AlphaFold, protein evreninin yapısını ortaya koyuyor

Protein katlanmasını çözme konusundaki tüm çalışmalarımızı okumak için, şuraya gidin: deepmind.com/AlphaFold veya atılımın zaman çizelgesini okuyun burada.

Yayınladığımız ve açık kaynak kodlu yayınladığımızdan bu yana bir yıl geçti AlfaKatlama ve yarattı AlphaFold Protein Yapısı Veritabanı (AlphaFold DB) bu bilimsel bilgiyi dünya ile özgürce paylaşmak için. Bu çığır açan kaynağın küresel olarak bilimsel araştırma ve keşifleri hızlandırmaya yardımcı olacağını ve diğer ekiplerin daha fazla atılım yaratmak için AlphaFold ile yaptığımız ilerlemelerden bir şeyler öğrenip bunları geliştirebileceğini umduk. Bu umut, hayal etmeye cesaret ettiğimizden çok daha hızlı bir şekilde gerçek oldu. Sadece on iki ay sonra, 500.000’den fazla araştırmacı AlphaFold’a erişti ve önemli gerçek dünya problemlerinde ilerlemeyi hızlandırmak için kullanıldı. plastik kirliliği ile antibiyotik direnci.

Bugün, bu yolculuğun bir sonraki aşamasını paylaşmaktan inanılmaz derecede heyecanlıyım. EMBL’ler ile ortaklaşa Avrupa Biyoinformatik Enstitüsü (EMBL-EBI)şimdi bilim tarafından bilinen neredeyse tüm kataloglanmış proteinler için tahmin edilen yapıları yayınlıyoruz ve bu da AlphaFold Veritabanı 200 kattan fazlayaklaşık 1 milyon yapıdan 200 milyonun üzerinde yapıya – biyoloji anlayışımızı önemli ölçüde artırma potansiyeline sahip.

Bu güncelleme bitkiler, bakteriler, hayvanlar ve diğer organizmalar için tahmin edilen yapıları içerir ve araştırmacılara sürdürülebilirlik, gıda güvensizliği ve ihmal edilen hastalıklar gibi önemli konularda çalışmalarını ilerletmek için AlphaFold’u kullanmaları için birçok yeni fırsat sunar.

Bugünkü güncelleme, ana protein veritabanındaki çoğu sayfanın UniProt Öngörülen bir yapı ile gelecek. 200+ milyon yapının tümü ayrıca Google Cloud Genel Veri KümeleriAlphaFold’u dünya çapındaki bilim adamları için daha da erişilebilir hale getiriyor.

“AlphaFold, yaşam bilimlerinde yapay zekanın gücünü gösteren benzersiz ve çok önemli bir ilerlemedir. Eskiden aylar veya yıllar alan bir proteinin 3 boyutlu yapısını belirlemek artık saniyeler alıyor. AlphaFold şimdiden hızlandırdı ve büyük keşiflere olanak sağladı. ve neredeyse tüm protein evrenini aydınlatan bu yeni yapıların eklenmesiyle, her gün daha fazla biyolojik gizemin çözülmesini bekleyebiliriz.”

Eric Topol, Scripps Research Translational Institute Kurucusu ve Direktörü

AlphaFold’un şimdiye kadarki etkisi

AlphaFold’un ilk sürümünden on iki ay sonra, AlphaFold’un halihazırda sahip olduğu inanılmaz etkiyi ve bugünün dönüm noktasına ulaşmak için yaptığımız uzun yolculuğu düşünmek inanılmazdı.

Ekibimiz için AlphaFold’un başarısı özellikle ödüllendiriciydi, çünkü hem şimdiye kadar inşa ettiğimiz en karmaşık yapay zeka sistemiydi ve birden fazla kritik yenilik gerektiriyordu, hem de aşağı yönde en anlamlı etkiye sahipti. AlphaFold, yapay zekanın bir proteinin şeklini, ölçekte ve dakikalar içinde atomik doğruluğa kadar doğru bir şekilde tahmin edebileceğini göstererek, yalnızca 50 yıllık büyük bir zorluğa çözüm sağlamakla kalmadı, aynı zamanda kuruluş tezimizin ilk büyük kanıt noktası oldu: yapay zekanın bilimsel keşfi önemli ölçüde hızlandırabileceği ve bunun sonucunda insanlığı ilerletebileceği.

