погружаясь в понимание биологических молекул

DeepMind – ведущая лаборатория исследований искусственного интеллекта. Компания Google DeepMind представила последнюю версию своей революционной системы AlphaFold. Это означает значительный скачок в понимании биологических молекул. AlphaFold привлекает внимание своей способностью точно предсказывать структуры белков. Недавно они представили новую модель с расширенными возможностями, которая включает широкий спектр биологически значимых молекул, включая лиганды, нуклеиновые кислоты и посттрансляционные модификации.

С момента ее первого выпуска в 2020 году AlphaFold от Google DeepMind изменила наше представление о белках и их взаимодействиях. Эта передовая технология результат совместных усилий DeepMind и Isomorphic Labs. Они работают вместе, чтобы расширить возможности искусственного интеллекта в молекулярном прогнозировании.

Также читайте: Google DeepMind работает над алгоритмом, превосходящим ChatGPT

Основные особенности новой модели AlphaFold

Ключевые особенности новой модели AlphaFold от Google DeepMind включают:

• Министерство коммерции США создаст Институт по безопасности искусственного интеллекта (ИИ) США для курирования вопросов безопасности ИИ.
• Японская выставка дает представление о том, что роботы будут ключевыми силами в будущих спасательных операциях
• Реальное время обнаружения объектов с помощью SSD однопроходные многоблоковые детекторы

1. Повышенная точность и охват: Новая модель AlphaFold может генерировать предсказания для практически всех молекул в базе данных Protein Data Bank (PDB), достигая атомного уровня точности. Эта передовая точность распространяется на различные классы биомолекул, включая лиганды, белки, нуклеиновые кислоты (ДНК и РНК) и молекулы с посттрансляционными модификациями.
2. Ускорение научных открытий в биомедицине: Благодаря своим расширенным возможностям, AlphaFold готова ускорить биомедицинские открытия, внедряя в жизнь новую эру “цифровой биологии”. Исследователи смогут получать более глубокие представления о путях возникновения болезней, геномике, биоразлагаемых материалах, иммунитете растений, терапевтических целях, механизмах разработки лекарств и новых подходах к инженерии белков и синтетической биологии.
3. Продвижение в области поиска лекарств: Потенциальное воздействие AlphaFold на поиск лекарств особенно перспективно. Модель превосходит известные методы докинга, широко используемые для определения взаимодействий между лигандами и белками. Значительно, она может предсказывать структуры белка-лиганда без необходимости образца структуры белка. Тем самым, это ценный инструмент для разработки новых молекул и потенциальных лекарств.

Последний прогресс, сообщенный в обновлении модели, показал ее удивительную точность и возможности в отношении различных биомолекул, подтверждая ее потенциал в разных научных областях.

AlphaFold: Ведущее предсказание структуры белка

Путь развития AlphaFold начался с предсказания одноцепочечного белка и развился в предсказание сложных структур с несколькими цепочками белков, что в итоге привело к выпуску версии AlphaFold 2.3 в 2022 году. Отмечается, что AlphaFold от Google DeepMind сделала свои предсказания структур практически всех каталогизированных белков свободно доступными через базу данных структуры белков AlphaFold в партнерстве с Европейским институтом биоинформатики EMBL-EBI. До сегодняшнего дня миллионы пользователей из более чем 190 стран получили доступ к базе данных, внесли свой вклад в совершенствование различных научных областей.

Узнайте больше: Как генеративный искусственный интеллект меняет бизнес, здравоохранение и искусство?

Isomorphic Labs использует AlphaFold для прорывов в разработке лекарств и не только

Isomorphic Labs, специализирующаяся на поиске лекарств, выделившаяся из DeepMind, использует новую модель AlphaFold для развития терапевтического проектирования лекарств. Она позволяет быстро и точно характеризовать важные макромолекулярные структуры, важные для лечения заболеваний.

Помимо поиска лекарств, расширенные возможности AlphaFold открывают новые пути для исследования основных биологических процессов. Например, она может предсказывать структуру CasLambda, связанную с crRNA и ДНК, которая является частью семейства CRISPR. Это открывает возможности для более эффективного редактирования генома у животных, растений и микроорганизмов.

Также читайте: Генеративный искусственный интеллект в здравоохранении

Наше мнение

Модель AlphaFold нового поколения от DeepMind готова революционизировать понимание биологических молекул и ускорить научные исследования. Она подчеркивает огромный потенциал искусственного интеллекта в раскрытии тонкостей человеческого организма и природного мира. В то время как DeepMind и Isomorphic Labs продолжают свою передовую работу, научное сообщество с нетерпением ждет дальнейших прогрессов и открытий.