Umělá inteligence dokáže předvídat tvar bílkovin. Vědci doufají, že s ní vyřeší 50 let starý problém
Umělá inteligence se už stala velmistrem v šachu, výrazně komplexnější deskové hře Go nebo počítačové hře Starcraft II. Teď začíná řádně sloužit i vědě, třeba v lékařském výzkumu. Technologie společnosti DeepMind, kterou vlastní firma Google, totiž dokáže správně předvídat tvary bílkovin. Problém, se kterým vědci bojují už padesát let.
„Každý protein má svůj vlastní komplikovaný tvar, který rozhoduje o tom, co umí a jak funguje. Známe přes dvě stě milionů bílkovin, ale skutečné tvary známe jen u zlomku z nich. Roztažené proteiny jsou takové korálky složené z dvaceti druhů aminokyselin a jejich vzájemné působení pak ovlivňují výsledný tvar,“ vysvětluje základy práce video společnosti DeepMind.
Po padesáti letech má věda pravděpodobně řešení jednoho ze zapeklitých problémů. Takzvané skládání bílkovin, tedy zkoumání skutečného tvaru molekul, nejspíš vyřešila umělá inteligence
Zjišťování tvaru proteinu, který může výrazně usnadnit jeho další výzkum i použití ale není jednoduché. V laboratorních podmínkách totiž zkoumání může zabrat i roky práce a počítačové modely zpravidla nejsou dostatečně přesné.
I proto vznikla mezinárodní soutěž CASP, známá také jako proteinová olympiáda. „Zpravidla vybereme asi stovku proteinů, rozešleme je vědeckým týmům, které mají prozkoumat jejich tvary,“ říká John Moult z Marylandské univerzity, spoluautor soutěže.
Týmy mohou využívat laboratorní práci a elektronových mikroskopy, softwarová řešení nebo jejich kombinaci. Porota pak porovnává jejich výsledky se známými daty.
Výzkumníci z Masarykovy univerzity vyvinuli novou metodu pro určování struktur molekul
Číst článek
Už před dvěma lety software AlphaFold firmy DeepMind zvítězil, letos ale překonal všechna očekávání. „Co vidíme u ve čtrnáctém ročníku CASPu je skupina, která rovnou zvládla určit pozici jednotlivých atomů,“ dodal Moult.
Software AlphaFold v soutěži výrazně předběhl všechny ostatní týmy a dostával skóre zhruba 90 bodů ze sta, což pro praktické účely znamená dostatečné informace. „Tyto výsledky jsou pro mě, který se tím problém zabývá tak dlouho, skvělé. Po všech těch nových začátcích a pochybách tu máme řešení,“ zhodnotil výsledky spoluautor soutěže John Moult.
Kompletní data zatím ještě musí projít dalším vědeckým ověřováním. Pokud ale vše bude v pořádku, otevírají se zkoumáním tvarů bílkovin například nové možnosti vývoje léků.