Forradalmasíthatja az orvostudományt a DeepMind algoritmusa
A DeepMind algoritmusa segítségével sikerült a tudósoknak előrejelzniük az emberi test szinte valamennyi fehérjéjének szerkezetét.
A fejlesztés segítheti új gyógyszerek, gyógykezelések és más alkalmazások kifejlesztésének felgyorsítását – adta hírül a BBC News.
A fehérjék szerkezetének megértése létfontosságú az orvostudományi kutatások felgyorsításában, eddig azonban csak egy részüknek volt ismert a szerkezete. A Google által 2014-ben megvásárolt londoni székhelyű DeepMind AlphaFold programjának és az Európai Molekuláris Biológiai Laboratóriumnak (EMBL) a kutatói az algoritmussal képesek voltak előrejelezni az ember és más élőlények 350 ezer fehérjének a szerkezetét. Több mint öt éven át tartó kutatásuk eredményeit a Nature című tudományos folyóiratban mutatták be.
A globális tudományos közösség számára közzétették az AlphaFold fehérjeszerkezet adatbázist, amely az emberi proteom legteljesebb és legpontosabb képét adja, megduplázva a tudást az emberi fehérjék szerkezetéről. A proteom egy genom, sejt, szövet vagy szervezet által adott időben, meghatározott feltételek között kifejezett fehérjék (és peptidek) összessége. A fehérjék aminosavakból felépülő, meghatározott biológiai funkciójú szerves vegyületek. Az aminosav sorrendet a gének nukleotid szekvenciája kódolja. A fehérjét kódoló gének számát mintegy húszezerre becsülik.
Hisszük, hogy az emberi proteomnak ez a legteljesebb és legpontosabb képe – idézte Demis Hassabist, a DeepMind mesterségesintelligencia cég alapítóját és vezérigazgatóját a BBC. Hassabis elmondta, a DeepMind tervezi az adatbázis bővítését, több mint 100 millió fehérje szerkezetét akarják előrejelezni.
Ewan Birney, az EMBL Európai Bionformatikai Intézetének igazgatója szerint az AlphaFold fehérjeszerkezet adatbázisa "az egyik legfontosabb adatgyűjtemény az emberi genom feltérképezése óta".
