AlphaFold tarafından tahmin edilen bir protein örneği.

Yapay zeka bilişiminin son yıllardaki tarihi, biraz tanıdık bir senaryoyu takip ediyor: endüstride değişen kısa atılımlar ve ardından aylar veya yıllar süren daha küçük gelişmeler. artımlı adil bir payla değiştirmek tartışma arada biberlenir. Bugün o dönüm noktalarından biri.

Alfabeye ait Deepmind Perşembe günü ilan edildi şu anda bilim tarafından bilinen hemen hemen her protein için bir tahmin veri tabanı yayınlıyor, ilaç geliştirmeyi ve yeni teknolojilerdeki kritik gelişmeleri önemli ölçüde hızlandırması beklenen bir gelişme. Bu hafta açıklanan genişletilmiş veritabanı, Deepmind’in veritabanında bulunan bilinen, kataloglanmış proteinlerin sayısını 200 kattan fazla artırıyor.1 milyon yapıdan yaklaşık 200 milyon yapıya kadar.

Deepmind'ın Bilim Tarafından Bilinen Neredeyse Her Protein İçin Yapay Zeka Tahminlerini Serbest Bırakıyor başlıklı makalenin resmi

Bu tahminler Deepmind’in AlphaFold AI yazılımı aracılığıyla geliyor. 2020’de AlphaFold, belirli protein yapılarının şeklini tahmin edebileceğini ve benzeri görülmemiş bir doğrulukla 3D modeller oluşturabileceğini kanıtladı. Deepmind başladı yayıncılık bu yapılardan bazıları bu açık veritabanı Geçen yıl, 20 türün bilinen yapıları ve tüm insan proteinlerinin %98’i ile başlayarak. Deepmind, bitkiler, bakteriler, hayvanlar ve diğer organizmalar için öngörülen yapıları içeren bu haftaki büyük genişlemenin, bilim insanlarının sürdürülebilirliği ele almak için gerekli araştırmaları ilerletmeleri için yeni fırsatlar yaratabileceğine inanıyor.lity sorunları ve gıda kıtlığı. Derin dakikad, tüm yapıları toplu indirme için kullanılabilir hale getiriyor Google’ın Bulut Genel Veri Kümeleri.

AlphaFold’dan önce, protein tahmini bildirildiğine göre X-ışınlarını içeren zaman alıcı deneyler içeriyordu, mikroskoplar, ve diğer araçlar. Scripps Research Translational Institute Kurucusu ve Direktörü Eric Topol yaptığı açıklamada, AlphaFold’un bir proteinin yapısını doğru bir şekilde tahmin etme süresini aylardan veya yıllardan saniyelere indirdiğini söyledi.

Topol, “AlphaFold, nükleer gözenek kompleksinin yapısını kırmak da dahil olmak üzere büyük keşifleri hızlandırdı ve mümkün kıldı.” Dedi. “Ve neredeyse tüm protein evrenini aydınlatan bu yeni yapıların eklenmesiyle, her gün daha fazla biyolojik gizemin çözülmesini bekleyebiliriz.”

Aşağıdaki resimdeki daireler, bu haftanın yeni eklemelerinin ölçeğini göstermektedir. Listelenen tüm organizmalar için tahmin edilen protein yapısı geçen yıldan bu yana önemli ölçüde artarken, en büyük veri yığını hayvanları içeriyor. Bunu bitkiler ve kısa bir süre sonra da bakteriler izler.

Deepmind'ın Bilim Tarafından Bilinen Neredeyse Her Protein İçin Yapay Zeka Tahminlerini Serbest Bırakıyor başlıklı makalenin resmi

Avrupa Biyoinformatik Enstitüsü Direktörü Emeritus Dame Janet Thornton, “Bu tıp, tarım, biyoteknoloji, her şeyle ilgili” dedi. Beyan. “Birçok uygulama var. Onun [the database] bir dükkan gibi içeri girebilir ve en sevdiğiniz proteini alabilir ve anında bakabilirsiniz.”

Dünya çapındaki bilim adamları, kendi alanlarında araştırmaları ilerletmek için AlphaFold’un modellerini kullanmaya başladılar bile. Doğal olarak, Alfabe de harekete geçmeye çalıştı. Geçen yılın sonlarında holding, bükülmüş AlphaFold’dan alınan ifşaatları almak ve bunları yeni farmasötik ilaçlar keşfetmek için kullanmak amacıyla ifade edilen Isomorphic Labs adlı yeni bir şirket. Hırsla, Deepmind CEO’su Demis Hassabis Projenin, “ilk ilkelerden yapay zeka öncelikli bir yaklaşımla tüm ilaç keşif sürecini yeniden hayal edebileceğini” iddia etti.



genel-7