DeepMind zegt dat het de structuur zal vrijgeven van elk eiwit dat de wetenschap kent

DeepMind

In december 2020 verraste DeepMind de wereld van de biologie toen het een 50-jarige grote uitdaging oploste met AlphaFold, een AI-tool die de structuur van eiwitten voorspelt. Vorige week publiceerde het in Londen gevestigde bedrijf volledige details van die tool en heeft de broncode vrijgegeven.

Nu heeft het bedrijf aangekondigd dat het gebruikte zijn AI om de vormen van bijna elk eiwit in het menselijk lichaam te voorspellen , evenals de vormen van honderdduizenden andere eiwitten die worden aangetroffen in 20 van de meest bestudeerde organismen, waaronder gist, fruitvliegen en muizen. De doorbraak zou biologen van over de hele wereld in staat kunnen stellen ziekten beter te begrijpen en nieuwe medicijnen te ontwikkelen.

Verwant verhaal

DeepMind's AI voor het vouwen van eiwitten heeft een 50 jaar oude grote uitdaging van de biologie opgelost

AlphaFold kan de vorm van eiwitten voorspellen tot binnen de breedte van een atoom. De doorbraak zal wetenschappers helpen bij het ontwerpen van medicijnen en het begrijpen van ziekten.

Tot nu toe bestaat de schat uit 350.000 nieuw voorspelde eiwitstructuren. DeepMind zegt dat het de komende maanden de structuren voor meer dan 100 miljoen meer zal voorspellen en vrijgeven - min of meer alle eiwitten die de wetenschap kent.

Eiwitvouwing is een probleem waar ik al meer dan 20 jaar naar kijk, zegt DeepMind-medeoprichter en CEO Demis Hassabis. Het is een enorm project voor ons geweest. Ik zou zeggen dat dit het grootste is dat we tot nu toe hebben gedaan. En het is in zekere zin het meest opwindend, omdat het de grootste impact in de wereld buiten AI zou moeten hebben.

Eiwitten zijn gemaakt van lange stroken aminozuren, die zichzelf in ingewikkelde knopen verdraaien. Het kennen van de vorm van de knoop van een eiwit kan onthullen wat dat eiwit doet, wat cruciaal is om te begrijpen hoe ziekten werken en om nieuwe medicijnen te ontwikkelen - of om organismen te identificeren die kunnen helpen vervuiling en klimaatverandering aan te pakken. Het bepalen van de vorm van een eiwit duurt weken of maanden in het laboratorium. AlphaFold kan vormen binnen een dag of twee tot op het dichtstbijzijnde atoom voorspellen.

De nieuwe database moet het leven van biologen nog makkelijker maken. AlphaFold is misschien beschikbaar voor onderzoekers, maar niet iedereen zal de software zelf willen gebruiken. Het is veel gemakkelijker om een ​​structuur uit de database te halen dan op je eigen computer, zegt David Baker van het Institute for Protein Design aan de Universiteit van Washington, wiens lab zijn eigen tool heeft gebouwd voor het voorspellen van de eiwitstructuur, genaamd RoseTTAFoud , gebaseerd op de aanpak van AlphaFold.

De afgelopen maanden heeft het team van Baker gewerkt met biologen die voorheen vastzaten om de vorm van eiwitten die ze bestudeerden te achterhalen. Er is veel behoorlijk cool biologisch onderzoek dat echt is versneld, zegt hij. Een openbare database met honderdduizenden kant-en-klare eiwitvormen zou een nog grotere versneller moeten zijn.

Het ziet er verbazingwekkend indrukwekkend uit, zegt Tom Ellis, een synthetisch bioloog aan het Imperial College London die het gistgenoom bestudeert, die enthousiast is om de database te proberen. Maar hij waarschuwt dat de meeste voorspelde vormen nog niet zijn geverifieerd in het laboratorium.

Atoomprecisie

In de nieuwe versie van AlphaFold worden voorspellingen geleverd met een betrouwbaarheidsscore die de tool gebruikt om aan te geven hoe dicht hij denkt dat elke voorspelde vorm bij de werkelijkheid ligt. Met behulp van deze maatstaf ontdekte DeepMind dat AlphaFold vormen voorspelde voor 36% van de menselijke eiwitten met een nauwkeurigheid die klopt tot op het niveau van individuele atomen. Dat is goed genoeg voor de ontwikkeling van medicijnen, zegt Hassabis.

Voorheen, na tientallen jaren werk, werd de structuur van slechts 17% van de eiwitten in het menselijk lichaam in het laboratorium geïdentificeerd. Als de voorspellingen van AlphaFold zo nauwkeurig zijn als DeepMind zegt, heeft de tool dit aantal in slechts een paar weken meer dan verdubbeld.

Zelfs voorspellingen die niet volledig nauwkeurig zijn op atomair niveau, zijn nog steeds nuttig. Voor meer dan de helft van de eiwitten in het menselijk lichaam heeft AlphaFold een vorm voorspeld die goed genoeg zou moeten zijn voor onderzoekers om de functie van het eiwit te achterhalen. De rest van de huidige voorspellingen van AlphaFold zijn ofwel onjuist, of zijn voor de derde van de eiwitten in het menselijk lichaam die helemaal geen structuur hebben totdat ze zich met anderen binden. Ze zijn slap, zegt Hassabis.

Dat het op dit kwaliteitsniveau kan worden toegepast, is indrukwekkend, zegt Mohammed AlQuraish, systeembioloog aan de Columbia University die zijn eigen software heeft ontwikkeld om de eiwitstructuur te voorspellen. Hij wijst er ook op dat het hebben van structuren voor de meeste eiwitten in een organisme het mogelijk maakt om te bestuderen hoe deze eiwitten als een systeem werken, niet alleen op zichzelf. Dat vind ik het spannendst, zegt hij.

DeepMind geeft zijn tools en voorspellingen gratis vrij en zal niet zeggen of het plannen heeft om er in de toekomst geld mee te verdienen. Het sluit de mogelijkheid echter niet uit. Om de database op te zetten en te beheren, werkt DeepMind samen met het European Molecular Biology Laboratory, een internationale onderzoeksinstelling die al een grote database met eiwitinformatie host.

Voorlopig kan AlQuraishi niet wachten om te zien wat onderzoekers met de nieuwe gegevens doen. Het is behoorlijk spectaculair, hij zegt dat ik denk dat niemand van ons had gedacht dat we hier zo snel zouden zijn. Het is verbijsterend.

zich verstoppen