На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

iXBT.com

34 подписчика

Свежие комментарии

  • Иван Николаев22 марта, 9:23
    Японцы одновременно выпустили три лимитированных серии. Вот кросстрек, плюс импреза, плюс леворг. Кросстрек, конечно,...Представлен новый...
  • Юрий Стенякин27 июля, 8:33
    А если учесть что компания официально ушла с российского рынка то преимущества спорныПредставлена нова...
  • Mikhail Stepanov14 июля, 7:52
    Ха-ха! В то время, как российская гиперзвуковой ракета летит со скоростью около 20 тыс. км. В час!США успешно испыт...

Google DeepMind представлила систему AlphaProteo, которая может изменить будущее медицины

Компания Google DeepMind представила систему искусственного интеллекта AlphaProteo, которая способна разрабатывать новые белки, успешно связывающиеся с целевыми молекулами. Это достижение может произвести революцию в разработке лекарств и исследовании заболеваний. AlphaProteo является результатом сотрудничества между Google DeepMind и внешними экспертами.

Система была обучена на огромных объёмах данных о белках из Protein Data Bank, который является крупнейшей базой данных о структуре белков, и более 100 миллионов предсказанных структур из AlphaFold, который является системой искусственного интеллекта, предназначенной для предсказания структуры белков. AlphaProteo изучила тонкости молекулярного связывания и может генерировать белок-кандидат, предназначенный для связывания в конкретных местах.

Источник: DALL-E

Для проверки возможностей AlphaProteo команда разработала связующие вещества для разнообразного спектра целевых белков, включая вирусные белки, участвующие в инфекции, и белки, связанные с раком, воспалением и аутоиммунными заболеваниями. Результаты оказались многообещающими, с высокими показателями успешности связывания и лучшими в своём классе показателями прочности связывания, наблюдаемыми по всем направлениям.

Например, при нацеливании на вирусный белок BHRF1 88% молекул-кандидатов AlphaProteo успешно связывались в мокрых лабораторных испытаниях. В среднем, связующие вещества AlphaProteo демонстрировали в 10 раз более прочное связывание, чем лучшие существующие методы проектирования по всем протестированным целям.

Производительность системы предполагает, что она может значительно сократить время, необходимое для начальных экспериментов с использованием связывающих белков в широком спектре приложений.

Однако команда признаёт, что AlphaProteo имеет ограничения, поскольку она не смогла разработать успешные связывающие вещества против TNF? (белка, связанного с аутоиммунными заболеваниями, такими как ревматоидный артрит).

По мере развития технологии команда планирует работать с научным сообществом, чтобы использовать AlphaProteo для решения важных биологических проблем и понять его ограничения. Они также изучают приложения для разработки лекарств в Isomorphic Labs, которая является компанией, специализирующейся на разработке инновационных методов для разработки лекарств.

Хотя AlphaProteo представляет собой значительный шаг вперёд в разработке белков, достижение прочного связывания обычно является лишь первым шагом в разработке белков для практического применения. В процессе исследований и разработок ещё предстоит преодолеть множество биоинженерных проблем.

Достижения Google DeepMind обладают огромным потенциалом для ускорения прогресса в широком спектре исследований, включая разработку лекарственных препаратов, визуализацию клеток и тканей, понимание и диагностику заболеваний и даже устойчивость сельскохозяйственных культур к вредителям.

Ссылка на первоисточник
Рекомендуем
Популярное
наверх