Sztuczna Inteligencja pokazała budowę wszystkich znanych nauce białek

Eksperci z EMBL European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) i firmy DeepMind poinformowali o dokonaniu, które łączy dwie dziedziny - biologię molekularną i sztuczną inteligencję. Za pomocą inteligentnego programu stworzyli bazę z opisem trójwymiarowej struktury niemal wszystkich znanych nauce białek.

Białka pochodzą z organizmów żywych, których genom udało się do tej pory zsekwencjonować - roślin, bakterii, zwierząt i innych. Już wcześniejsza, znacznie uboższa wersja takiej bazy stała się ważnym narzędziem dla badaczy z całego świata. "AlphaFold oferuje trójwymiarowy wgląd we wszechświat białek. Popularność stworzonej bazy oraz jej wzrost to wspólny sukces DeepMindi EMBL. Pokazuje nam dostrzec moc multidyscyplinarnych badań" - zwraca uwagę dyrektor generalny EMBL, Edith Heard.

"Byliśmy zadziwieni tempem, w jakim AlphaFold stała się podstawowym narzędziem setek tysięcy naukowców w laboratoriach i uniwersytetach z całego świata. Od walki z chorobami po próby usuwania zanieczyszczeń plastikiem, AlphaFold wywarła już wpływ na prace nad największymi globalnymi wyzwaniami. Mamy nadzieję, że rozbudowana baza będzie wspierała niezliczoną rzeszę naukowców w ich ważnej pracy i otworzy nowe drogi do naukowych odkryć" - mówi Demis Hassabis, założyciel i prezes DeepMind.

Pierwsza wersja systemu powstała w 2021 roku i zawierała opis budowy 350 tys. białek, w tym wszystkich białek ludzkich. Potem dodawano kolejne proteomy (zestaw białek danego gatunku) m.in. związane z tropikalnymi chorobami. W niecały rok bazę cytowało ponad tysiąc naukowych publikacji i korzystało z niej ponad 500 tys. specjalistów ze 190 krajów, aby przejrzeć ponad 2 mln białek. Niektórzy eksperci, na podstawie oprogramowania AlphaFold, stworzyli własne informatyczne narzędzia do pracy z białkami i inne systemy, np. przewidujące strukturę RNA. Konsekwencje powstania bazy trudno jest więc przecenić. To bowiem od białek zależy niemal wszystko, co dzieje się w żywej komórce.

Wśród prowadzonych dzięki AlphaFold badań można wymienić m.in. prace związane z chorobą Parkinsona; "zaniedbanymi" chorobami, takimi jak choroba Chagasa czy leiszmanioza, badania nad zdrowiem pszczół czy ewolucją człowieka. "AlphaFold wytworzyła falę, która rozchodzi się w społeczności związanej z biologią molekularną. Tylko w ostatnim roku pojawiło się ponad tysiąc naukowych artykułów poświęconych różnym tematom, które odnosiły się do AlphaFold. Nigdy nie widziałem czegoś takiego" - mówi Sameer Velankar z EMBL-EBI's Protein Data Bank. "A to tylko wpływ bazy z milionem struktur. Wyobraźmy sobie oddziaływanie 200 mln dostępnych dla wszystkich struktur białek" - podkreśla ekspert.

DeepMind i EMBL-EBI (https://www.embl.org/news/technology-and-innovation/alphafold-200-million/) zamierzają nadal rozwijać bazę, w tym ulepszać jej działanie na podstawie uwag otrzymywanych od użytkowników.

Marek Matacz