Cheminis Nobelio premija už Alphafld AI kūrėjus, kad būtų galima numatyti baltymų struktūras
Cheminis Nobelio premija už Alphafld AI kūrėjus, kad būtų galima numatyti baltymų struktūras
Pirmą kartą - ir tikrai ne paskutinį kartą - mokslinį proveržį, kurį tapo įmanoma dirbtiniu intelektu, buvo apdovanotas Nobelio premija. Chemijos Nobelio premija 2024 buvo apdovanota Johnui Jumperui ir Demisui Hasabiui „Google Deepmind“ Londone už novatorišką revoliucionavo Ki .
„Alphafold“ efektai,
„DeepMind“ pristatė 2018 m. Alphafoldą, kai kas dvejus metus laimėjo kritinis baltymų struktūros prognozavimo (CASP) kritinis vertinimas. Bet tai buvo antroji „Deep Neuronal Network“ versija, Daugelis „Alphold2“ prognozių CASP buvo tokios tikslios, kad jų nebuvo galima atskirti nuo eksperimentiškai nustatytų baltymų struktūrų. Tai sukėlė Johnas Moultas, CASP ir kompiuterių biologo įkūrėjas Merilando universitete, College Park, 2020 m., Kad paaiškintų, kad "problema tam tikru būdu išspręsta". Hasabis, įkūrėjas ir generalinis direktorius von Deepmind, ir „Alphafold“ komandos vadovas Jumperis, vadovavo „Alphafold2“ plėtrai. Siekdama numatyti baltymų struktūras, nervų tinklas integruoja panašias duomenų bazių struktūras su šimtais tūkstančių eksperimentiškai nustatytų struktūrų ir milijonų susijusių baltymų sekų - turi informacijos apie jų formas. 2021 m., „DeepMind“ kartu su duomenimis, reikalingais modeliui mokyti. A Alpholdshold. buvo sukurtas bendradarbiaujant su Europos molekulinės biologijos laboratorija ir Europos bioinformatikos institutu Hinxton, JK, Sukurkite naujus baltymus
Daugiau nei dešimtmetį prieš tai, kai „Deepmind“ pradėjo dirbti su „Alphafold“, kompiuteriniu biofiziku Davidu Bakeriu iš Vašingtono universiteto Sietle, o jo kolegos sukūrė programinės įrangos įrankius, skirtus modeliuoti baltymų struktūras, pagrįstus fiziniais principais, ir yra vadinamos „Rosetta“. Įrankis turėjo ankstyvą sėkmę Kai projektuojama new. Bėgant metams, Bakerio komanda „Rosetta“ pasuko prognozuoti baltymų struktūras-tai buvo vienas geriausių dalyvių daugelyje kaspių, kol neseniai Alphafoldo dominavimas, kaip ir naujų baltymų, tokių kaip fermentai ir savarankiškai, projektavimo baltymų nanodalelėse. Kai buvo paskelbtas „Alphafold2“, tačiau dar nepaskelbtas Bakeris ir jo komanda, įskaitant kompiuterinį chemiką Minkyung Baek, kuris dabar dirba Seulo nacionaliniame Pietų Korėjos universitete, ėjo suprasti programinę įrangą ir pritaikyti kai kuriuos jos triukus ankstesnėje AI pagrįstoje „Rosetta“ versijoje. Pirmoji gautos „Rosett Fold“ tinklo versija veikė beveik taip pat kaip „Alphafold2“. Nuo 2021 m. Jų kūrėjai ir kiti mokslininkai nuolat tobulino abu tinklus, kad įveiktų naujus iššūkius, pavyzdžiui, prognozuoja kompleksų struktūrą iš kelių skirtingų sąveikaujančių baltymų. Pastaraisiais metais Bakerio komanda buvo ypač produktyvi naudodama mašinų mokymą „https://www.nature.com/articles/d41586-02947-7“ Data-Rack-category = „Kūno teksto nuoroda“> Norėdami sukurti naujus baltymus, kurie niekada nebuvo matomi gamtoje Nors kompiuterinės priemonės, tokios kaip „AlphaFold“, nėra eksperimentinių tyrimų pakaitalas, jie yra akceleratorius, sako mokslininkai. "This will enable a new generation of molecular biologists to ask more advanced questions," said Casp-Richter Andrei Lupas, an evolutionary biologist at the Max Planck Institute for Development Biology in Tübingen, Germany, 2020 su gamta . apdovanotas ki