" Google DeepMind работает над созданием новой технологии, которая превосходит уже революционный AlphaFold 3 в предсказании структуры белков и других биомолекул. AlphaFold 3, выпущенный в 2024 году, стал прорывом в биоинформатике, позволив ученым с беспрецедентной точностью прогнозировать трехмерные структуры белков, ДНК, РНК, лигандов и их взаимодействия. AlphaFold 3 значительно улучшил возможности по сравнению с предыдущими версиями, обеспечив примерно в 50% случаев точность предсказания взаимодействий и удвоив ее в некоторых важных категориях.
В чем суть новой технологии DeepMind?
Новая разработка DeepMind, предположительно AlphaFold 4 или связанная с ней технология, нацелена на дальнейшее улучшение скорости, точности и универсальности моделирования. От AlphaFold 3 новинка отличается тем, что умеет обрабатывать более крупные и сложные белки, а также точнее предсказывать взаимодействия белков с другими биомолекулами. При этом инженеры существенно повысили скорость вычислений — если раньше требовались часы или даже дни, теперь структура может предсказываться в течение минут или часов, что особенно важно для оперативных исследований при разработке лекарств.
Технические инновации и преимущества
Новая модель использует усовершенствованную архитектуру на основе трансформеров и глубокого обучения, интегрирующую информацию о последовательностях, структурных особенностях и парных взаимодействиях молекул. Интеллектуальная настройка внимания («self-attention») направлена на биологически значимые участки белков, что увеличивает качество предсказаний. Также DeepMind оптимизировала алгоритм так, чтобы он мог работать на менее мощном оборудовании, расширяя доступность технологии для исследовательских лабораторий с ограниченными ресурсами.
Среди ключевых улучшений — возможность моделировать белки, ранее труднодоступные для изучения, а также повышенная способность к генерализации для неизвестных или редких белковых структур. Это открывает новые перспективы в изучении редких заболеваний и разработке инновационных лекарственных средств.
Значение для науки и медицины
AlphaFold и его преемники стали революцией, которая уже перевернула биологию и медицину. Раньше экспериментальное определение трехмерной структуры белков занимало месяцы и годы, требовало дорогостоящего лабораторного оборудования. С помощью AlphaFold доступ к структурам белков упростился настолько, что сейчас более 98% протеома человека имеют предсказанные структуры, открытые для всех исследователей. Новая технология позволит сделать этот доступ еще более быстрым и точным, что послужит ускорению разработки лекарств, вакцин и биотехнологических продуктов.
Применение новой технологии особенно актуально для таких направлений, как разработка препаратов против рака, вирусных инфекций и заболеваний, связанных с нарушением структуры белков, например, Альцгеймера или Паркинсона. Возможность быстро и эффективно предсказывать структуру новых белков и их комплексов может сократить время создания лекарств с 10–15 лет до нескольких месяцев, что значительно изменит рынок медицины и фармакологии.
Глобальный и технологический контекст
Создание технологии, превосходящей AlphaFold 3, подчеркивает сохраняющееся лидерство Google DeepMind в области ИИ и научных инноваций. Положение DeepMind как мирового центра исследований в области искусственного интеллекта и биотехнологий укрепляется благодаря непрерывным улучшениям их моделей. Открытый доступ к базам данных и веб-сервисам AlphaFold способствует развитию открытой науки и международного сотрудничества.
Таким образом, новая технология DeepMind знаменует очередной шаг в развитии предсказательной биологии, двигая науку ближе к пониманию фундаментальных процессов
