Kemijska Nobelova nagrada za programere Alphafold AI da predviđaju strukture proteina

Veröffentlicht:

Von: Natur.wiki Autoren-Team

Der Chemie-Nobelpreis 2024 wurde an die Entwickler von AlphaFold verliehen, ein KI-Tool, das Proteinstrukturen revolutioniert.
Nagrada za kemiju 2024. godine dodijeljena je programerima Alphafolda, AI alata koji je revolucionirao strukture proteina. (Symbolbild/natur.wiki)

Po prvi put - i sigurno ne posljednji put - znanstveni proboj koji je omogućena umjetnom inteligencijom dobila je Nobelovu nagradu. Kemija Nobelove nagrade 2024. godine dodijelili su John Jumper i DeMis Hassabis od Google DeepMind u Londonu zbog razvoja revolucionarnih ki-teols za predviđanje proteinskih struktura nazvanih Alphafoldom , kao i David Baker, koji je u Seattenu u Seattlu bio u radnom mjestu na radnom mjestu na radnom mjestu, aaid, aaid "https://www.nature.com/articles/d41586-02947-7" data -track = "kliknite" data-label = "https://www.nature.com/articles/d41586-02947" Podaci KOSPOORY = "TODESSESSENTLESS LINKLENT LINKLENT.

Učinci Alphafolda, , nisu ništa manje od transformativnog. Alat je predvidio strukture proteina - često, ali ne uvijek, vrlo precizno dostupne istraživačima i omogućene eksperimente koji su prije deset godina bili nezamislivi. Biolozi sada govore o doba "ispred Alphafolda" i "do Alphafolda".

"Dugo je to bio san da bi mogao predvidjeti trodimenzionalnu strukturu proteina, na temelju njihovih aminokiselinskih sekvenci. To se desetljećima smatralo nemogućim", rekao je Heiner Linke, predsjednik Nobelovog odbora i Nanosh Science na Sveučilištu u Švedskoj, tijekom izricanja. Ovogodišnji dobitnici nagrada "provalili su kod", dodao je. Tri pobjednika dijele cijenu od 11 milijuna švedskih kruna (milijun dolara).

dodijeljeno ki

DeepMind je predstavio Alphafold 2018 kada je konkurencija proteinskih struktura, kritička procjena predviđanja strukture proteina (CASP), pobijedila svake dvije godine. Ali to je bila druga verzija mreže dubokih neurona, 2020. godine kako bi objasnio da je "problem na neki način riješen".

Hassabis, suosnivač i izvršni direktor Von DeepMind, i skakač, šef Alphafoldovog tima, vodili su razvoj Alphafold2. Da bi predvidjela strukture proteina, neuronska mreža integrira slične strukture iz baza podataka sa stotinama tisuća eksperimentalno određenih struktura i milijuni sekvenci srodnih proteina - sadrže informacije o njihovim oblicima.

Godine 2021., DeepMind sada sadrži strukture većine proteina iz svih organizama zastupljenih u genetskim bazama : Ukupno 214 milijuna predviđanja. https://www.nature.com/articles/d41586-01385-x "data -track =" kliknite "data-label =" https://www.nature.com/artics/d41586-01385-x "također mogu biti u kategact-u =" THIDEST IMESTHOLD " Proteini, poput lijekova.

Revolucija koju je skakač, Hassabis i njezini kolege oslobodili još uvijek je u početku, a puni učinci Alphafolda na znanost mogu biti poznati samo u godinama. Ali alat već pomaže znanstvenicima da steknu nova znanja.

Pionirski tim upotrijebio je alat, zajedno s eksperimentalnim podacima, na Stvorite nove proteine ​​

Više od desetljeća prije nego što je DeepMind počeo raditi s Alphafoldom, biofizičar s računalom Davidom Bakerom sa Sveučilišta u Washingtonu u Seattlu i njegovi kolege razvili su softverske alate za modeliranje proteinskih struktura na temelju fizičkih principa i nazivaju se Rosetta. Alat je imao rane uspjehe Za stvaranje novih proteina koji nikada nisu viđeni u prirodi . Nedavno razvijeni alat iz Bakerovog tima koji kombinira zalihe ruže s difuzijskim neuronskim mrežama koje stvaraju slike doveo je do kvantnog skoka u sposobnosti istraživača da dizajniraju dizajn proteina.

Iako računalno alati kao što je Alphafold nisu zamjena za eksperimentalne studije, oni su akcelerator, kažu znanstvenici. "Ovo će omogućiti novoj generaciji molekularnih biologa da postavljaju naprednija pitanja", rekao je Casp-Richter Andrei Lupas, evolucijski biolog iz Instituta Max Planck za razvoj biologije u Tübingenu, Njemačka, 2020. u prirodu .