AlphaFold 4 – naujas žingsnis baltymų struktūrų prognozavime
DeepMind pristatė naująją AlphaFold 4 versiją, kuri žymi reikšmingą pažangą baltymų struktūrų prognozavime. Naujausi atnaujinimai leidžia apdoroti apie 20 000 žmogaus baltymų, daugiagrandines kompleksus, baltymų sąveikas ir tam tikrus po-transliacinius modifikavimus.
Didelis tikslumas ir naujos galimybės
AlphaFold 4 pasiekia apie 98% tikslumą pagal etaloninius duomenų rinkinius, kas daugeliu atvejų prilygsta eksperimentinei rezoliucijai. Tai leidžia modeliuoti ne tik pavienius baltymų lankstymus, bet ir sudėtingus biologinius sistemas, kur vyksta tikrasis vaistų atradimas.
Praktinis pritaikymas farmacijos srityje
Farmacijos kompanijos jau pradeda integruoti dirbtiniu intelektu generuotas struktūras į vaistų kūrimo procesus, kas gali žymiai sutrumpinti ankstyvųjų tyrimų laikotarpius. Nors šis procesas dar nėra greitas, struktūriniai ribotumai sparčiai mažėja.
Pereinant prie molekulių inžinerijos
Jei AlphaFold 2 išsprendė baltymų lankstymo problemą, AlphaFold 4 pradeda spręsti sąveikų problemą. Struktūrinė biologija pereina nuo lėtos ir brangios kristalografijos prie dirbtiniu intelektu paremto molekulinio dizaino. Dabar klausimas yra ne ar galime prognozuoti struktūrą, o kaip greitai galime paversti struktūrą terapija.
Daugiau informacijos rasite čia.
