Google представи мощната невронна мрежа AlphaFold 3 за прогнозиране на структурата на протеините – всеки може да я изпробва

Подразделението DeepMind на Google представи нова версия на своя модел за изкуствен интелект AlphaFold, който предсказва формата и поведението на протеините. AlphaFold 3 е не само по-точна – системата вече предвижда взаимодействието на протеините с други биологични молекули; В допълнение, неговата ограничена версия вече е достъпна безплатно във вид на уеб-приложение.

След пускането на първата невронна мрежа AlphaFold през 2018 г., тя се превърна във водещ метод за прогнозиране на структурата на протеините въз основа на последователност от аминокиселини, които ги изграждат. Разбирането на структурата и основата на протеиновите взаимодействия заема централно място в почти цялата биология. Класическите методи за моделиране на протеините имат значителни ограничения: дори да знаете формата, която ще приеме една последователност от аминокиселини, не можете да кажете предварително към кои други молекули ще се свърже и как. И ако има някаква практическа цел за постигане, е необходима усърдна работа по моделиране и тестване — преди това отнемаше няколко дни, а понякога дори седмици и месеци.

AlphaFold решава този проблем, като предвижда вероятната форма на протеиновата молекула от дадена последователност на аминокиселините, като посочва с кои други протеини ще може да взаимодейства. Особеност на новия AlphaFold 3 е способността му да предсказва взаимодействието на протеините с останалите биологични молекули, включително ДНК и РНК вериги, както и йоните, необходими за това.

Голям проблем за AlphaFold, както и за останалите базирани на AI инструменти, е трудността при внедряването им. Ето защо Google DeepMind стартира безплатно уеб-приложение, наречено AlphaFold Server, което е достъпно за некомерсиална употреба. Платформата е доста проста за използване: като влезете с акаунта си в Google, можете да въведете няколко последователности и категории, след което тя ще произведе резултата под формата на триизмерна молекула, боядисана в цвят, който отразява увереността на модела в своята коректност. На въпроса дали има съществена разлика между публично достъпната версия на модела и тази, използвана вътрешно, ръководителят на Google DeepMind, Демис Хасабис, увери, че „направихме повечето от функциите на новия модел достъпни“, но подробности липсват.