A empresa Google DeepMind publicou os textos fonte do sistema de aprendizado de máquina AlphaFold 3, que é destinado à previsão da estrutura tridimensional de proteínas e à modelagem da interação entre proteínas e outros tipos de moléculas. Este ano, o Nobel de Química foi concedido pela criação dos algoritmos de aprendizado de máquina implementados na segunda versão do AlphaFold. O conjunto de ferramentas associado ao AlphaFold 3 é escrito em Python e C++ e distribuído sob a licença CC BY-NC-SA 4.0. Os modelos treinados são fornecidos com base em um acordo de usuário. Um serviço separado foi lançado servidor, permitindo experimentar com o AlphaFold 3 em modo online.
O modelo, que foi treinado em uma coleção com descrições das estruturas de todas as proteínas conhecidas e sequências de aminoácidos, resolve o problema da dobragem de proteínas e permite prever a estrutura tridimensional de novas proteínas com precisão, pelo menos não inferior à análise laboratorial, e ao avaliar a interação entre proteínas e outros tipos de moléculas, supera significativamente os métodos de previsão existentes. A terceira versão do modelo AlphaFold é caracterizada pelo uso de uma nova arquitetura chamada “Pairformer”, que desenvolve a ideia da arquitetura “transformer”.
Diferente do AlphaFold 2, a nova versão não se limita a proteínas compostas por uma única cadeia polipeptídica e pode ser aplicada à previsão de complexos proteicos com DNA e RNA, bem como à modelagem de variantes modificadas dessas moléculas. Para o AlphaFold, uma lista de moléculas é inserida como entrada, e uma estrutura 3D conjunta é gerada como saída, definindo a interação mais provável entre as moléculas especificadas.
Do ponto de vista prático, o AlphaFold 3 pode ser usado para o desenvolvimento de medicamentos e métodos de tratamento, bem como para a criação de novas proteínas. Por exemplo, utilizando o AlphaFold, foi projetada uma proteína capaz de se ligar a células cancerosas específicas, o que pode ser empregado em terapias contra o câncer de nova geração. O AlphaFold também é amplamente utilizado no estudo da interação de anticorpos com proteínas para compreender a resposta imunológica humana e criar novos anticorpos.
Fonte: opennet.ru
