РОМАН КАЗАКОВ

Когда в прошлом году вручали Нобелевские премии по химии Демису Хассабису, Джону Джамперу и Дэвиду Бейкеру я уже упоминал в этом канале нейросети AlphaFold 2 и 3, которые совершили революцию в биотехе.

Наткнулся вот на интересный препринт о том, что эти нейросетки позволяют не только предсказывать структуру одиночных белков, но и моделировать их взаимодействия в составе многокомпонентных комплексов. Это открывает колоссальные возможности в биотехнологиях, медицине и фундаментальной науке.

Важное по публикации:

- ИИ смог верно определить олигомерное состояние у 35 из 40 протестированных белков.
- ИИ успешно предсказывает структуры мембранных белков, включая ионные каналы, транспортёры и рецепторы. Это особенно важно, так как такие белки сложно изучать в лаборатории.
- ИИ может предсказывать несколько олигомерных состояний, что полезно для понимания динамических процессов в клетке.

Это означает, что с помощью ИИ можно быстрее находить мишени для лекарств (например, понимать, в каком состоянии белок участвует в болезни), изучать вирусные белки (предсказывать, как они заражают клетки), разрабатывать новые ферменты (например, для расщепления пластика или очистки окружающей среды), улучшать генные терапии, моделируя, как белки взаимодействуют в организме.

То, что раньше требовало многих лет исследование и многих миллиардов долларов, теперь может делать за минуты/часы и практически бесплатно.

#нейросети #будущее #alphafold

www.group-telegram.com/us/rvkazakov.com/736

267 viewsMar 20 at 09:37

Когда в прошлом году вручали Нобелевские премии по химии Демису Хассабису, Джону Джамперу и Дэвиду Бейкеру я уже упоминал в этом канале нейросети AlphaFold 2 и 3, которые совершили революцию в биотехе.

Наткнулся вот на интересный препринт о том, что эти нейросетки позволяют не только предсказывать структуру одиночных белков, но и моделировать их взаимодействия в составе многокомпонентных комплексов. Это открывает колоссальные возможности в биотехнологиях, медицине и фундаментальной науке.

Важное по публикации:

- ИИ смог верно определить олигомерное состояние у 35 из 40 протестированных белков.
- ИИ успешно предсказывает структуры мембранных белков, включая ионные каналы, транспортёры и рецепторы. Это особенно важно, так как такие белки сложно изучать в лаборатории.
- ИИ может предсказывать несколько олигомерных состояний, что полезно для понимания динамических процессов в клетке.

Это означает, что с помощью ИИ можно быстрее находить мишени для лекарств (например, понимать, в каком состоянии белок участвует в болезни), изучать вирусные белки (предсказывать, как они заражают клетки), разрабатывать новые ферменты (например, для расщепления пластика или очистки окружающей среды), улучшать генные терапии, моделируя, как белки взаимодействуют в организме.

То, что раньше требовало многих лет исследование и многих миллиардов долларов, теперь может делать за минуты/часы и практически бесплатно.

#нейросети #будущее #alphafold

BY РОМАН КАЗАКОВ