am văzut, de asemenea, semne că predicția structurii proteinelor ar putea fi utilă în eforturile viitoare de răspuns la pandemie, ca unul dintre multele instrumente dezvoltate de comunitatea științifică. La începutul acestui an, am prezis mai multe structuri proteice ale virusului SARS-CoV-2, inclusiv ORF3a, ale căror structuri erau necunoscute anterior. La CASP14, am prezis structura unei alte proteine coronavirus, ORF8. Munca impresionant de rapidă a experimentaliștilor a confirmat acum structurile ORF3a și ORF8. În ciuda naturii lor provocatoare și având foarte puține secvențe conexe, am obținut un grad ridicat de precizie asupra ambelor predicții în comparație cu structurile lor determinate experimental.pe lângă înțelegerea accelerată a bolilor cunoscute, suntem încântați de potențialul acestor tehnici de a explora sutele de milioane de proteine pentru care nu avem în prezent modele – un teren vast de biologie necunoscută. Deoarece ADN – ul specifică secvențele de aminoacizi care cuprind structuri proteice, Revoluția genomică a făcut posibilă citirea secvențelor proteice din lumea naturală la scară masivă-cu 180 de milioane de secvențe proteice și numărarea în baza de date universală a proteinelor (Uniprot). În schimb, având în vedere munca experimentală necesară pentru a trece de la secvență la structură, doar aproximativ 170.000 de structuri proteice se află în Banca de date a proteinelor (PDB). Printre proteinele nedeterminate pot fi unele cu funcții noi și interesante și – la fel cum un telescop ne ajută să vedem mai adânc în universul necunoscut – tehnici precum AlphaFold ne pot ajuta să le găsim.
deblocarea de noi posibilități
AlphaFold este unul dintre cele mai semnificative progrese de până acum, dar, la fel ca în toate cercetările științifice, mai sunt multe întrebări de răspuns. Nu orice structură pe care o prezicem va fi perfectă. Mai sunt multe de învățat, inclusiv cum mai multe proteine formează complexe, cum interacționează cu ADN-ul, ARN-ul sau moleculele mici și cum putem determina locația exactă a tuturor lanțurilor laterale de aminoacizi. În colaborare cu alții, există, de asemenea, multe de învățat despre modul cel mai bun de utilizare a acestor descoperiri științifice în dezvoltarea de noi medicamente, modalități de gestionare a mediului și multe altele.
pentru noi toți care lucrăm la Metode computaționale și de învățare automată în știință, sisteme precum AlphaFold demonstrează potențialul uimitor pentru AI ca instrument pentru a ajuta la descoperirea fundamentală. La fel cum acum 50 de ani Anfinsen a prezentat o provocare cu mult dincolo de atingerea științei la acea vreme, există multe aspecte ale universului nostru care rămân necunoscute. Progresul anunțat astăzi ne dă și mai multă încredere că AI va deveni unul dintre cele mai utile instrumente ale umanității în extinderea frontierelor cunoașterii științifice și așteptăm cu nerăbdare mulți ani de muncă grea și descoperire!
până când vom publica o lucrare despre această lucrare, vă rugăm să citați:
Predicția structurii proteice de înaltă precizie folosind învățarea profundă
John Jumper, Richard Evans, Alexander Pritzel, Tim Green, Michael Figurnov, Kathryn Tunyasuvunakool, Olaf Ronneberger, Russ Bates, Augustin Inktodek, Alex Bridgland, Clemens Meyer, Simon a A Kohl, Anna Potapenko, Andrew J Ballard, Andrew Cowie, Bernardino Romera-Paredes, Stanislav Nikolov, Rishub Jain, Jonas Adler, Trevor înapoi, Stig Petersen, David Reiman, Martin Steinegger, Michalina pacholska, David Silver, Oriol Vinyals, Andrew W Senior, Koray Kavukcuoglu, Pushmeet Kohli, Demis Hassabis.
în a paisprezecea evaluare critică a tehnicilor de predicție a structurii proteinelor (carte abstractă), 30 Noiembrie – 4 decembrie 2020. Preluat de aici.
suntem chiar la începutul explorării modului cel mai bun de a permite altor grupuri să utilizeze predicțiile noastre de structură, alături de pregătirea unei lucrări revizuite de colegi pentru publicare. Deși echipa noastră nu va putea răspunde la fiecare întrebare, dacă AlphaFold poate fi relevant pentru munca dvs., vă rugăm să trimiteți câteva rânduri despre aceasta la [email protected] vom fi în contact dacă există posibilități de explorare ulterioară.