- Нобелевская премия по химии присуждена пионерам ИИ Demis Hassabis и John Jumper.
- AlphaFold 3 переопределил предсказание структуры белков с беспрецедентной точностью.
- Потенциал ИИ охватывает множество областей — от экологических решений до исследований заболеваний.
Влияние ИИ на предсказание структуры белков
Нобелевская премия по химии 2024 годаприсуждена трём учёным, среди которых Demis Hassabis, генеральный директор DeepMind, иJohn Jumper, исследователь DeepMind.
Читайте также:Кто такой Demis Hassabis? Сооснователь DeepMind
Они получили награду за разработку AlphaFold — модели ИИ, способной предсказывать структуру белков. Их работа значительно ускорила прогресс в структурной биологии и обладает большим потенциалом для самых разных применений.
Революционные достижения AlphaFold 3
AlphaFold 3от DeepMind произвёл революцию в предсказании структуры белков, превзойдя традиционные методы по точности более чем на 50 %. Он предсказал структуры более 200 миллионов белков, опередив по точности традиционные подходы. Эта модель ИИ чрезвычайно перспективна для будущих применений в области возобновляемых биоматериалов, устойчивых сельскохозяйственных культур, разработки лекарств и геномных исследований.
«То, на что у нас уходили месяцы или годы, AlphaFold сделал за выходные».
Dr McGihan
Широкое применение ИИ в науках о жизни
Применения AlphaFold охватывают несколько областей, включая биохимию, клеточную биологию, генетику и фармакологию. Инструмент ИИ используется для решения глобальных задач, таких как загрязнение пластиком и продовольственная безопасность. Его растущее влияние на понимание болезней, разработку лекарств и защиту видов делает AlphaFold ключевым инструментом в науках о жизни.
Читайте также:Генеральный директор Google DeepMind Demis Hassabis получил рыцарское звание за вклад в технологии ИИ
Однако структурные биологи предупреждают, что ИИ не может заменить значительную часть работы, которая по-прежнему требуется учёным. Уже после выхода AlphaFold 2 китайский структурный биолог Yan Ning отмечала, что структурная биология не сводится к наблюдению за сворачиванием белков; она требует понимания динамических изменений, взаимодействий с другими биомолекулами и контекста клеточных состояний — областей, где ИИ пока ограничен из-за недостаточных баз данных для обучения.
AlphaFold уже оказал значительное влияние в различных областях биологии, ускорив разработку методов лечения таких заболеваний, как малярия и болезнь Паркинсона, помогая бороться с устойчивыми к лекарствам бактериями и даже способствуя защите видов. Конечная цель DeepMind — чтобы AlphaFold изменил представление человечества о биологическом мире. Нобелевская премия по химии вызвала оживлённые онлайн-обсуждения: одни поздравляли лауреатов, другие в шутку спрашивали, не заслуживает ли ChatGPT Нобелевской премии по литературе, а третьи опасались, что ИИ может затмить фундаментальные научные знания.
Тем не менее многие сходятся во мнении, что применение ИИ к исследованиям белков — очень убедительный подход.