MI LESZ A KÖVETKEZŐ AZ AI-BAN
A DeepMind AlphaFold3-a forradalmasítja a molekuláris kölcsönhatások előrejelzését
Amikor az élet legnagyobb rejtélyeire gondol, valószínűleg a világűr hatalmas kiterjedéseit vagy az óceán sötét mélységeit képzeli el. A DeepMind kutatói egy olyan rejtélyt próbáltak megfejteni, amely közelebb van otthonunkhoz – de nem kevésbé zavarba ejtő: Hogyan lépnek kölcsönbe egymással a különböző molekulák, hogy testünket működtessék. Most bemutattak egy új AI platformot, amely egy lépéssel közelebb visz bennünket a megértéshez.
Először is, egy gyors biológiai összefoglaló: A fehérjék nagyon fontosak, mert mindenféle funkciót segítenek, a sérült szövetek helyreállításától az oxigén szállításáig a vérünkben. A tudósok meg akarják ismerni a különböző fehérjék alakját, hogy kihasználhassák egyedi tulajdonságaikat. Korábban a kutatóknak több alakzatot kellett tesztelniük, amíg véletlenül rá nem találtak a működőre. Az AlphaFold első, 2020-ban megjelent verziója AI-t használt ezen struktúrák mindegyikének előrejelzésére, felgyorsítva azt, ami korábban évekig tartó folyamat volt.
De a fehérjék nem az egyetlen fontos molekulák a szervezetben: Van még DNS és RNS is. Itt jön képbe a DeepMind legújabb kiadása, az AlphaFold3. Az új, AI-alapú platform képes megjósolni, hogyan lép kölcsönbe egymással ezeknek az építőköveknek mindegyike – mintha egy több millió átfedő kapcsolattal rendelkező családfát kellene elsajátítani.
- Alzheimer-, Parkinson-kór és más fehérjehajtogatási rendellenességek kezelése
- Megjósolja, hogyan fognak a gyógyszerek kölcsönhatásba lépni bizonyos fehérjékkel, felgyorsítva a gyógyszerészeti felfedezéseket
- Új vakcinák fejlesztése
- Erősebb, könnyebb és tartósabb anyagok építése
Miért fontos?
Ki használhatja? Egyelőre a profitorientált vállalatok számára nem elérhető, kivéve azokat, amelyek kizárólagos partnerségben állnak a DeepMind testvérvállalatával, az Isomorphic Labs-szel. Az egyetemek és non-profit szervezetek viszont teljes hozzáférést kapnak a platformhoz – és elkezdhetik használni a mai legnagyobb molekuláris rejtélyek megoldására.