Нейросеть AlphaFold предсказала структуру 200 млн белков быстрее, чем их синтезировать.

Предсказание пространственной структуры белков — одна из центральных проблем молекулярной биологии, которую учёные пытались решить более пятидесяти лет. DeepMind, подразделение Alphabet, разработала нейросеть AlphaFold, которая в 2020 году продемонстрировала беспрецедентную точность в этой задаче. Система предсказала трёхмерную структуру белков с точностью, сравнимой с экспериментальными методами как рентгеновская кристаллография и криоэлектронная микроскопия, требующими месяцев или лет работы. Впоследствии AlphaFold была развёрнута в режиме открытого доступа, и её возможности были расширены: в 2023 году исследователи с помощью этого инструмента предсказали структуру более чем 200 миллионов белков — практически весь известный протеом планеты. На выполнение такого объёма вычислений затратили бы десятилетия традиционного лабораторного синтеза и анализа. Значимость этого прорыва трудно переоценить: знание структуры белков критично для понимания их функции и разработки лекарств. Фармацевтические компании теперь используют AlphaFold для моделирования взаимодействия потенциальных препаратов с целевыми белками, что существенно сокращает стоимость и время доклинических исследований. Метод открыл возможности для изучения редких заболеваний, вызванных мутациями белков, и ускорил исследования в области синтетической биологии.