[Перевод] AlphaFold 3 предсказывает структуру и взаимодействие всех молекул жизни
Представляем AlphaFold 3, новую модель искусственного интеллекта, разработанную Google DeepMind и Isomorphic Labs. Точно предсказывая структуру белков, ДНК, РНК, лигандов и других элементов, а также их взаимодействие, она, как мы надеемся, изменит наше понимание биологического мира и открытие лекарств.
Внутри каждой растительной, животной и человеческой клетки находятся миллиарды молекулярных машин. Они состоят из белков, ДНК и других молекул, но ни одна из них не работает сама по себе. Только наблюдая за тем, как они взаимодействуют друг с другом в миллионах комбинаций, мы можем по-настоящему понять жизненные процессы.
В статье, опубликованной в журнале Nature, мы представляем AlphaFold 3 — революционную модель, которая может предсказать структуру и взаимодействие всех молекул жизни с беспрецедентной точностью. Для взаимодействий белков с другими типами молекул мы наблюдаем как минимум 50-процентное улучшение по сравнению с существующими методами предсказания, а для некоторых важных категорий взаимодействий мы удвоили точность предсказания.
Мы надеемся, что AlphaFold 3 поможет изменить наше понимание биологического мира и поможет в открытии лекарств». Учёные могут получить бесплатный доступ к большинству его возможностей через недавно запущенный AlphaFold Server, простой в использовании исследовательский инструмент. Чтобы развить потенциал AlphaFold 3 для разработки лекарств, Isomorphic Labs уже сотрудничает с фармацевтическими компаниями, чтобы применить его для решения реальных задач по разработке лекарств и, в конечном итоге, разработать новые, меняющие жизнь пациентов методы лечения.
Наша новая модель опирается на основы AlphaFold 2, которая в 2020 году совершила фундаментальный прорыв в предсказании структуры белков. К настоящему времени миллионы исследователей по всему миру используют AlphaFold 2 для совершения открытий в таких областях, как вакцины от малярии, лечение рака и разработка ферментов. AlphaFold был процитирован более 20 000 раз, а его научное влияние было признано многими премиями, последняя из которых — премия «Прорыв» в области наук о жизни. AlphaFold 3 выводит нас за пределы белков и охватывает широкий спектр биомолекул. Этот скачок может открыть новые возможности для развития науки, от разработки биовозобновляемых материалов и повышения устойчивости сельскохозяйственных культур до ускорения разработки лекарств и исследований в области геномики.
7PNM — шиповидный белок вируса простуды (Coronavirus OC43): Структурное предсказание AlphaFold 3 для белка шипа (синий) вируса простуды при его взаимодействии с антителами (бирюзовый) и простыми сахарами (жёлтый) точно соответствует истинной структуре (серый). На анимации показано, как белок взаимодействует с антителом, а затем с сахаром. Продвижение наших знаний о подобных процессах в иммунной системе помогает лучше понять коронавирусы, включая COVID-19, и открывает возможности для улучшения лечения.
Как AlphaFold 3 раскрывает молекулы жизни
Если ввести список молекул, AlphaFold 3 генерирует их совместную 3D-структуру, показывая, как они сочетаются друг с другом. Программа моделирует крупные биомолекулы, такие как белки, ДНК и РНК, а также малые молекулы, известные также как лиганды — категория, охватывающая многие лекарства. Кроме того, AlphaFold 3 может моделировать химические модификации этих молекул, которые контролируют здоровое функционирование клеток, а их нарушение может привести к болезни.
Возможности AlphaFold 3 обусловлены архитектурой и обучением нового поколения, которое теперь охватывает все молекулы жизни. В основе модели лежит улучшенная версия нашего модуля Evoformer — архитектуры глубокого обучения, которая легла в основу невероятной производительности AlphaFold 2. После обработки входных данных AlphaFold 3 собирает свои предсказания с помощью диффузионной сети, подобной тем, что используются в генераторах изображений ИИ. Процесс диффузии начинается с облака атомов и в течение многих шагов сходится к конечной, наиболее точной молекулярной структуре.
Предсказания AlphaFold 3 о молекулярных взаимодействиях превосходят по точности все существующие системы. Являясь единой моделью, которая целостно рассчитывает целые молекулярные комплексы, она способна объединить научные знания.
7R6R — ДНК-связывающий белок: Предсказание AlphaFold 3 для молекулярного комплекса, состоящего из белка (синий), связанного с двойной спиралью ДНК (розовый), практически полностью совпадает с истинной молекулярной структурой, обнаруженной в ходе кропотливых экспериментов (серый).
Ведущая роль в открытии лекарств в Isomorphic Labs
AlphaFold 3 создаёт возможности для разработки лекарств с помощью предсказаний для молекул, обычно используемых в лекарствах, таких как лиганды и антитела, которые связываются с белками, чтобы изменить их взаимодействие в здоровье и болезни человека.
