Compania Google DeepMind a publicat codurile sursă ale sistemului de învățare automată AlphaFold 3, destinat prezicerii structurii tridimensionale a proteinelor și modelării interacțiunii proteinelor cu alte tipuri de molecule. Pentru crearea algoritmilor de învățare automată, implementați în a doua versiune AlphaFold, anul acesta a fost decernat Premiul Nobel pentru Chimie. Instrumentele asociate cu AlphaFold 3 sunt scrise în Python și C++ și sunt distribuite sub licența CC BY-NC-SA 4.0. Modelele antrenate sunt furnizate pe baza unui acord de utilizare. A fost lansată separat serverul, care permite experimentarea cu AlphaFold 3 în mod online.
Modelul, care a fost antrenat pe o colecție ce descrie structurile tuturor proteinelor cunoscute și secvențelor de aminoacizi, rezolvă problema plierii proteinelor și permite prognozarea structurii tridimensionale a proteinelor noi cu o precizie cel puțin la fel de bună ca analiza de laborator, iar în evaluarea interacțiunii proteinelor cu alte tipuri de molecule, depășește semnificativ metodele existente de prognoză. A treia versiune a modelului AlphaFold se diferențiază prin utilizarea unei noi arhitecturi „Pairformer”, care dezvoltă ideea arhitecturii „transformer”.
Spre deosebire de AlphaFold 2, noua versiune nu se limitează la proteine formate dintr-un singur lanț polipeptidic și poate fi utilizată pentru prezicerea complexelor proteice cu ADN și ARN, precum și pentru modelarea variantelor modificate ale acestor molecule. Lista moleculelor este introdusă în AlphaFold, iar la ieșire se formează o structură 3D comună, care determină interacțiunea cea mai probabilă a moleculelor specificate.
Din punct de vedere practic, AlphaFold 3 poate fi utilizat pentru dezvoltarea de medicamente și metode de tratament, precum și pentru crearea de proteine noi. De exemplu, cu ajutorul AlphaFold a fost proiectată o proteină capabilă să se atașeze de anumite celule canceroase, ceea ce poate fi utilizat în terapia împotriva cancerului de nouă generație. AlphaFold este, de asemenea, utilizat activ în studierea interacțiunii anticurilor cu proteine pentru înțelegerea răspunsului imunitar uman și crearea de anticorpi noi.
Sursa: opennet.ro
