Компания DeepMind объявила о выпуске третьей версии своего программного обеспечения AlphaFold, что знаменует собой значительный прогресс в области структурной биологии и искусственного интеллекта (ИИ). AlphaFold3, основанная на машинном обучении, призвана точно моделировать процесс сворачивания белков, открывая путь к лучшему пониманию фундаментальных биологических процессов.
Сложность предсказания структуры белков
Белки — это цепочки аминокислот, которые должны складываться в точную трехмерную форму, чтобы выполнять свои специфические биологические функции. Этот процесс складывания является основополагающим для жизни, поскольку он определяет, как белки взаимодействуют с другими молекулами и выполняют такие важные задачи, как катализ ферментов, транспорт молекул, сигнализация клеток и иммунный ответ. Поэтому понимание их трехмерной структуры имеет решающее значение для понимания того, как они функционируют на молекулярном уровне. Однако предсказание ее по аминокислотной последовательности представляет собой серьезную научную проблему.
Аминокислотная последовательность, также известная как первичная последовательность, на самом деле представляет собой длинную линейную цепь, которая должна складываться в сложную и уникальную конфигурацию, чтобы стать функциональной. На процесс сворачивания влияют различные химические и физические силы, такие как гидрофобные взаимодействия, водородные связи и силы Ван-дер-Ваальса. Кроме того, сворачивание происходит в сложной клеточной среде, где взаимодействие с другими молекулами и местные условия также могут играть свою роль. Поэтому белки могут принимать самые разнообразные структуры. Кроме того, небольшие вариации в последовательности аминокислот могут привести к значительным различиям в конечной структуре.
Трудности предсказания с помощью моделирования
Такая сложность уже давно затрудняет точное предсказание структуры белков на основе одной лишь первичной последовательности. Традиционно для определения структуры белков используются такие экспериментальные методы, как рентгеновская кристаллография, ядерный магнитный резонанс (ЯМР) и электронная криомикроскопия. Хотя эти методы позволяют получить подробную информацию, они дороги, трудоемки и часто ограничены конкретными типами белков.
Восполнить этот пробел попытались с помощью вычислительных подходов к предсказанию структуры белков. Были разработаны такие методы, как моделирование гомологии, когда структура белка предсказывается на основе сходства последовательностей с белками известной структуры, и моделирование молекулярной динамики, которое использует принципы физики для моделирования сворачивания белков. Однако эти методы имеют существенные ограничения по точности и масштабу. Развитие искусственного интеллекта (ИИ), однако, открыло новые перспективы в этой области.
Сила AlphaFold3
AlphaFold, разработанный компанией DeepMind, — это программный пакет, созданный специально для моделирования сворачивания белков. До сих пор предыдущие версии были ориентированы в основном на предсказание структуры белков. Однако недавно DeepMind разработала новую версию (AlphaFold3), которая также может предсказывать взаимодействие белков с другими биологическими молекулами, такими как ДНК, РНК и лиганды.
Лиганды — это молекулы, которые специфически связываются с белком-мишенью, образуя комплекс лиганд-белок. Эти молекулы могут быть разных химических типов, от небольших органических молекул до ионов металлов и макромолекул, таких как полисахариды. В контексте структурной биологии лиганды часто представляют собой регуляторные молекулы или биологические медиаторы, которые взаимодействуют с белками, регулируя их активность. Например, в области фармакологии лиганды часто представляют собой химические соединения, предназначенные для связывания с определенными целевыми белками, такими как клеточные рецепторы, для изменения их функции и лечения заболеваний.
Такие расширенные возможности программы AlphaFold, которая, по оценкам, на 50 % точнее современных программных методов предсказания структуры белков и их взаимодействий, открывают новые возможности в различных областях, таких как медицина, сельское хозяйство и биотехнологии.
Однако основным ограничением является то, что, в отличие от своих предшественников, AlphaFold3 не имеет открытого исходного кода, что означает, что исследователи не могут получить публичный доступ к его коду или обучающим данным. Это может ограничить возможности научного сообщества по настройке модели или использованию программного обеспечения для конкретных исследований.
Тем не менее, некоммерческие исследователи могут получить доступ к AlphaFold3 через сервер AlphaFold компании DeepMind, который позволяет им отправлять молекулярные последовательности и получать предсказания о структуре белка за считанные минуты. Однако существует ограничение в двадцать задач в день, что может ограничить его интенсивное использование в определенных исследовательских ситуациях.