Google prezintă AlphaFold 3, noua iterație a modelului AI care a prezis structurile a sute de milioane de proteine4 min read

AI-ul Google care prezice structurile proteinelor poate fi acum folosit pentru a modela molecule de ARN, ADN și multe tipuri de interacțiuni biomoleculare

O echipă mixtă de cercetători medicali și specialiști în AI, de la proiectul DeepMind al celor de la Google și compania Isomorphic Labs din Londra, a anunțat, printr-un studiu publicat în Nature,//„Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3”, nature.com // o nouă iterație a modelului AlphaFold, un sistem AI bazat pe deep learning care poate face predicții pentru diverse structuri biomoleculare.

Dacă primele două versiuni de AlphaFold au fost folosite pentru a obține predicții legate de structura proteinelor, AlphaFold 3 a fost antrenat pentru a face predicții asupra unei game largi de structuri biomoleculare, incluzând structuri de tip ADN și ARN, dar și molecule de dimensiuni mai mici, precum anticorpi sau liganzi.//„AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules”, blog.google.com //

Cu aceste noi abilități, AlphaFold 3 poate efectua predicții pentru diverse interacțiuni care au loc în urma administrării unui medicament, precum modul în care anticorpii se leagă de proteinele țintite. Astfel, sistemul va putea fi utilizat, pentru prima dată, în dezvoltarea de noi terapii pe bază de anticorpi monoclonali. Autorii studiului susțin și că predicțiile obținute cu AlphaFold 3 au un nivel de acuratețe semnificativ mai ridicat decât precedenta iterație.

Totodată, Google DeepMind a lansat în regim beta și AlphaFold Server// Disponibil pe sandbox.google.com // – un serviciu web gratuit, bazat pe AlphaFold 3, care poate fi folosit în cercetarea noncomercială pentru a genera predicții și a modela structuri de proteine, ADN, ARN, liganzi, ioni și modificări chimice. Google DeepMind menține, în prezent, o bază de date cu acces deschis cu cele peste 200 de milioane de predicții de structuri de proteine realizate cu AlphaFold.// Disponibilă pe alphafold.ebi.ac.uk //

A doua iterație de AlphaFold, lansată în 2020, a devenit un instrument cheie pentru mulți biologi moleculari, care în trecut aveau nevoie de luni sau chiar ani pentru a obține o predicție precisă a structurii unei singure proteine. Cunoașterea structurii poate releva funcții încă necunoscute ale proteinelor, cu potențiale efecte în tratamente pentru diferite boli. De altfel, AlphaFold 2 a fost folosit, printre altele, pentru a accelera cercetări privind vaccinurile antimalarie,//„Our malaria vaccine work highlighted by AlphaFold”, web.ox.ac // tratamente pentru cancer//„Researchers use AI-powered database to design potential cancer drug in 30 days”, utoronto.ca //  sau crearea de noi enzime.// „AlphaFold2 and Deep Learning for Elucidating Enzyme Conformational Flexibility and Its Application for Design”, acs.org //