AlphaFold 3 предсказывает структуру и взаимодействия всех молекул жизни

Новый ИИ от Google DeepMind предсказывает не только структуру белков, лигандов, ДНК, РНК и «всех молекул жизни», но и то, как они будут взаимодействовать. Он обещает радикальное, революционное ускорение во многих областях науки.

Белки — одно из самых невероятных и универсальных изобретений природы. Эти важнейшие строительные блоки жизни катализируют практически все химические реакции в организме, регулируют экспрессию генов и иммунную систему, составляют основные структурные элементы всех клеток и образуют основные компоненты мышц.

Белки представляют собой цепочки аминокислот, которые спонтанно складываются, образуя трехмерную структуру, имеющую решающее значение для биологической функции белка. Вы можете посмотреть на их компоненты и последовательности на бумаге, но если вы не знаете, в какую трехмерную форму они складываются, вы не сможете предсказать, что они будут делать или как они будут взаимодействовать с другими молекулами.

Для определения белковых структур использовались различные экспериментальные методы, но они отнимают много времени и стоят дорого. Учитывая, что во всех формах жизни известно более 200 миллионов белков – и на данный момент идентифицировано только 170 000 белковых структур – имело смысл использовать ИИ, чтобы ускорить процесс. Но до появления AlphaFold программы не могли предсказывать структуру белка так же точно, как экспериментальные методы, основанные на участии человека.

AlphaFold 2, выпущенный в 2021 году, стал прорывом, изменившим правила игры: он предсказал трехмерные структуры почти каждого белка в человеческом организме и позволил реализовать все виды передовых научных исследований. Менее чем за три года он использовался исследователями во всем мире для ускорения открытий в области лечения рака, вакцин против малярии, создания ферментов, разъедающих пластик, и бесчисленного множества других.

Но чем лучше новая версия — AlphaFold 3? Что ж, новейшая версия выходит за рамки простого предсказания структуры и взаимодействия белков и включает в себя буквально все: от множества белков до ДНК, РНК и низкомолекулярных лигандов. (Большинство лекарств представляют собой лиганды, которые связываются с белками, изменяя то, как они взаимодействуют со здоровьем и болезнями человека.)

Это делает его абсолютно беспрецедентным ресурсом для моделирования того, как определенные белки в организме будут взаимодействовать с конкретными молекулами лекарств.

Видео выше дает представление о структуре, которую генерирует AlphaFold 3. На нем показано структурное предсказание шиповидного белка (синий) вируса простуды, когда он взаимодействует с антителами (бирюзовый) и простыми сахарами (желтый). Вы можете увидеть, насколько точно модель AlphaFold 3 соответствует истинной структуре белка, которая выделена серым цветом.

Чтобы достичь этих расширенных возможностей, AlphaFold 3 был обучен на глобальных данных о молекулярной структуре, хранящихся в банке данных белков. Deepmind утверждает, что может обрабатывать более 99% всех известных биомолекулярных комплексов в этой базе данных. Кроме того, был улучшен его модуль Evoformer — архитектура, которая позволяла AlphaFold 2 работать так, как он это делал.

В январе этого года Isomorphic Labs объявила о стратегическом партнерстве с фармацевтическими гигантами Eli Lilly и Novartis на общую сумму около 3 миллиардов долларов. Но что удивительно, так это сроки производства лекарств, которые, как ожидается, станут результатом этого партнерства. В недавнем интервью генеральный директор и соучредитель Google DeepMind (а также генеральный директор и основатель Isomorphic Labs) Демис Хассабис обсудил последствия использования AlphaFold 3 в разработке лекарств.

«Святой Грааль открытия лекарств — это не просто знание структуры белка, что и сделал AlphaFold 2, но и фактическая разработка лекарственных соединений, называемых лигандами, которые связываются с поверхностью белка», — сказал Демис Хассабис. «И вы хотите знать, где он связывается и насколько сильно он связывается, чтобы разработать правильный тип лекарственного соединения. Таким образом, AlphaFold 3 — это большой шаг в направлении предсказания связывания белка с лигандом и того, как это взаимодействие будет работать».

«Если вы спросите меня, что самое главное, что ИИ мог бы сделать для человечества, — продолжил он, — это решить проблему сотен ужасных заболеваний. Я не могу представить лучшего варианта использования ИИ. Так что это является мотивацией, стоящей за Isomorphic и AlphaFold и всей работой, которую мы делаем в области науки, — продвигать общество во всех этих направлениях».

AlphaFold 3 доступен через AlphaFold Server, который включает в себя базу данных из 200 миллионов белковых структур.