Açık kaynaklı AlphaFold kodunu açtık ve Nature’da iki ayrıntılı makale yayınladık [1, 2], zaten 4000’den fazla atıf yapılmış. Biz yakın işbirliği yaptı biyologların AlphaFold’a erişmelerine ve kullanmalarına en iyi şekilde yardımcı olacak bir araç tasarlamak için dünya lideri EMBL-EBI ile birlikte çalıştı ve birlikte, herkese açık ve ücretsiz, aranabilir bir veritabanı olan AlphaFold DB’yi yayınladı. AlphaFold’u piyasaya sürmeden önce, dikkatli yaklaşımımız doğrultusunda sorumlu bir şekilde öncülük etmekAlphaFold’un faydalarını dünyayla potansiyel faydayı en üst düzeye çıkaracak ve potansiyel riski en aza indirecek şekilde nasıl paylaşacağımızı anlamamıza yardımcı olması için biyoloji araştırmaları, güvenlik, etik ve güvenlik alanlarında 30’dan fazla uzmandan girdi aradık.

Bugüne kadar, 190 ülkeden 500.000’den fazla araştırmacı, 2 milyondan fazla yapıyı görüntülemek için AlphaFold DB’ye erişti. Ücretsiz olarak erişilebilen yapılarımız, milyonlarca kullanıcının günlük iş akışlarının bir parçası olarak bunlara eriştiği Ensembl, UniProt ve OpenTargets gibi diğer genel veri kümelerine de entegre edilmiştir.

AlphaFold’un dünyanın dört bir yanındaki laboratuvarlarda ve üniversitelerde çalışan yüz binlerce bilim insanı için önemli çalışmalarında onlara yardımcı olmak için gerekli bir araç haline gelme hızına hayran kaldık. AlphaFold ile kendi işimize gelince, tarihsel olarak yetersiz finanse edilen veya gözden kaçan girişimlere odaklanarak, en olumlu sosyal faydaya sahip olacağını düşündüğümüz uygulamalara öncelik verdik. Örneğin, ortak olduk ile İhmal Edilen Hastalıklar Girişimi için İlaçlar (DNDI) araştırmalarını ilerletmeye yardımcı olmak, onları aşağıdaki gibi hastalıklar için hayat kurtaran tedaviler bulmaya yaklaştırmak için leishmaniasis ve Chagas hastalığı dünyanın daha fakir bölgelerindeki insanları orantısız bir şekilde etkiliyor. Biz de destekledik Dünya İhmal Edilen Tropikal Hastalıklar Günü tarafından tanımlanan organizmalar için yapı tahminleri oluşturarak Dünya Sağlık Organizasyonu gibi hastalıkların araştırılmasına yardımcı olmak için araştırmaları için yüksek öncelikli olarak cüzzam ve şistozomiyazdünya çapında 1 milyardan fazla insanın hayatını mahveden.

Araştırma topluluğunun AlphaFold’u aldığı sayısız yolu görmek çok ilham vericiydi. hastalıkları anlamakile bal arılarını korumakile biyolojik bulmacaları çözmekile yaşamın kökenine daha derinden bakmak.

AlphaFold ekibimizin üyeleri tarafından seçilen diğer etkileyici örnekler şunları içerir:

Kathryn Tunyasuvunakool tarafından seçilen biyolojik bir yapboz

yakın zamanda Bilim özel sayısı, birkaç grup, AlphaFold’un biyolojideki en şeytani bulmacalardan biri olan nükleer gözenek kompleksini bir araya getirmelerine nasıl yardımcı olduğunu anlattı. Dev yapı, yüzlerce protein parçasından oluşur ve hücre çekirdeğine giren ve çıkan her şeyi kontrol eder. Hassas yapısı nihayet ana hatlarını ortaya çıkarmak için mevcut deneysel yöntemler ve belirsiz olan alanları tamamlamak ve yorumlamak için AlphaFold tahminleri kullanılarak ortaya çıkarıldı. Bu güçlü kombinasyon şimdi laboratuvarlarda rutin hale geliyor, yeni bilimin kilidini açıyor ve deneysel ve hesaplamalı tekniklerin birlikte nasıl çalışabileceğini gösteriyor.

Richard Evans tarafından seçilen yeni bir biyoinformatik dünyası

gibi yapısal arama araçları kıvrım arama ve dali kullanıcıların belirli bir proteine ​​benzer girdileri çok hızlı bir şekilde aramasına izin veriyor. Bu, plastiği parçalayanlar gibi pratik olarak faydalı proteinler için büyük dizi veri kümelerinin madenciliğine yönelik ilk adım olabilir ve protein işlevi hakkında ipuçları sağlayabilir. Veritabanının 200 milyonun üzerinde tahmin edilen yapıyı içerecek şekilde güncellenmesi bu etkiyi daha da artıracaktır.

