admin 
2021 m. AI tyrimų laboratorija DeepMind paskelbė apie savo pirmojo skaitmeninės biologijos neuroninio tinklo kūrimą, AlphaFold. Modelis galėjo tiksliai numatyti 3D baltymų struktūrą, kuri lemia šių molekulių atliekamas funkcijas. „Mes tik plūduriuojame vandens maišeliais“, – sako Pushmeetas Kohli, „DeepMind“ tyrimų viceprezidentas. „Mus ypatingus daro baltymai, gyvybės statybiniai blokai. Tai, kaip jie bendrauja vienas su kitu, lemia gyvenimo magiją.
„AlphaFold“ žurnalas „Science“ įvertino kaip 2021 m. proveržį. 2022 m. dažniausiai cituojamas AI mokslinis darbas. „Žmonės dalyvavo [protein structures] daugelį dešimtmečių ir negalėjo padaryti tokios didelės pažangos“, – sako Kohli. „Tada atėjo AI“. „DeepMind“ taip pat išleido AlphaFold baltymų struktūros duomenų bazė– kuriame buvo beveik kiekvieno organizmo, kurio genomas buvo sekvenuotas, baltymų struktūros, todėl mokslininkai gali laisvai naudotis visame pasaulyje.
Daugiau nei 1,7 milijono mokslininkų 190 šalių naudojo jį tyrimams, pradedant plastiką valgančių fermentų kūrimu ir baigiant veiksmingesnių maliarijos vakcinų kūrimu. Ketvirtadalis tyrimų, kuriuose dalyvavo AlphaFold, buvo skirti vėžio supratimui, COVID-19ir neurodegeneracinės ligos, tokios kaip Parkinsono ir Alzheimerio liga. Praėjusiais metais „DeepMind“ išleido naujos kartos „AlphaFold“, kuri išplėtė savo struktūros numatymo algoritmą į biomolekules, tokias kaip nukleino rūgštys ir ligandai.
„Jis demokratizavo mokslinius tyrimus“, – sako Kohli. „Mokslininkai, besivystančioje šalyje dirbantys su apleista atogrąžų liga, neturėjo prieigos prie lėšų baltymo struktūrai apskaičiuoti. Dabar, vienu mygtuko paspaudimu, jie gali pereiti į AlphaFold duomenų bazę ir gauti šias prognozes nemokamai. Pavyzdžiui, vienas iš ankstyvųjų DeepMind partnerių, Drugs for Neglected Diseases Initiative, naudojo AlphaFold, kad sukurtų vaistus nuo milijonų sergančių ligų, tokių kaip miego liga, Chagas liga ir leišmaniozė, tačiau sulaukia palyginti mažai tyrimų.
Naujausias „DeepMind“ laimėjimas vadinamas „AlphaMissense“. Modelis suskirsto į kategorijas vadinamąsias missense mutacijas – genetinius pakitimus, dėl kurių tam tikrose baltymų vietose gali susidaryti skirtingos aminorūgštys. Tokios mutacijos gali pakeisti paties baltymo funkciją, o AlphaMissense priskiria tikimybės balą, kad ši mutacija yra patogeninė arba gerybinė. „Šių padarinių supratimas ir numatymas yra labai svarbus norint atrasti retas genetines ligas“, – sako Kohli. Praėjusiais metais išleistas algoritmas suskirstė apie 89 procentus visų galimų žmogaus klaidų. Anksčiau mokslininkai kliniškai klasifikavo tik 0,1 procento visų galimų variantų.
„Tai tik pradžia“, – sako Kohli. Galiausiai jis mano, kad dirbtinis intelektas ilgainiui gali paskatinti sukurti virtualią ląstelę, kuri galėtų radikaliai paspartinti biomedicininius tyrimus ir leistų biologiją tyrinėti in silico, o ne realaus pasaulio laboratorijose. „Naudodami AI ir mašininį mokymąsi pagaliau turime įrankius suprasti šią labai sudėtingą sistemą, kurią vadiname gyvenimu.
Šis straipsnis rodomas 2024 m. liepos–rugpjūčio mėn WIRED UK žurnalas.
