Google przedstawia nową generację modelu sztucznej inteligencji do odkrywania leków

Polityka Zdrowotna

09/05/2024 16:38

Google Deepmind zaprezentował trzecią wersję swojego modelu sztucznej inteligencji „AlphaFold”. Technologia ma wesprzeć naukowców w projektowaniu leków i skuteczniejszym zwalczaniu chorób.

W 2020 roku firma poczyniła znaczne postępy w biologii molekularnej, wykorzystując sztuczną inteligencję do skutecznego przewidywania zachowania mikroskopijnych białek. Najnowsza wersja AlphaFold (AlphaFold 3) od naukowców z DeepMind i siostrzanej firmy Isomorphic Labs zmapowali zachowanie wszystkich cząsteczek życia, w tym ludzkiego DNA.

Interakcje białek – od enzymów kluczowych dla metabolizmu człowieka po przeciwciała zwalczające choroby zakaźne - z innymi cząsteczkami są kluczem do odkrywania i opracowywania leków.

Reklama

W środę firma DeepMind opublikowała informację w czasopiśmie Nature, z której wynika, że nowa wersja AlphaFold skróci czas i ograniczy wymagane nakłady finansowe do opracowania terapii potencjalnie zmieniających życie.

- Dzięki tym nowym możliwościom możemy zaprojektować cząsteczkę, która będzie wiązać się z określonym miejscem białka, a także przewidzieć, jak mocno się to zwiąże. To kluczowy krok, jeśli chcesz zaprojektować leki i związki, które pomogą w leczeniu chorób - powiedział Demis Hassabis, współzałożyciel DeepMind.

Reklama

Firma ogłosiła także udostępnienie „serwera AlphaFold”, bezpłatnego narzędzia, za pomocą którego naukowcy mogą testować swoje hipotezy przed przeprowadzeniem testów w świecie rzeczywistym.

Od 2021 r. analizy AlphaFold są swobodnie dostępne dla badaczy niekomercyjnych w ramach bazy danych zawierającej ponad 200 milionów struktur białkowych i były cytowane tysiące razy w pracach naukowych. DeepMind twierdzi, że nowy serwer wymaga mniejszej wiedzy informatycznej, umożliwiając badaczom przeprowadzanie testów za pomocą zaledwie kilku kliknięć myszy.

Reklama

-To będzie naprawdę ważne, o ile serwer AlphaFold ułatwi biologom -– będącym ekspertami w dziedzinie biologii, a nie informatyki - testowanie większych, bardziej złożonych przypadków - skomentował podczas wtorkowej konferencji prasowej John Jumper, starszy pracownik naukowy w DeepMind.