Специалистами из компании Deepmind приспособлены разработанные ими нейросети для предсказания трехмерной формы белковых молекул по наличию аминокислот.
Демис Хассабис, генеральный директор, рассказывает: “В прошлом году мы уже представили первую версию нашей системы, AlphaFold, которая смогла с почти атомной точностью предсказывать структуру белков в рамках конкурса CASP13. Сейчас мы создали новую ее версию, которая заметно превосходит всех конкурентов в скорости и точности работы. При этом ее исходный код полностью открыт”.
Известно, что несколько лет назад учеными была разработана AlphaGo – первая нейросеть, выигравшая человека в го – игре, считавшуюся слишком сложной для компьютеров. Следующие версии этой системы научились обучаться без участия человека, а также освоили некоторые другие.
В новом исследовании учёные научили свою нейросеть решать гораздо сложные и практически значимые задачи: определять, какую форму примет та или иная белковая молекула по последовательности аминокислот, из которых она состоит.
Известно, что знание структуры белков необходимо для создания новых лекарств, однако пока не было простого и быстрого способа решить эту задачу.
Сильвер и его коллеги решили существующую проблему. Они создали новый тип нейросетей – “эвоформер”. Такой алгоритм пытается определить структуру отдельных сегментов белковых молекул, представляя их в виде трехмерного дерева графов – математической абстракции, которая состоит из набора объектов, попарно связанных друг с другом. Эвоформер соединяет их друг с другом, опираясь на уже известные примеры, и постепенно меняет структуру связей и расположение узлов, приближаясь к оптимуму.
Объединив несколько десятков “эвоформеров” друг с другом, специалисты Deepmind создали нейросеть AlphaFold2, исходный код которой, как сообщают, уже раскрыт в настоящее время.
Учёные надеются, что в ближайшее время появится возможность организовать производство лекарственных препаратов на совершенно другом уровне.
Подробнее об этом можно прочитать в журнале Nature.
