Белки играют жизненно важную роль в организме. Они выполняют множество функций — от структурной и транспортной до рецепторной. Каждая из них тесно связана с определенной формой белка, которую он принимает в процессе фолдинга цепочек аминокислот.

Инструкция по сворачиванию белка в наиболее эффективную форму содержится в первоначальной одномерной структуре аминокислоты. Однако распутать трехмерную структуру крайне сложно, потому что количество возможных конфигураций колоссально. Обычно ученые действуют экспериментальным путем, но это очень дорогой и трудоемкий метод.

На помощь биологической и химической науке приходят цифровые технологии и искусственный интеллект (ИИ). Например, алгоритм под названием AlphaFold, разработанный еще в 2018 году, научился предсказывать трехмерную структуру белка из последовательности составляющих их аминокислот.

Команда разработчиков из DeepMind представила решение этой важной научной задачи два года назад, когда вместе с Европейской лабораторией молекулярной биологии обнародовала открытую базу данных, содержащую 98% всех человеческих белков, а также белковые структуры других молекул.

Сегодня эта база пополнилась всеми белками, которые существуют почти в каждом организме на Земле, геном которого был секвенирован. Это свыше 200 млн структур, пишет ZME Science.

Считайте этот объем всей белковой вселенной. Мы находимся в начале новой эры цифровой биологии,

заявил Демис Хассабис, глава DeepMind.

Шаг для ИИ, скачок для человечества

Поскольку, как указывалось выше, структура белка определяет его функцию, база данных из 200 миллионов идентифицированных белков способна совершить революцию в биологии и медицине. Прежде ИИ умел распутывать структуру лишь небольшой доли таких белков.

Таким образом, появление доступных 3D-структур белков позволит ученым разобраться в функциях тысяч молекул в геноме человека, которые до сих пор оставались загадкой и которые могут быть связаны с болезнетворными генными вариантами. Также они могут применяться для ускоренного получения новых лекарственных препаратов.

Все белковые структуры, распутанные AlphaFold, находятся в открытом доступе. По словам представителей DeepMind, сейчас с базой данных могут работать свыше 500 тысяч исследователей из 190 стран.