Das Unternehmen Google DeepMind hat die Quelltexte des maschinellen Lernsystems AlphaFold 3 veröffentlicht, das zur Vorhersage der dreidimensionalen Struktur von Proteinen und zur Modellierung der Wechselwirkungen von Proteinen mit anderen Molekültypen dient. Für die Entwicklung der in der zweiten Version von AlphaFold implementierten Algorithmen des maschinellen Lernens wurde in diesem Jahr der Nobelpreis für Chemie verliehen. Das mit AlphaFold 3 verbundene Werkzeug ist in Python und C++ geschrieben und wird unter der Lizenz CC BY-NC-SA 4.0 vertrieben. Die trainierten Modelle werden auf der Grundlage einer Nutzungsvereinbarung bereitgestellt. Separat wurde gestartet Server, was es ermöglicht, mit AlphaFold 3 im Online-Modus zu experimentieren.
Das Modell, das auf einer Sammlung von Beschreibungen der Strukturen aller bekannten Proteine und Aminosäuresequenzen trainiert wurde, löst das Problem des Protein-Foldings und ermöglicht die Vorhersage der dreidimensionalen Struktur neuer Proteine mit einer Genauigkeit, die zumindest nicht hinter laboranalytischen Methoden zurückbleibt, und bei der Bewertung der Wechselwirkungen von Proteinen mit anderen Molekültypen diese bestehenden Vorhersagemethoden erheblich übertrifft. Die dritte Version des AlphaFold-Modells zeichnet sich durch die Verwendung einer neuen Architektur namens „Pairformer“ aus, die die Idee der „Transformer“-Architektur weiterentwickelt.
Im Gegensatz zu AlphaFold 2 ist die neue Version nicht auf Proteine beschränkt, die aus einer einzigen Polypeptidkette bestehen, sondern kann auch zur Vorhersage von Protein-komplexen mit DNA und RNA sowie zur Modellierung modifizierter Varianten dieser Moleküle angewendet werden. AlphaFold erhält eine Liste von Molekülen als Eingabe und generiert eine gemeinsame 3D-Struktur als Ausgabe, die die wahrscheinlichste Wechselwirkung der angegebenen Moleküle bestimmt.
Praktisch kann AlphaFold 3 zur Entwicklung von Medikamenten und Behandlungsmethoden sowie zur Schaffung neuer Proteine eingesetzt werden. Beispielsweise wurde mit AlphaFold ein Protein entworfen, das an bestimmte Krebszellen binden kann, was in der neuartigen Krebstherapie Verwendung finden könnte. AlphaFold wird auch aktiv bei der Untersuchung der Wechselwirkungen von Antikörpern mit Proteinen eingesetzt, um das menschliche Immunsystem zu verstehen und neue Antikörper zu entwickeln.
Quelle: opennet.ru
