La compañía Google DeepMind ha publicado los textos fuente del sistema de aprendizaje automático AlphaFold 3, diseñado para predecir la estructura tridimensional de las proteínas y modelar la interacción de las proteínas con otros tipos de moléculas. Este año, se otorgó el Premio Nobel de Química por la creación de los algoritmos de aprendizaje automático implementados en la segunda versión de AlphaFold. El conjunto de herramientas relacionado con AlphaFold 3 está escrito en Python y C++, y se distribuye bajo la licencia CC BY-NC-SA 4.0. Los modelos entrenados se proporcionan bajo un acuerdo de usuario. Separadamente, se lanzó servidor, que permite experimentar con AlphaFold 3 en modo online.
El modelo, que ha sido entrenado con una colección que describe las estructuras de todas las proteínas conocidas y las secuencias de aminoácidos, resuelve el problema del plegamiento de proteínas y permite predecir la estructura tridimensional de nuevas proteínas con una precisión que al menos no es inferior al análisis de laboratorio, y al evaluar la interacción de las proteínas con otros tipos de moléculas, supera significativamente los métodos de predicción existentes. La tercera versión del modelo AlphaFold se distingue por el uso de una nueva arquitectura denominada 'Pairformer', que desarrolla la idea de la arquitectura 'transformer'.
A diferencia de AlphaFold 2, la nueva versión no se limita a proteínas compuestas de una sola cadena polipeptídica, y puede aplicarse para predecir complejos proteicos con ADN y ARN, así como para modelar variantes modificadas de estas moléculas. A AlphaFold se le presenta una lista de moléculas y, como salida, se genera una estructura 3D conjunta que determina la interacción más probable de las moléculas especificadas.
Desde un punto de vista práctico, AlphaFold 3 puede utilizarse para el desarrollo de medicamentos y métodos de tratamiento, así como para la creación de nuevas proteínas. Por ejemplo, se ha diseñado una proteína con AlphaFold capaz de unirse a ciertas células cancerosas, lo que puede ser utilizado en la terapia contra el cáncer de nueva generación. AlphaFold también se usa activamente en el estudio de la interacción de anticuerpos con proteínas para comprender la respuesta inmunitaria humana y en la creación de nuevos anticuerpos.
Fuente: opennet.ru
