AlphaFold

AlphaFold is 'n kunsmatige intelligensie (KI) program ontwikkel deur DeepMind, 'n filiaal van Alphabet, wat voorspellings van proteïenstruktuur uitvoer. Dit is ontwerp om  diepleer tegnieke te gebruik.

AlphaFold 1 (2018) het eerste geëindig in die algehele ranglys van die 13de Kritieke Assessering van Struktuurvoorspelling (CASP) in Desember 2018. Dit was veral suksesvol om die akkuraatste strukture te voorspel vir teikens wat deur die kompetisie-organiseerders as die moeilikste beoordeel is, waar geen bestaande sjabloonstrukture beskikbaar was van proteïene met gedeeltelik soortgelyke volgordes nie.

AlphaFold 2 (2020) het hierdie plasing in die CASP14-kompetisie in November 2020 herhaal. Dit het 'n vlak van akkuraatheid behaal wat baie hoër is as enige ander inskrywing. Dit het bo 90 behaal op CASP se globale afstandstoets (GDT) vir ongeveer twee derdes van die proteïene, 'n toets wat die ooreenkoms meet tussen 'n berekeningsvoorspelde struktuur en die eksperimenteel bepaalde struktuur, waar 100 'n volledige ooreenstemming verteenwoordig.<ref name="science20201130">Robert F. Service, 'The game has changed.' AI triumphs at solving protein structures , 'Science, 30 November 2020</ref>   Die insluiting van metagenomiese data het die gehalte van die voorspelling van veelvuldige volgorde-belynings verbeter. Een van die grootste bronne van die opleidingsdata was die pasgemaakte Big Fantastic Database van 65 983 866 proteïenfamilies, verteenwoordig as veelvuldige volgorde-belynings en Verborge Markovmodelle, (VMMe) wat 2 204 359 010 proteïenvolgordes van verwysingsdatabasisse, metagenome en metatranskriptome dek.

AlphaFold 2 se resultate by CASP14 is beskryf as "verstommend"Mohammed AlQuraishi, CASP14 scores just came out and they're astounding Archived 2022-08-04 at the Wayback Machine, Twitter, 30 November 2020. en "transformerend".Callaway, Ewen (2020-11-30). "'It will change everything': DeepMind's AI makes gigantic leap in solving protein structures". Nature. 588 (7837): 203–204. Bibcode:2020Natur.588..203C. doi:10.1038/d41586-020-03348-4. . S2CID 227243204. Sommige navorsers het egter opgemerk dat die akkuraatheid onvoldoende was vir 'n derde van sy voorspellings, en dat dit nie die onderliggende meganisme of reëls van proteïenvouing vir die proteïenvouingsprobleem, wat onopgelos bly, openbaar het nie.Stephen Curry, No, DeepMind has not solved protein folding , Reciprocal Space (blog), 2 Desember 2020

Ten spyte hiervan, is die tegniese prestasie wyd erken. Op 15 Julie 2021 is die AlphaFold 2-artikel in Nature'' gepubliseer as 'n gevorderde toegangspublikasie saam met oopbronsagteware en 'n soekbare databasis van spesieproteome.Teen November 2025 is die artikel byna 43 000 keer aangehaal.

AlphaFold 3 is op 8 Mei 2024 aangekondig. Dit kan die struktuur van komplekse wat deur proteïene met DNS, RNS, verskeie ligande en ione geskep word, voorspel. Die nuwe voorspellingsmetode toon 'n minimum 50% verbetering in akkuraatheid vir proteïeninteraksies met ander molekules in vergelyking met bestaande metodes. Boonop het die voorspellingsakkuraatheid vir sekere sleutelkategorieë van interaksies effektief verdubbel.

Demis Hassabis en John Jumper van Google DeepMind het die een helfte van die 2024 Nobelprys vir Chemie gedeel, wat toegeken is "vir proteïenstruktuurvoorspelling", terwyl die ander helfte aan David Baker gegaan het "vir berekeningsproteïenontwerp". Hassabis en Jumper het voorheen die Deurbraakprys in Lewenswetenskappe en die Albert Lasker-toekenning vir Basiese Mediese Navorsing in 2023 gewen vir hul leierskap van die AlphaFold-projek.

 Verwysings 

Kategorie:Kunsmatige intelligensie