Page 25 - No24

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA A KÉMIÁBAN

A

2010-ben alakult DeepMind
eleinte játék-programokat
fejlesztett, amelyek
megtanítják a számítógépet
problémák megoldására:
2016-ban az AlphaGo program legyőzte a
go játék 18 éves világbajnokát, Lee
Sedol-t, majd a fejlettebb AlphaZero
program legyőzte a sakk, go és shogi
(japán sakk) legjobb programjait. A
függetlenként indult vállalkozást 2014-
ben megvette a Google, majd 2015-ben az
Alphabet. Fehérje programokkal 2018-óta
végeznek kisérleteket.
A fejlesztés kezdetén ismert
fehérjeszerkezetek ezreit táplálták be egy
neurális hálózat típusú programba, hogy a
gép megtanulja a háromdimenziós
szerkezetek létesítését. De ez a program
még nem adott elfogadható eredményt.
Ezután a biológusokból, fizikusokból és
számítógépes szakemberekből álló csapat
Dr. John Jumper vezetésével új program
(AlphaFold) kidolgozásába kezdett. Az
AlphaFold program gyorsan adott Egy kiválasztott molekula AlphaFold szerkezete
eredményt és a protein alakját helyesen
adta vissza, míg az egyes atomok helyzetét genom által meghatározott összes fehérje, kutatóinak. Közölte velük, hogy kettőnek
olyan hibával, ami kisebb volt az atomok valamint 20 más élő szervezet teljes már ismeri a 3D szerkezetét, de nem
átmérőjénél. Ez már megközelíti a fizikai fehérje készlete. Legújabban úgy árulta el, melyik kettőnek a hét közül.
kisérletek pontosságát [1]. A felhasználók határoztak, hogy a teljes adatbázist Hétfőn megkapta mind a hét enzim
tájékoztatására az adatbázisban szereplő nyilvánosságra hozzák. alakját; az AlphaFold jól teljesített, mind
szerkezetekre konfidencia-intervallumot A fehérjék szerkezetének ismeretében a két ismert szerkezetet helyesen
adnak meg. felfedezhetők kötőhelyek, ami segítheti a állapította meg. McGeehan később
Az AlphaFold technológiája hasonló gyógyszerkutatást. Bakteriális fehérjék megtudta, hogy az AlphaFold a feladatot
ahhoz, ahogy a mobiltelefonok megértik vizsgálata fényt vethet az antibiotikum néhány óra alatt megoldotta.
az élő hanggal adott utasításokat, rezisztencia okára és annak lehetséges A DeepMind vállalkozásnak kutatási
felismerik az arcokat, vagy lefordítanak kiküszöbölésére. Példaként szolgáljon az központjai vannak Kanadában,
szöveget egyik nyelvről a másikra. Sokak Escherichia coli baktérium által Franciaországban és az USÁ-ban. A
szerint az AlphaFold egyike a technológia expresszált fehérje (következő oldal alsó társaság szabad hozzáférést enged fehérje
csúcsteljesítményeinek [2-3]. ábrája). adatbázisához azért, hogy segítse az
A DeepMind kutatók által Az AlphaFold program sikere felkeltette élettudományok fejlődését. Különböző
tanulmányozott egy kisebb John McGeehan, a Center for Enzyme kutatóhelyek élnek is ezzel a lehetőséggel.
fehérjemolekula számítógépes modellje Innovation (Portsmouth, Anglia) Az AlphaFold alkalmazásával a University
jobbra fent látható. igazgatójának figyelmét, aki olyan of Colorado Boulder kutatói azonosítottak
Az AlphaFold program több fehérje enzimeket keres, amelyek képesek egy fehérjét, amin már több mint egy
együttes jelenlétét is képes modellezni. A lebontani műanyagokat, hogy sikerüljön a évtizede dolgoztak. A University of
következő oldal felső ábrája a muslica világot megszabadítani a felgyülemlett California San Francisco kutatói
(Drosophila melanogaster) fehérjéit 150 millió tonna PET palack hulladéktól. megpróbálják alkalmazni a programot a
együttesen ábrázolja: Remélve, hogy kutatásait az enzimek 3D koronavírus jobb megismerésére. A
A DeepMind adatbázisában jelenleg szerkezetének ismerete segíti, 7 enzim módszerrel azonosítottak egy fehérjét
350 000 fehérje háromdimenziós aminosav-szekvenciáját egy munkahét abból a 26-ból, amivel a vírus
szerkezete szerepel, köztük a humán végén megküldte a londoni labor szervezetünket megtámadja. Bár a

KÉMIAI PANORÁMA 24. SZÁM, 2022. ÉVFOLYAM 1. SZÁM 25