Google DeepMind pārveido bioķīmiju ar AlphaFold
Bioloģiskās pētniecības ainava tiek pārdefinēta, kad Google DeepMind iepazīstina ar AlphaFold3, jaunieveduma AI rīku, kas paredzēts, lai paredzētu bioloģisko molekulu sarežģītās struktūras un to mijiedarbību. Šī inovatīvā tehnoloģija ir paredzēta, lai ievērojami paātrinātu jaunu farmaceitisko līdzekļu attīstību, palīdzot identificēt molekulārās mijiedarbības cilvēka organismā.
Zinātnieku bažu korijs
Neskatoties uz AlphaFold3 potenciālajām priekšrocībām, tā debijas rezultātā zinātniskajā kopienā ir izraisījies strīds. Grupa 650 pētnieku ir izteikusi bažas par DeepMind pieeju pārredzamībai. Strīda kodolu veido AI tehnoloģijas pamatprogrammas netiešana, kas atšķiras no standarta prakses attiecībā uz zināšanu kopīgošanu zinātniskajos izdevumos, piemēram, Nature žurnālā, kurā programmēšanas rīku pamatu kopīšana ir bieži sastopama prasība.
Revolucionārā ietekme uz olbaltumvielu struktūru paredzēšanu
AlphaFold cēlās saknes līdz 2018. gadam, kad to pirmoreiz apmācīja uz plaša datu kopuma par zināmajām olbaltumvielu struktūrām. Tā efektivitāte kļuva skaidra, kad tā pārspēja citus prognozētājus CASP13 konkursā, ko kolēģiāli pazīst kā molekulārās bioloģijas pasaules kausu. Šāda precizitāte izvirzīja jaunus standartus šajā jomā.
Cilvēka proteomas kartēšana
Iet vēl tālāk par savām ambīcijām, DeepMind ir strādājis pie cilvēka proteomas paredzēšanas pilnības, milzīga uzdevuma, kuram daudzi ticēja, ka šobrīdējā tehnoloģija ir nepieejama. Tomēr līdz jūlijam 2021. gadā tika izlaisti sākotnējie paredzējumi, kas ir pieejami zinātniskajai kopienai bez maksas, sadarbojoties ar EMBL Eiropas Bioinformatikas institūtu.
Kamēr AI turpina ienirt dažādās cilvēka dzīves jomās, tā loma nākotnes zinātniskajā atklājumā un medicīnā paliek gan aizraujošs, gan kritiski pārraudzīts temats.
Svarīgi jautājumi un atbildes
J: Kas ir AlphaFold?
A: AlphaFold ir mākslīgā intelekta programma, kuru izstrādājusi Google DeepMind un kura paredz olbaltumvielu 3D struktūras, pamatojoties uz to aminoskābju secībām. Jaunākajā versijā, AlphaFold3, tiek izmantotas dziļās apmācības tehnikas, lai modelētu fiziskās mijiedarbības olbaltumvielās un starp olbaltumvielām un citām molekulām.
J: Kāda ir kopienas reakcija uz AlphaFold?
A: Reakcija uz AlphaFold ir jūtama kā atzinība par tās inovatīvajām iespējām olbaltumvielu struktūru paredzēšanā un strīds par pārredzamības trūkumu. Lai gan daudzi pētnieki sveicina AlphaFold potenciālu paātrināt biomedicīniskos pētījumus, citi pauž bažas par DeepMind neizdevāsadjamsakodu kopīgošanu, kuru viņi uzskata par šķērsli zinātniskajai attīstībai un vienaldzību.
J: Kā AlphaFold pierādīja savu precizitāti?
A: AlphaFold pierādīja savu precizitāti CASP13 konkursā 2018. gadā, pārspējot citus olbaltumvielu struktūru prognozēšanas modeļus. Zinātnieki novērtē tās precizitāti pēc tā, cik tuvas ir tās paredzētās modeļos eksperimentālajiem datiem.
Svarīgās izaicinājumi vai strīdi
Viena no svarīgākajām izaicinājumu saistītajām problēmām ar AlphaFold ir pārredzamības jautājums. Plašāka zinātniskā kopiena aizstāv zinātnisku metožu un kodu atvērtu kopīgošanu, lai ļautu atkārtot pētījumu rezultātus un uzlabotu tehnoloģiju sadarbībā. Cita problēma attiecas uz etiķetiskajām bažām par to, kā šādas spēcīgas rīkas varētu izmantot un kurš kontrolier zināšanas un tehnoloģijas.
Priekšrocības un trūkumi
Priekšrocības:
– Potenciāls veicināt zāļu atklājumu paātrināšanu: AlphaFold var samazināt jaunu farmaceitisko līdzekļu attīstības laiku un izmaksas, izgaismojot olbaltumvielu struktūras ātrāk nekā eksperimentālās metodes.
– Iespaids uz bioloģijas izpratni: Olbaltumvielu struktūru paredzēšana var sniegt ieskatu dzīves fundamentālajos procesos, potenciāli novedot pie caurspīdīguma ārstēšanas slimībām.
– Sabiedriskais piekļuve cilvēka proteomas paredzējumiem: AlphaFold pārvieto cilvēka proteomas paredzējumus, ļaujot zinātniekiem visā pasaulē iesaistīties un pielietot šos datus plašā spektrā bioloģiskiem pētījumiem.
Trūkumi:
– Pārredzamības trūkums: AlphaFold koda turēšana var kavēt zinātnisku attīstību un sadarbību.
– Potenciāla ļaunprātīga izmantošana: Tādas uzlabotas rīku kā AlphaFold var veicināt biosektivitātes riskus, ja tās tiek izmantotas ļaunprātīgi, lai inženierētu kaitīgas bioloģiskas organismus vai molekulas.
– Datu izkropļojumi: AI modeļi var ietvert iekropļojumus no tiem trenētiem datiem, kas var radīt neprecizitātes noteiktos kontekstos.
Lai iegūtu vairāk informācijas par DeepMind un tās projektie, iesakām apmeklēt galveno DeepMind domēnu: DeepMind.
Lūdzu, ņemiet vērā, ka URL ir nodrošinātas un ir pareizas līdz zināšanu turpmākai atjaunināšanai 2023. gadā. Tomēr URL var mainīties vai novecojies, tāpēc vienmēr ir labāk pārbaudāt URL precizitāti pirms tā koplietošanas.