John Jumper tarafından seçilen insan sağlığı üzerindeki doğrudan etki

AlphaFold zaten insan sağlığı üzerinde önemli ve doğrudan bir etkiye sahip. Araştırmacılarla toplantıda Avrupa İnsan Genetiği Derneği AlphaFold yapılarının, nadir görülen genetik hastalıkların nedenlerini çözmeye çalışan biyologlar ve klinisyenler için ne kadar önemli olduğunu ortaya çıkardı. Ayrıca AlphaFold, ilaç keşfini hızlandırmak ilaç hedefleri olabilecek yeni tanımlanmış proteinlerin daha iyi anlaşılmasını sağlayarak ve bilim adamlarının onlara bağlanan potansiyel ilaçları daha hızlı bulmalarına yardımcı olarak.

“AlphaFold, karanlık genomun daha önce hiç çözülmemiş alanlarındaki protein yapılarını tahmin etmemize izin verdiği ROME Therapeutics de dahil olmak üzere, neredeyse bir gecede biyofarma araştırmaları için önemli bir araç haline geldi. AlphaFold hızı ve doğruluğu, ilaç keşif sürecini hızlandırıyor. ve yeni ilaçları hastalara daha hızlı ulaştırma üzerindeki etkisini fark etmenin henüz başlangıcındayız.”

ROME Therapeutics Başkanı ve CEO’su ve Nimbus Therapeutics’in eski CSO’su Rosana Kapeller

Sadece başlangıç

AlphaFold, biyolojiyi bir yapısal bolluk çağına sokarak, bilimsel keşiflerin dijital hızda açılmasını sağladı. AlphaFold DB, protein yapıları için bir ‘google araması’ işlevi görerek, araştırmacılara üzerinde çalıştıkları proteinlerin tahmin edilen modellerine anında erişim sağlayarak, çabalarını odaklamalarına ve deneysel çalışmaları hızlandırmalarına olanak tanır. İtibaren hastalıkla mücadele ile aşı geliştirmek, AlphaFold, en büyük küresel zorluklarımızdan bazılarında inanılmaz ilerlemeler sağladı ve bu, önümüzdeki birkaç yıl içinde görmeye başlayacağımız etkinin sadece başlangıcı. Umudumuz, bu genişletilmiş veritabanının sayısız bilim insanına çalışmalarında yardımcı olacağı ve metaproteomik gibi tamamen yeni bilimsel keşif yolları açacağıdır.

DeepMind’da, yeni kardeş Alphabet şirketimiz ile ortaklık da dahil olmak üzere birçok alanda önemli yatırımlarla tüm bu potansiyelin üzerine inşa etmek için çok çalışıyoruz. İzomorfik Laboratuvarlar tüm ilaç keşif sürecini ilk ilkelerden yapay zeka öncelikli bir yaklaşımla yeniden tasarlamak; ıslak laboratuvar kurmak ünlüde Francis Crick Enstitüsü protein tasarımı ve genomik dahil olmak üzere biyoloji anlayışını ilerletmek için yapay zeka ve deneysel teknikler arasındaki bağlantıyı güçlendirmek; ve genişletmek Bilim için AI temel biyoloji araştırmalarımızda daha fazla ilerlemeyi hızlandırmak ve yapay zekayı aşağıdaki gibi diğer büyüleyici ve önemli bilimsel zorluklara uygulamak için ekip iklim bilimi, kuantum kimyasıve füzyon.

AlphaFold, geleceğe ve biyolojiye uygulanan hesaplama ve yapay zeka yöntemleriyle nelerin mümkün olabileceğine dair bir bakış sunuyor. Biyoloji, en temel düzeyinde, olağanüstü karmaşık ve yeni ortaya çıkan bir sistem olmasına rağmen, bir bilgi işleme sistemi olarak düşünülebilir. Tıpkı matematiğin fizik için mükemmel bir tanımlama dili olması gibi, yapay zekanın da biyolojinin dinamik karmaşıklığı ile başa çıkmak için doğru teknik olabileceğine inanıyoruz. AlphaFold, bunun için önemli bir ilk kanıt noktasıdır ve gelecek çok daha fazlasının işaretidir. Gelişmekte olan ‘dijital biyoloji’ alanında öncüler olarak, bilimsel keşifleri ilerletmek ve yaşamın temel mekanizmalarını anlamak için insanlığın en yararlı araçlarından biri olarak fark edilmeye başlayan yapay zekanın büyük potansiyelini görmekten heyecan duyuyoruz.

Leave a Reply

Your email address will not be published.