Firma Google DeepMind opublikowała źródła systemu uczenia maszynowego AlphaFold 3, przeznaczonego do przewidywania trójwymiarowej struktury białek oraz modelowania interakcji białek z innymi rodzajami cząsteczek. Za stworzenie algorytmów uczenia maszynowego, które zostały wprowadzone w drugiej wersji AlphaFold, w tym roku przyznano Nagrodę Nobla w dziedzinie chemii. Powiązane z AlphaFold 3 narzędzia napisane są w Pythonie i C++, a ich dystrybucja odbywa się na licencji CC BY-NC-SA 4.0. Wytrenowane modele udostępniane są na podstawie umowy użytkownika. Osobno uruchomiono serwer, który umożliwia eksperymentowanie z AlphaFold 3 w trybie online.
Model, który został wytrenowany na kolekcji opisów struktur wszystkich znanych białek i sekwencji aminokwasowych, rozwiązuje problem fałdowania białka i pozwala przewidywać trójwymiarową strukturę nowego białka z dokładnością przynajmniej nie gorszą niż analiza laboratoryjna, a w ocenie interakcji białek z innymi rodzajami cząsteczek znacząco przewyższa istniejące metody prognozowania. Trzecia wersja modelu AlphaFold różni się wykorzystaniem nowej architektury „Pairformer”, rozwijającej ideę architektury „transformera”.
W przeciwieństwie do AlphaFold 2 nowa wersja nie ogranicza się do białek składających się z jednej łańcucha polipeptydowego, a może być stosowana do przewidywania kompleksów białkowych z DNA i RNA, a także modelowania zmodyfikowanych wersji tych cząsteczek. Do AlphaFold wprowadzany jest wykaz cząsteczek, a na wyjściu generowana jest wspólna struktura 3D, określająca najbardziej prawdopodobne interakcje wskazanych cząsteczek.
Z praktycznego punktu widzenia AlphaFold 3 może być używany do opracowywania leków i metod leczenia, a także tworzenia nowych białek. Na przykład, przy pomocy AlphaFold zaprojektowano białko, które może przyczepiać się do określonych komórek rakowych, co może być stosowane w nowej generacji terapii przeciwnowotworowej. AlphaFold jest również aktywnie wykorzystywany w badaniu interakcji przeciwciał z białkami, aby zrozumieć odpowiedź immunologiczną człowieka oraz tworzyć nowe przeciwciała.
Źródło: opennet.ru
