🧬 К каким прорывам в медицине нас уже привел AlphaFold?

В прошлом году Демис Хассабис и Джон Джампер из Google DeepMind получили Нобелевскую премию по химии за решение проблемы предсказания трехмерной структуры белка по его составу, над которой ученые по всему миру бились несколько десятилетий.

Представленная Google DeepMind в 2018 году нейросеть AlphaFold смогла предсказывать 3D-форму белка с недостижимой ранее точностью, а вышедшая в 2020-м AlphaFold2 позволила раскрыть форму почти всех 250 млн известных человечеству белков.

Для сравнения, за 60 лет лабораторных экспериментов удалось определить лишь 225 тысяч структур. Теперь годы исследований укладываются в секунды вычислений ⤴️

«Если первое поколение лекарств было "природным", подарившим нам аспирин (из коры ивы), а второе — биотехнологическим, которое дало нам Оземпик, то сейчас мы перешли к третьему — поколению искусственного интеллекта», — объясняет профессор департамента онкологии Оксфорда Самуэль Хьюм.
Что уже помогла открыть AlphaFold:

💠 Модель помогла предсказать структуру рецептора серотонина — одного из гормонов, отвечающего за настроение. ИИ проверил, какие из 1,6 млрд молекул могут эффективно связываться с рецептором, открыв целое множество потенциально более совершенных антидепрессантов.

💠 С помощью AlphaFold ученым удалось разработать новый препарат от рака печени, показавший эффективность в лабораторных условиях (но пока не на пациентах).

💠 Еще одна разработка на базе Alphafold — «молекулярный шприц» для доставки нужных белков прямо в клетки. Это пригодится в генной терапии и лечении рака.

💠 Модель способна создавать новые формулы молекул и предсказывать опасность мутаций. Это может изменить диагностику и лечение редких генетических заболеваний.

💠 Недавно с помощью модели раскрыли структуру молекулярного «мостика» между сперматозоидом и яйцеклеткой, который образуется в процессе оплодотворения, что, возможно, пригодится в лечении бесплодия.

Сейчас модель применяют в разработке более эффективных вакцин от малярии и лекарств от болезни Паркинсона, а также для решения проблемы резистентности к антибиотикам.