Način na koji se molekule u složenim proteinima sklapaju zbunjivao je znanstvenike posljednjih 50-ak godina, no uz pomoć umjetne inteligencije Googleov je sustav AlphaFold donio moguće rješenje ovog problema. Proteini su maleni molekularni strojevi koji mogu imati različite funkcije u živim stanicama. Sastavljeni su od aminokiselina, dugih nizova molekula koje se sklapaju (foldaju) u funkcionalne strukture. Ti procesi događaju se na razini atoma i molekula i vrlo ih je zahtjevno proučavati jer postoji ogroman broj kombinacija i načina na koji se molekule mogu preklopiti.

U analizi ovog procesa sudjeluju i volonteri u projektu Folding@home koji u te svrhe doniraju svoje procesorsko vrijeme, a nedavno se u priču uključio i Google svojim sustavom umjetne inteligencije AlphaFold. Ovaj je sustav "brat" sustava AlphaGo koji je postao nepobjediv u igri go, a oba su stvorena pod okriljem Googleove podružnice DeepMind.

Revolucionarno postignuće

Iz Googleove kompanije sada su potvrdili da je njihov AlphaFold riješio problem foldanja proteina koji je bio neriješen proteklih 50 godina, a procjenjuje se da je u svakom proteinu mogući broj konfiguracija atoma oko 10³⁰⁰, što čini problem gotovo nerješivim brute force metodom.

Međutim, u DeepMindu su problemu pristupili s druge strane. Prvo su svojem AI sustavu dali da "nauči" kako se strukture proteina mogu slagati. Molekulu su prikazali kao trodimenzionalni crtež, i sustav trenirali na oko 170 tisuća poznatih proteinskih struktura. To je potrajalo nekoliko tjedana, a nakon toga pustili su AlphaFold da predviđa do tada nepoznate strukture proteina. Na natjecanju Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP), koje postoji od 1994. godine, ovaj je sustav pokazao do sada nevišenu točnost predviđanja strukture proteina od preko 90%.

Znanstvenici kažu kako nitko nije očekivao da će problem preklapanja proteina biti riješen u narednih nekoliko desetljeća, a mnogi su već sumnjali i da će isti ikada biti rasvijetljen. Ovo postignuće sada otvara nove neslućene mogućnosti biolozima, jer im može brže i točnije rasvijetliti strukture molekula. Na temelju tih podataka potom se mogu razvijati lijekovi, odnosno moguće je da će se u ovoj industriji dogoditi nova revolucija – pojava individualiziranih lijekova nastalih na temelju specifičnih proteina kod svake oboljele osobe.

Osim što je točniji od svih drugih sustava, AlphaFold je značajno brži i zahtijeva manje računalnih resursa. Rezultat je ovo četverogodišnjeg rada na izgradnji sustava umjetne inteligencije i njegovog usavršavanja, a iz DeepMinda poručuju i da su se već pozabavili i strukturom proteina na virusu SARS-CoV-2, te otkrili njihove oblike s prilično visokom razinom točnosti.