AlphaFold 3 достигает беспрецедентной точности в предсказании лекарственных взаимодействий, включая связывание белков с лигандами и антител с их целевыми белками. AlphaFold 3 на 50% точнее лучших традиционных методов в эталоне PoseBusters, не требуя ввода какой-либо структурной информации, что делает AlphaFold 3 первой системой искусственного интеллекта, превосходящей физические инструменты для предсказания биомолекулярной структуры. Способность предсказывать связывание антитела с белком имеет решающее значение для понимания аспектов иммунного ответа человека и разработки новых антител — растущего класса терапевтических средств.
Используя AlphaFold 3 в сочетании с дополнительным набором собственных моделей искусственного интеллекта, Isomorphic Labs работает над разработкой лекарств для внутренних проектов, а также с фармацевтическими партнёрами. Isomorphic Labs использует AlphaFold 3 для ускорения и повышения успешности разработки лекарств, помогая понять, как подойти к новым мишеням для лечения заболеваний, и разрабатывая новые способы борьбы с существующими, которые ранее были недоступны.
AlphaFold Server: Бесплатный и простой в использовании инструмент для исследований
8AW3 — РНК-модифицирующий белок: Предсказание AlphaFold 3 для молекулярного комплекса, состоящего из белка (синий), нити РНК (фиолетовый) и двух ионов (жёлтый), точно соответствует истинной структуре (серый). Этот комплекс участвует в создании других белков — клеточном процессе, имеющем фундаментальное значение для жизни и здоровья.
Недавно запущенный Google DeepMind сервер AlphaFold Server — самый точный в мире инструмент для предсказания взаимодействия белков с другими молекулами в клетке. Это бесплатная платформа, которую учёные всего мира могут использовать для некоммерческих исследований. Всего за несколько кликов биологи могут использовать возможности AlphaFold 3 для моделирования структур, состоящих из белков, ДНК, РНК и различных лигандов, ионов и химических модификаций.
AlphaFold Server помогает учёным выдвигать новые гипотезы для проверки в лаборатории, ускоряя рабочий процесс и способствуя дальнейшим инновациям. Наша платформа предоставляет исследователям доступный способ генерирования предсказаний, независимо от их доступа к вычислительным ресурсам или опыта в области машинного обучения.
Экспериментальное предсказание структуры белка может занимать примерно столько же времени, сколько докторская диссертация, и стоить сотни тысяч долларов. Наша предыдущая модель, AlphaFold 2, была использована для предсказания сотен миллионов структур, что при нынешних темпах развития экспериментальной структурной биологии заняло бы сотни миллионов исследовательских лет.
Ответственное использование возможностей AlphaFold 3
С каждым выпуском AlphaFold мы стремимся понять широкое влияние технологии, работая вместе с сообществом исследователей и специалистов по безопасности. Мы придерживаемся научного подхода и проводим всесторонние оценки, чтобы снизить потенциальные риски и поделиться широкомасштабными преимуществами для биологии и человечества.
Основываясь на внешних консультациях, которые мы провели для AlphaFold 2, в настоящее время мы взаимодействуем с более чем 50 экспертами в данной области, а также со специализированными третьими сторонами в области биобезопасности, исследований и промышленности, чтобы понять возможности последующих моделей AlphaFold и любые потенциальные риски. Мы также участвовали в форумах и дискуссиях в рамках всего сообщества перед запуском AlphaFold 3.
AlphaFold Server отражает наше постоянное стремление поделиться преимуществами AlphaFold, включая нашу бесплатную базу данных с 200 миллионами белковых структур. Мы также будем расширять наш бесплатный образовательный онлайн-курс AlphaFold совместно с EMBL-EBI и партнёрство с организациями Глобального Юга, чтобы вооружить учёных инструментами, необходимыми для ускорения внедрения и исследований, в том числе в таких недостаточно финансируемых областях, как забытые болезни и продовольственная безопасность. Мы будем продолжать сотрудничать с научным сообществом и политиками, чтобы ответственно подходить к разработке и внедрению технологий ИИ.
Открывая будущее клеточной биологии на основе ИИ
7BBV — фермент: предсказание AlphaFold 3 для молекулярного комплекса с белком фермента (синий), ионом (жёлтая сфера) и простыми сахарами (жёлтый), а также истинная структура (серый). Этот фермент содержится в почвенном грибке (Verticillium dahliae), который повреждает широкий спектр растений. Понимание того, как этот фермент взаимодействует с клетками растений, может помочь исследователям в разработке более здоровых и устойчивых культур.
AlphaFold 3 позволяет увидеть биологический мир в высоком разрешении. Он позволяет учёным увидеть клеточные системы во всей их сложности: структуры, взаимодействия и модификации. Это новое окно в молекулы жизни показывает, как они связаны между собой, и помогает понять, как эти связи влияют на биологические функции — такие, как действие лекарств, выработка гормонов и сохраняющий здоровье процесс восстановления ДНК.
Влияние AlphaFold 3 и нашего бесплатного сервера AlphaFold Server будет проявляться в том, как они позволят учёным ускорить открытие новых вопросов в биологии и новых направлений исследований. Мы только начинаем использовать потенциал AlphaFold 3, и нам не терпится увидеть, что ждёт нас в будущем.
