DeepMind AI может предсказать, как лекарства взаимодействуют с белками

Система искусственного интеллекта теперь может определять не только то, как сворачиваются белки, но и то, как они взаимодействуют с другими белками, молекулами лекарств или ДНК. Биохимики и фармацевтические исследователи говорят, что этот инструмент может значительно ускорить их работу, например, помочь в открытии новых лекарств.

Белки, которые играют важную роль в живых существах, состоят из цепочек аминокислот, но их сложную трехмерную форму трудно предсказать.

Компания DeepMind, занимающаяся искусственным интеллектом, впервые объявила в 2020 году, что ее ИИ AlphaFold может точно предсказать структуру белка из аминокислотных последовательностей, решая одну из самых больших проблем биологии. К середине 2021 года компания заявила, что у нее есть картографировали 98,5 процентов белков в организме человека.

Теперь последняя версия AlphaFold 3 способна моделировать, как белки, включая антитела, взаимодействуют друг с другом, а также с другими биомолекулами, такими как цепи ДНК и РНК. DeepMind утверждает, что точность ее прогнозов как минимум на 50 процентов выше, чем у существующих методов.

Большинство молекул лекарств функционируют путем связывания с определенными участками белков. AlphaFold 3 может быстро ускорить разработку новых лекарств, создав быстрый способ проверить, как молекулы потенциальных лекарств взаимодействуют с белками на компьютере, прежде чем проводить длительные и дорогостоящие лабораторные тесты.

Как и в более ранних версиях AlphaFold, модели белков или их взаимодействий, созданные в последнем обновлении, не проходят экспериментальную проверку. Исполнительный директор DeepMind Демис Хассабис говорит, что AlphaFold 3 предлагает только прогнозы, поэтому проверка в лаборатории остается жизненно важной, но теперь эти исследования будут «значительно ускорены».

Жюльен Бержерон из Королевского колледжа Лондона, который не участвовал в разработке AlphaFold 3, но тестировал его в течение нескольких месяцев, говорит, что это изменило способ проведения его экспериментов. «Мы можем начать проверять гипотезы еще до того, как отправимся в лабораторию, и это действительно изменит ситуацию. Я почти уверен, что каждая исследовательская группа по структурной биологии или биохимии белка в мире немедленно примет эту систему», — говорит он.

Кейт Уиллисон В Имперском колледже Лондона говорят, что этот инструмент потенциально может упростить большую часть открытия лекарств и биологических исследований, позволяя исследователям сосредоточиться на полезных молекулах, которые им, возможно, никогда не удавалось обнаружить раньше.

«Химики-органики говорили, что химическое пространство больше, чем количество атомов во Вселенной, и мы никогда не сможем получить доступ даже к самой отдаленной и крошечной его части. Но я думаю, что эти методы искусственного интеллекта позволят получить доступ к огромному объему соответствующего химического пространства», — говорит он.

Мэтт Хиггинс из Оксфордского университета говорит, что новые функции искусственного интеллекта DeepMind будут иметь огромное значение для биомедицинских исследователей, в том числе в его собственной работе по изучению взаимодействия хозяина и паразита при малярии.

«Хотя AlphaFold изменил нашу способность предсказывать структуру белковых молекул, белковые машины, используемые нашими клетками, редко работают в одиночку», — говорит он. «AlphaFold 3 предоставляет новую и захватывающую возможность модифицировать белковые молекулы с помощью наиболее распространенных добавок или связывать их с наиболее распространенными партнерами по связыванию, обнаруженными в нашем организме, и наблюдать, что происходит».

Темы: