Изкуственият интелект разгада 50-годишна биологична загадка, предсказвайки структурата на почти всички известни протеини.

Проблемът със сгъването на протеините стои пред научната общност от 1972 година, когато Кристиан Анфинсен получава Нобелова награда за хипотезата си, че аминокиселинната последователност определя 3D структурата.В продължение на десетилетия учените използваха скъпи и бавни методи като рентгенова кристалография и криоелектронна микроскопия. Тези процеси често отнемаха години и струваха десетки хиляди долари за един протеин.През декември 2020 година системата AlphaFold 2 на компанията DeepMind, собственост на Google, постигна безпрецедентна точност в състезанието CASP14. Алгоритъмът използва дълбоко обучение, за да предвиди как протеиновата верига ще се нагъне в пространството. Това е критично важно, защото функцията на протеина зависи изцяло от неговата специфична форма.През 2022 година DeepMind, в сътрудничество с Европейския институт по биоинформатика (EMBL-EBI), публикува база данни с над 200 милиона структури. Това обхваща почти всички известни на науката протеини, включително тези на растения, бактерии и животни. Преди този успех човечеството познаваше структурата на едва 17% от протеините в човешкото тяло.Този технологичен скок вече помага на изследователите да се борят с антибиотичната резистентност и да проектират нови ваксини срещу малария. В екологичен аспект AlphaFold се използва за проектиране на синтетични ензими, които могат да разграждат PET пластмаса за часове вместо за векове. Проектът е достъпен безплатно за учени от целия свят, което демократизира достъпа до високотехнологични биологични данни.