Walka z chorobami jest stałym przedmiotem zainteresowania medycyny. Od zarania medycyny badacze niestrudzenie starali się zrozumieć zawiłe działanie ludzkiego ciała i mikroskopijnych wrogów, którzy zagrażają naszemu zdrowiu. Jednym z kluczowych obszarów zainteresowania były leki, czyli cząsteczki ratujące życie, które oddziałują z naszą biologią i zwalczają choroby. Jednak skuteczne projektowanie tych leków od dawna jest trudnym procesem, często wymagającym lat badań i testów.
To tu pojawia się nowe narzędzie, uzbrojone w moc sztucznej inteligencji (AI). Google DeepMind, firmowe laboratorium badawcze AI, wprowadziło AlphaFold 3rewolucyjny molekularny model przewidywania.
Czym dokładnie jest AlphaFold 3 i w jaki sposób proponuje zmienić krajobraz odkrywania leków?
AlphaFold 3 obserwuje taniec cząsteczek w żywych komórkach
Wyobraź sobie miliardy maleńkich maszyn pracujących razem w każdej komórce Twojego ciała. Maszyny te, zbudowane z białek, DNA i innych cząsteczek, organizują złożone procesy życiowe. Aby jednak naprawdę zrozumieć, jak działa życie, musimy zobaczyć, jak te cząsteczki oddziałują ze sobą w niezliczonych kombinacjach.
W niedawnym artykule Google naukowcy opisują, w jaki sposób AlphaFold 3 może przewidzieć strukturę i interakcje wszystkich tych cząsteczek życia z niezrównaną dokładnością. Model znacznie udoskonala poprzednie metody, szczególnie w przewidywaniu interakcji białek z innymi typami cząsteczek.
AlphaFold 3 opiera się na sukcesie swojego poprzednika, AlphaFold 2, który w 2020 r. dokonał przełomu w przewidywaniu struktury białek. Podczas gdy AlphaFold 2 skupiał się na białkach, AlphaFold 3 ma szersze spojrzenie. Może modelować szeroką gamę biomolekuł, w tym DNA, RNA i małe cząsteczki, takie jak leki. Pozwala to naukowcom zobaczyć, jak te różne cząsteczki łączą się ze sobą i wchodzą w interakcje w komórce.
Możliwości modelu wynikają z architektury nowej generacji i uczenia się na ogromnym zbiorze danych obejmującym wszystkie cząsteczki życia. U jego podstaw leży ulepszona wersja modułu Evoformer, silnika głębokiego uczenia się, który napędza AlphaFold 2. AlphaFold 3 wykorzystuje następnie sieć dyfuzyjną do tworzenia swoich przewidywań, podobnie jak w przypadku generowania obrazów AI. Proces ten rozpoczyna się od rozproszonej chmury atomów i stopniowo udoskonala ją w precyzyjną strukturę molekularną.
Zdolność modelu do przewidywania interakcji molekularnych przewyższa istniejące systemy. Analizując całe kompleksy molekularne, AlphaFold 3 oferuje unikalny sposób ujednolicenia wiedzy naukowej na temat procesów komórkowych.
Jak działa AlphaFold 3?
Zdolność AlphaFold 3 do przewidywania struktury i interakcji biomolekuł wynika z jego wyrafinowanej architektury i procesu uczenia. Oto zestawienie szczegółów technicznych:
1. Architektura głębokiego uczenia się: podstawa
AlphaFold 3 opiera się na wyrafinowanym głęboka nauka architektura, prawdopodobnie ulepszona wersja modułu Evoformer zastosowanego w jego poprzedniku, AlphaFold 2. Architektury głębokiego uczenia się to potężne narzędzia zdolne do identyfikowania złożonych wzorców w danych. W przypadku AlphaFold 3 interesujące wzorce leżą w sekwencjach aminokwasów biomolekuł.
2. Przetwarzanie planu: mechanizmy wprowadzania i uwagi
Model prawdopodobnie otrzymuje jako dane wejściowe sekwencję aminokwasów biocząsteczki. Następnie wykorzystuje mechanizmy uwagi do analizy sekwencji i identyfikacji krytycznych powiązań między różnymi aminokwasami. Mechanizmy uwagi pozwalają modelowi skupić się na określonych częściach sekwencji, które są najbardziej istotne dla przewidywania ostatecznej struktury.
3. Budowa cząsteczki: Sieci dyfuzyjne przejmują kontrolę
Po przetworzeniu sekwencji wejściowej AlphaFold 3 wykorzystuje sieć dyfuzyjną do tworzenia swoich przewidywań. Sieci dyfuzyjne to rodzaj modelu generatywnego, który stopniowo udoskonala wstępne przypuszczenia w kierunku dokładniejszych wyników. W tym kontekście początkowym przypuszczeniem może być rozproszona chmura atomów reprezentująca potencjalne położenie każdego atomu w biomolekule.
