p>Компания DeepMind, принадлежащая компании Alphabet (Google), сообщила о существенном прорыве в предсказании фолдинга (сворачивания) белков. Белки собираются из линейных последовательностей аминокислот, которые после синтеза принимают уникальную пространственную форму и таких форм неисчислимое множество. Это задача не для экспериментатора, а для ИИ, с чем платформа DeepMind справилась на ура. Открытие ведёт к новым лекарствам и многому другому.

Из сотен миллионов белков (комбинаций аминокислот) изучено только 0,1 % соединений, чья пространственная форма также хорошо известна. Неизвестные белки, а также соединения, которые ещё не были подтверждены экспериментальным путём, учёные пытаются предсказать с помощью компьютеров. Но до сих пор никто не мог с достаточной степенью точности вычислить, какую 3D-форму примет белок из заданных набора и последовательностей аминокислот.

Для определения эффективности алгоритмов (ИИ) в деле предсказания сворачивания белка раз в два года проводится конкурс CASP (Critical Asessement of techniques for protein Structure Prediction). Алгоритмы «сворачивают» неизвестные белки, структуру которых изучают позже и сравнивают с результатами предсказания. В конкурсе этого года, сообщает DeepMind, алгоритм AlphaFold предсказал пространственную структуру белка со средней оценкой 92,4 балла по метрике Global Distance Test (GDT). Отметим, 90 баллов GDT считаются достоверным результатом для экспериментального подтверждения. Это означает, что алгоритм справился с работой лучше экспериментаторов, не говоря о значительно меньше потраченном времени на предсказание.

Проблема предсказания сворачивания белка считается одной из 125 важнейших для решения задач современности, а также одной из величайших проблем биологии за последние 50 лет. Если алгоритм DeepMind настолько хорош в этом, как заявляет компания, то нас может ждать прорыв в открытии новых лекарств, вакцин и в понимании возникновения и течения многих болезней.