„Google Deepmind“ dirbtinio intelekto grupė paskelbė sukūrusi dirbtinio intelekto pagrindu veikiančią programą „Alpha Fold“, kuri labai daug laiko, pastangų ir žmogiškų išteklių reikalaujančią užduotį galės atlikti per kelias dienas.
Anot ekspertų, jei „Alpha Fold“ iš tiesų bus toks efektyvus ir tikslus įrankis, kaip skelbia „Google“, tai reikš, kad jis buvo sukurtas net keliais dešimtmečiais anksčiau nei tikėjosi ekspertai. O jo reikšmė mokslui ir medicinai bus sunkiai išmatuojama – gali būti, kad visiškai pasikeis požiūris į kai kurių ligų gydymą.
Yra žinoma apie 200 mln. baltymų. Tačiau vos nedidelė jų dalis buvo išanalizuoti tiek, kad mokslininkai aiškiai suprastų kaip jie atrodo ir kaip veikia. Ir netgi tais atvejais, kai baltymai yra iš tiesų gerai išanalizuoti, kiekvieno jų tyrimams gana dažnai prireikdavo didelių mokslininkų grupių, brangios, milijonus kainuojančios įrangos ir daug laiko sąnaudų reikalaujančių metodų taikymo.
„Google DeepMind“ šį dirbtinio intelekto projektą vykdė kartu su mokslininkų grupe, pavadinta CASP14 („14th Community Wide Experiment on the Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction“), siekusia pažangos baltymų analizės srityje dar nuo 1994 metų.
„Baltymai yra be galo sudėtingos molekulės. Tiksli jų trimatė struktūra yra esminis veiksnys, lemiantis jų atliekamus vaidmenis. Pavyzdžiui, insulinas reguliuoja cukraus koncentraciją kraujyje, o antikūnai leidžia mums kovoti su infekcijomis. Net mažos permainos šių gyvybiškai svarbių molekulių struktūroje gali katastrofiškai paveikti mūsų sveikatą, todėl vienas iš efektyviausių būdų perprasti ligą ir ieškoti jos gydymo būdų yra analizuoti su ta liga susijusius baltymus. Žmonių organizmuose baltymų yra dešimtys tūkstančių, kitose rūšyse, įskaitant bakterijas ir virusus – milijardai, tačiau vos vieno baltymo formos nustatymas reikalauja brangios įrangos ir gali užtrukti metų metus“, – sakė CASP14 tarybos vadovas dr. Johnas Moultas.
Po naujausio savo įrankio bandymo „Google DeepMind“ nustatė, kad „AlphaFold“ sugebėjo dviejų trečdalių baltymų struktūrą aprašyti taip pat tiksliai, kaip ir naudojant standartinius laboratorinių eksperimentų metodus. Dirbtinio intelekto darbo rezultatai buvo publikuoti internete, todėl juos gali įvertinti bet kuris tuo besidomintis mokslininkas.
Bet net dabar „AlphaFold“ projekto autoriai teigia, kad dar reikia nuveikti daug darbo, įskaitant išsiaiškinimą, kokiu būdu keli skirtingi baltymai suformuoja baltyminius kompleksus ir kaip baltymai sąveikauja su DNR grandinėmis.
„DeepMind“ ketina recenzuojamam žurnalui pateikti straipsnį, kuris jų darbą leistų įvertinti platesnei mokslininkų bendruomenei.
Nobelio premijos laureatas, prof. Venki Ramakrishnanas sakė: „Šis skaičiuojamasis darbas parodo neįtikėtiną pažangą sprendžiant baltymų susivyniojimo uždavinį – milžinišką, 50 metų senumo biologijos klausimą. Ir jis įvykdytas netgi dešimtmečiais anksčiau, nei prognozavo daugelis šioje srityje dirbančių ekspertų. Bus labai įdomu pamatyti, kokiais būdais šis įrankis fundamentaliai pakeis biologinius tyrimus“.
„DeepMind“ pažymėjo, kad baltymų struktūros prognozavimas, be kitų svarbių dalykų, taip pat gali pasitarnauti prognozuojant ir atsaką į ateities pandemijas. Be to, kompiuteris jau buvo įdarbinęs dirbtinį intelektą nustatinėjant COVID-19 sukeliančio SARS-CoV-2 viruso baltymų struktūras.