W serii etapów sieć dyfuzyjna iteracyjnie dostosowuje te pozycje, kierując się informacjami uzyskanymi z sekwencji oraz nieodłącznymi ograniczeniami fizycznymi i chemicznymi.
4. Przestrzeganie praw natury: Ograniczenia fizyczne i chemiczne
AlphaFold 3 prawdopodobnie uwzględnia wiedzę o ograniczeniach fizycznych i chemicznych podczas przewidywania struktury. Ograniczenia te zapewniają, że przewidywane struktury są realistyczne i zgodne z zasadami naukowymi. Przykładami takich ograniczeń są długości wiązań, kąty wiązań i zderzenia steryczne (atomy znajdują się zbyt blisko siebie).
5. Uczenie się na przykładach: Szkolenie na rozległych zbiorach danych
Imponującą dokładność AlphaFold 3 przypisuje się jego szkoleniu na ogromnym zbiorze danych biomolekuł. Dane te prawdopodobnie obejmują znane struktury białek określone eksperymentalnie przy użyciu technik takich jak krystalografia rentgenowska. Analizując te znane struktury wraz z odpowiadającymi im sekwencjami aminokwasów, AlphaFold 3 uczy się złożonego związku między sekwencją a strukturą, umożliwiając dokładne przewidywanie niewidocznych biomolekuł.
Zastosowania w odkrywaniu leków są ogromne
Jedno z najbardziej ekscytujących zastosowań AlphaFold 3 polega na projektowaniu leków. Model może przewidzieć interakcję leków z białkami, dostarczając cennych informacji na temat ich wpływu na zdrowie i choroby człowieka.
Na przykład AlphaFold 3 może przewidzieć, w jaki sposób przeciwciała wiążą się z określonymi białkami, co stanowi kluczowy aspekt odpowiedzi immunologicznej i rozwoju nowych terapii opartych na przeciwciałach.
Laboratoria izomorficzne, firma specjalizująca się w odkrywaniu leków przy użyciu sztucznej inteligencji, współpracuje już z firmami farmaceutycznymi, aby wykorzystać AlphaFold 3 do rzeczywistych wyzwań związanych z projektowaniem leków. Celem jest opracowanie nowych terapii ratujących życie przy użyciu AlphaFold 3 w celu zrozumienia nowych celów chorobowych i udoskonalenia istniejących strategii opracowywania leków.
Dostępność mocy
Aby udostępnić możliwości AlphaFold 3 szerszej społeczności naukowej, firma Google DeepMind uruchomiła AlphaFold Server, bezpłatne i przyjazne dla użytkownika narzędzie badawcze. Platforma ta umożliwia naukowcom na całym świecie wykorzystanie mocy AlphaFold 3 do badań niekomercyjnych. Za pomocą zaledwie kilku kliknięć biolodzy mogą wygenerować modele strukturalne białek, DNA, RNA i innych cząsteczek.
AlphaFold Server umożliwia badaczom formułowanie nowych hipotez i przyspieszanie ich pracy. Platforma zapewnia łatwy dostęp do prognoz niezależnie od zasobów obliczeniowych badacza i wiedzy specjalistycznej w zakresie uczenia maszynowego. Eliminuje to potrzebę stosowania kosztownych i czasochłonnych metod eksperymentalnych określania struktury białek.
Odpowiedzialne dzielenie się i patrzenie w przyszłość
Przy każdej wersji AlphaFold firma Google DeepMind priorytetowo traktuje odpowiedzialny rozwój i wykorzystanie technologii. Współpracują szeroko z badaczami i ekspertami ds. bezpieczeństwa, aby ocenić potencjalne ryzyko i zapewnić, że korzyści dotrą do szerszej społeczności naukowej.
Serwer AlphaFold odzwierciedla to zaangażowanie, zapewniając bezpłatny dostęp do ogromnej bazy danych struktur białkowych i zasobów edukacyjnych. Ponadto Google DeepMind współpracuje z partnerami, aby wyposażyć naukowców, zwłaszcza z regionów rozwijających się, w narzędzia i wiedzę umożliwiające wykorzystanie AlphaFold 3 do wpływowych badań.
AlphaFold 3 oferuje obraz świata biologicznego w wysokiej rozdzielczości, umożliwiając naukowcom obserwację układów komórkowych w ich skomplikowanej złożoności. To nowo odkryte zrozumienie interakcji cząsteczek może zrewolucjonizować nasze rozumienie biologii, utorować drogę do szybszego odkrywania leków i ostatecznie doprowadzić do poprawy zdrowia i dobrostanu ludzi.
Autor wyróżnionego obrazu: Google
