IT Industrija
🔥 Najčitanije
🔥 Najčitanije
AlphaFold 2, program kompanije DeepMind, praktično je rešio jedan od najvećih problema sa kojima su se biolozi suočavali — određivanje trodimenzionalnog oblika proteina na osnovu sekvence njegovih amino-kiselina.
O čemu se radi?
Proteini su od suštinskog značaja za život jer podržavaju gotovo sve njegove funkcije, a uloga je u velikom delu određena njihovom jedinstvenom 3D strukturom. U molekularnoj biologiji je zbog toga nastao i aksiom koji glasi „struktura je funkcija”.
Naučnici se već dugo pitaju kako na osnovu sastavnih delova proteina — lanaca različitih amino-kiselina — mogu da predvide brojna uvijanja i savijanja koja će dati njegov konačan oblik. Tako je nastao takozvani „problem savijanja proteina” koji već pedeset godina stoji kao ogroman izazov u polju biologije.
Pošto bi rešavanje ovog problema bilo od izuzetno velikog značaja za nauku, stvoreno je i „takmičenje” pod nazivom Critical Assessment of Structure Prediction (CASP). Ove godine je učestvovalo više od 100 timova, a program DeepMind-a, kompanije koja je u vlasništvu Google-a, odneo je pobedu.
Međutim, ne samo da se AlphaFold 2 pokazao kao najbolji, već su organizatori ocenili da je rešio čitav problem. Program je dostigao preciznost koja može da se uporedi sa mukotrpnim, dugotrajnim laboratorijskim metodama. Kada se uporede rezultati za sve proteine koje je AlphaFold rešavao, medijana rezultata je 92,5 od mogućih 100 bodova, dok je uobičajeni skor za eksperimentalne metode 90 poena. Kada se posmatraju samo najteži proteini koje je rešavao, rezultat AlphaFold-a pada, ali ne značajno — dobio je 87 bodova.
Jedno je kada tehnološka kompanija hvali svoje rešenje, ali sasvim je drugo kada priznanja dolaze od strane relevantnih ljudi iz drugih zajednica. Ovoga puta potvrde da je ovo „ogromna stvar” dolaze od brojnih znamenitih biologa, kao i od časopisa Nature.
Oni naglašavaju da bi tačno predviđanje strukture proteina značajno ubrzalo pokušaje da se razumeju gradivni blokovi ćelija i omogućilo brži i napredniji razvoj lekova. Veliki broj najvećih izazova današnjeg sveta — kao što su lečenje raznih bolesti i pronalaženje enzima koji mogu da razgrade industrijski otpad — vezani su za proteine i njihovu ulogu.
Iz samog DeepMind-a su izjavili kako su već započeli rad sa nekoliko grupa naučnika, a da će se u početku fokusirati na malariju, bolest spavanja i parazitsku bolest lišmanijazu.
Naučnici napominju i da AlphaFold neće zatvoriti laboratorije koje koriste eksperimentalne metode da reše problem strukture proteina. Ipak, ovo znači da bi podaci lošijeg kvaliteta, koje je lakše prikupiti, bili sasvim dovoljni da se dobije dobra struktura.
„Ovo će osnažiti novu generaciju molekularnih biologa da postavlja naprednija pitanja. Moraće mnogo više da razmišljaju, a manje da drže pipetu”, izjavio je biolog sa Instituta Maks Plank, koji je procenjivao učinak timova na CASP-u.
Uspeh programa predstavlja i prekretnicu za DeepMind, koji je do sada bio najpoznatiji po tome što je pomoću veštačke inteligencije postigao neverovatne rezultate u igrama kao što je Go. Naravno, cilj kompanije nikada nije bio da se na tome zaustave, već žele da razviju program koji je sposoban da postigne inteligenciju sličnu ljudskoj. Rešavanje bitnih naučnih izazova je sigurno jedna od najvažnijih primena veštačke inteligencije.